{"id":68371,"date":"2022-07-04T10:24:39","date_gmt":"2022-07-04T14:24:39","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/como-mejorar-la-calidad-de-los-datos-en-los-servicios-financieros\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:49","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:49","slug":"como-mejorar-la-calidad-de-los-datos-en-los-servicios-financieros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/como-mejorar-la-calidad-de-los-datos-en-los-servicios-financieros\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo mejorar la calidad de los datos en los servicios financieros"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-pullquote\"><blockquote><p>El 24% de las aseguradoras afirma que \u00abno conf\u00eda mucho\u00bb en los datos que utiliza para evaluar y fijar el precio del riesgo.<\/p><cite><a href=\"https:\/\/www.coriniumintelligence.com\/insights\/future-of-insurance-data\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Inteligencia Corinium<\/a><\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n<p>La recesi\u00f3n econ\u00f3mica y los problemas financieros a los que se enfrentan las empresas hoy en d\u00eda indican la importancia de utilizar los datos para predecir acontecimientos futuros. Pero las ambig\u00fcedades presentes en los datos financieros pueden llevar a las empresas a basar decisiones cruciales en datos inexactos y a sufrir las consecuencias. Los bancos, las aseguradoras, las empresas hipotecarias y otras empresas que ofrecen servicios financieros no son inmunes a la pesadilla de la calidad de los datos. De hecho, estas empresas experimentan los mayores costes derivados de la mala calidad de la informaci\u00f3n financiera.<\/p>\n\n<p>En este blog, trataremos el significado de la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/industrias\/normas-de-calidad-de-datos-en-finanzas-y-seguros-data-ladder\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">calidad de los datos en los servicios financieros<\/a>, c\u00f3mo beneficia a las personas y a las organizaciones, los problemas comunes de calidad de datos presentes en los datos financieros y c\u00f3mo mejorar la calidad de la informaci\u00f3n financiera.<\/p>\n\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es la calidad de los datos en los servicios financieros?<\/h2>\n\n<p>La calidad de los datos en los servicios financieros significa que los datos financieros capturados, almacenados, procesados y presentados por las instituciones financieras cumplen su objetivo. Se sabe que cualquier dato que no cumpla su prop\u00f3sito es de mala calidad y debe ser probado y verificado antes de que pueda ser utilizado eficazmente.<\/p>\n\n<p>Las instituciones financieras -como los bancos, las compa\u00f1\u00edas de seguros, las empresas hipotecarias o de corretaje, los inversores, los acreedores o los prestamistas- utilizan datos en casi todos los procesos empresariales. Los datos financieros se utilizan para:<\/p>\n\n<ul><li>Preparar estados financieros e informes para uso interno y para los clientes,<\/li><li>Aprobar los pr\u00e9stamos y completar el proceso de suscripci\u00f3n,<\/li><li>Detectar o prevenir actividades fraudulentas, como el robo de datos o las solicitudes falsas,<\/li><li>Identificar a las personas que tienen m\u00e1s probabilidades de no pagar sus pr\u00e9stamos,<\/li><li>Evaluar los riesgos asociados a las decisiones financieras, como el riesgo operativo o de cr\u00e9dito, etc.<\/li><\/ul>\n\n<p>Es obvio que la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/el-impacto-de-la-mala-calidad-de-los-datos-riesgos-retos-y-soluciones\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">mala calidad de los datos puede afectar negativamente<\/a> a la ejecuci\u00f3n y los resultados de estos procesos. Alimentar estos procesos con datos precisos y limpios es perjudicial para proteger la credibilidad de las instituciones financieras.<\/p>\n\n<h2>\u00bfPor qu\u00e9 es importante la calidad de los datos en los servicios financieros?<\/h2>\n\n<p>Dado que los datos est\u00e1n estrechamente integrados en el sector de los servicios financieros, es muy importante que los datos est\u00e9n libres de errores. Los datos de alta calidad, limpios y sin errores, permiten a los clientes confiar en sus bancos de inversi\u00f3n y compa\u00f1\u00edas de seguros. Veamos la importancia de la calidad de los datos en el sector de los servicios financieros y los beneficios que puede obtener al garantizar la calidad de sus datos financieros.<\/p>\n\n<h3>1. Evaluar, planificar y mitigar el riesgo<\/h3>\n\n<p>El riesgo es inevitable en ciertas actividades financieras, ya sea para invertir en una empresa, prestar dinero a un prestatario o aprobar pr\u00e9stamos o solicitudes de hipotecas. Pero una planificaci\u00f3n inteligente del riesgo es crucial para sobrevivir en el mundo financiero. Con un cuidadoso an\u00e1lisis de los datos y una evaluaci\u00f3n del riesgo, se puede mitigar el riesgo y tomar mejores decisiones sobre los rendimientos esperados, la rentabilidad y otras alternativas. Pero para ello, necesita datos correctos, precisos y relevantes que le ayuden a esquivar los riesgos financieros y las posibles p\u00e9rdidas que puedan existir.<\/p>\n\n<h3>2. Detectar y prevenir las actividades fraudulentas<\/h3>\n\n<p>Los bancos, las compa\u00f1\u00edas de seguros y los inversores que tienen una mala calidad de datos son m\u00e1s susceptibles de sufrir comportamientos fraudulentos y bajas. Esto se debe a que las lagunas en la calidad de los datos permiten a los defraudadores robar la identidad, hacer solicitudes falsas, eludir los controles de reapertura y realizar ataques maliciosos a los datos sensibles almacenados por las organizaciones financieras. Los datos limpios, precisos y consolidados le permiten detectar anomal\u00edas a tiempo y evitar actividades fraudulentas.<\/p>\n\n<h3>3. Permitir la digitalizaci\u00f3n de los procesos financieros<\/h3>\n\n<p>La banca digital, los pagos en l\u00ednea y las solicitudes de cr\u00e9dito en l\u00ednea est\u00e1n revolucionando el sector financiero. Pero el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de estos servicios digitales s\u00f3lo es posible con datos de alta calidad. Muchos banqueros e inversores siguen manteniendo archivos f\u00edsicos, ya que los datos est\u00e1n dispersos en diferentes fuentes y requieren una intervenci\u00f3n manual para ser comprendidos seg\u00fan sea necesario. La gesti\u00f3n de la calidad de los datos permite a las instituciones financieras digitalizar cualquier aspecto de su negocio u oferta de servicios.<\/p>\n\n<h3>4. Garantizar la fidelidad de los clientes<\/h3>\n\n<p>Cuando los registros de los clientes se cotejan, fusionan y consolidan para representar una visi\u00f3n completa de 360 grados, resulta m\u00e1s f\u00e1cil aprovechar las experiencias personalizadas de los clientes, as\u00ed como garantizar su privacidad y seguridad. Cuando los datos est\u00e1n dispersos en diferentes fuentes -incluidos los archivos locales y f\u00edsicos, las aplicaciones de terceros y los env\u00edos de formularios web- resulta imposible ofrecer una experiencia conectada a sus clientes y generar confianza y fidelidad.<\/p>\n\n<h3>5. Permitir una puntuaci\u00f3n de cr\u00e9dito precisa para la aprobaci\u00f3n de pr\u00e9stamos<\/h3>\n\n<p>Cuando se trata de prestar dinero a los prestatarios, es crucial que los inversores y los banqueros comprendan la responsabilidad de sus decisiones. Deben validar la identidad y la puntuaci\u00f3n de cr\u00e9dito del solicitante, as\u00ed como calcular el valor y el tipo de inter\u00e9s que se utilizar\u00e1 para el pr\u00e9stamo. Una buena calidad de los datos puede eliminar cualquier discrepancia o retraso que pueda surgir en el proceso de suscripci\u00f3n y asegurarse de que est\u00e1 invirtiendo en la persona adecuada en el momento adecuado.<\/p>\n\n<h3>6. Cumplir con las normas reglamentarias<\/h3>\n\n<p>Las normas de cumplimiento, como la lucha contra el blanqueo de capitales (AML) y la lucha contra la financiaci\u00f3n del terrorismo (CFT), obligan a las instituciones financieras a revisar su gesti\u00f3n de datos en los servicios financieros. Para cumplir estas normas, estas empresas deben supervisar las transacciones de sus clientes para detectar delitos financieros, como el blanqueo de capitales y la financiaci\u00f3n de actividades terroristas. Con una informaci\u00f3n inexacta y de mala calidad, las instituciones financieras no informan a tiempo de las actividades anormales o inusuales a las autoridades pertinentes.<\/p>\n\n<h3>7. Facilitar el an\u00e1lisis predictivo<\/h3>\n\n<p>La ciencia de los datos ha evolucionado para permitir predicciones y conocimientos en tiempo real en el mundo de las finanzas y los posibles riesgos asociados a las actividades de financiaci\u00f3n. Los inversores predicen la viabilidad de la inversi\u00f3n en un determinado mercado, o qu\u00e9 acciones ser\u00e1n m\u00e1s rentables a largo plazo. Estos c\u00e1lculos no ser\u00e1n precisos ni pertinentes si los datos utilizados para estas estad\u00edsticas son de mala calidad. Por lo tanto, otra gran ventaja de la calidad de los datos es permitir a los analistas y cient\u00edficos de datos hacer predicciones precisas sobre los beneficios financieros.<\/p>\n\n<h2>Problemas comunes de calidad de datos en los servicios financieros<\/h2>\n\n<p>Hablamos de c\u00f3mo la calidad de los datos ofrece un gran valor a las instituciones financieras. En esta secci\u00f3n, veremos c\u00f3mo se ve la mala calidad de los datos en diferentes instituciones financieras, como los problemas de calidad de datos en la banca o los problemas de calidad de datos en las compa\u00f1\u00edas de seguros. Puede leer m\u00e1s sobre los <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/los-12-problemas-de-calidad-de-datos-mas-comunes-y-su-origen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">problemas de calidad de datos m\u00e1s comunes y su<\/a> origen.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><strong>Problema de calidad de los datos<\/strong><\/td><td><strong>Explicaci\u00f3n<\/strong><\/td><td><strong>Ejemplo de mala calidad de datos en los servicios financieros<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Datos inexactos<\/td><td>Los datos no representan la realidad ni la verdad.<\/td><td>El nombre legal completo de un cliente est\u00e1 mal escrito en el contrato de pr\u00e9stamo.<\/td><\/tr><tr><td>Datos que faltan<\/td><td>Los datos no son tan completos como se necesitan.<\/td><td>2 de cada 15 cl\u00e1usulas de un contrato de pr\u00e9stamo se dejan en blanco.<\/td><\/tr><tr><td>Registros duplicados<\/td><td>Los datos contienen duplicados y no representan identidades \u00fanicas.<\/td><td>La presencia de registros de clientes duplicados permite la solicitud de m\u00faltiples pr\u00e9stamos.<\/td><\/tr><tr><td>Unidades de medida variables<\/td><td>Los datos se almacenan en distintas unidades de medida.<\/td><td>Las transacciones internacionales almacenan los valores monetarios en las monedas locales, en lugar de una unidad comercial est\u00e1ndar, como el d\u00f3lar estadounidense.<\/td><\/tr><tr><td>Formatos y patrones variables<\/td><td>Los datos se almacenan en diferentes formatos y patrones.<\/td><td>Los n\u00fameros de tel\u00e9fono de los clientes se almacenan en diferentes patrones: algunos tienen c\u00f3digos internacionales, mientras que otros ni siquiera tienen c\u00f3digos de \u00e1rea.<\/td><\/tr><tr><td>Informaci\u00f3n obsoleta<\/td><td>Los datos no est\u00e1n actualizados o no son lo m\u00e1s actuales posible.<\/td><td>Las transacciones tardan demasiado en aparecer en los registros de los clientes, lo que hace que los procesos del sistema sean susceptibles de un c\u00e1lculo incorrecto.<\/td><\/tr><tr><td>Dominio incorrecto<\/td><td>Los datos no pertenecen a un dominio de valores correctos.<\/td><td>Los c\u00f3digos de moneda utilizados no pertenecen al dominio ISO.<\/td><\/tr><tr><td>Inconsistencia<\/td><td>Los datos no son los mismos en las distintas fuentes.<\/td><td>Se utilizan diferentes tipos de cambio para los distintos segmentos de clientes de la organizaci\u00f3n.<\/td><\/tr><tr><td>Irrelevancia<\/td><td>Los datos no ofrecen ning\u00fan valor a sus usuarios.<\/td><td>Los empleados obtienen la informaci\u00f3n requerida despu\u00e9s de aplicar m\u00faltiples filtros, clasificaciones y reglas de priorizaci\u00f3n.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<h2>\u00bfC\u00f3mo mejorar la calidad de la informaci\u00f3n financiera?<\/h2>\n\n<p>Los problemas de calidad de los datos pueden costarle mucho dinero, especialmente si se encuentra en el sector financiero. Las empresas que ofrecen servicios financieros necesitan probar y verificar sus datos antes de alimentar los procesos empresariales cr\u00edticos. Deben tomarse medidas calculadas para evitar que se produzcan problemas de calidad de datos en el sistema, as\u00ed como para remediar los problemas que ya existen. A continuaci\u00f3n, veremos las iniciativas m\u00e1s importantes que las organizaciones financieras pueden adoptar para garantizar la calidad de los datos.<\/p>\n\n<h3>1. Conseguir la aprobaci\u00f3n de la direcci\u00f3n y la gerencia<\/h3>\n\n<p>El primer paso para hacer posible la cultura de la calidad de los datos en cualquier organizaci\u00f3n es involucrar a los l\u00edderes empresariales y al resto del personal directivo. Puede empezar por llamar su atenci\u00f3n sobre los problemas de calidad de los datos que est\u00e1n presentes en los conjuntos de datos. Los informes sobre la calidad de los datos generados mediante la elaboraci\u00f3n de perfiles de datos pueden ser \u00fatiles para informar a la alta direcci\u00f3n y a otros miembros del personal sobre el tipo de problemas de calidad de los datos a los que se enfrenta su instituci\u00f3n.<\/p>\n\n<p>Adem\u00e1s, puede obtener una muestra de datos de actividades financieras recientes y <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/medicion-de-la-calidad-de-los-datos-cuando-hay-que-preocuparse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">calcular el coste de la mala calidad de los datos utilizando<\/a> el m\u00e9todo de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/medicion-de-la-calidad-de-los-datos-cuando-hay-que-preocuparse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">la Medici\u00f3n del Viernes por la Tarde<\/a>. Esto le ayudar\u00e1 a construir un caso contra la mala calidad de los datos y a obtener las aprobaciones y los compromisos necesarios para ejecutar <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/dimensiones-de-la-calidad-de-los-datos-10-metricas-que-debe-medir\/\">las medidas de calidad de los datos<\/a>.<\/p>\n\n<h3>2. Aplicar tres niveles de control de calidad de los datos<\/h3>\n\n<p>El control de calidad de los datos es cada vez m\u00e1s avanzado a medida que surgen nuevas t\u00e9cnicas y tecnolog\u00edas. Esto ayuda a los bancos y a las compa\u00f1\u00edas de seguros a permitir m\u00faltiples niveles de control de calidad de los datos. Por ejemplo, en el primer nivel y en el inicial, se puede empezar haciendo una r\u00e1pida comprobaci\u00f3n de los hechos y solucionando los problemas de calidad de los datos que pueda haber. A este nivel, hay que asegurarse de que el conjunto de datos est\u00e1 completo, es preciso y est\u00e1 normalizado.<\/p>\n\n<p>En el segundo nivel, usted desea implementar un an\u00e1lisis estad\u00edstico m\u00e1s profundo de su conjunto de datos. Esto le ayudar\u00e1 a calcular las variaciones est\u00e1ndar de los valores num\u00e9ricos y a detectar las anomal\u00edas que puedan producirse. <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/que-es-la-elaboracion-de-perfiles-de-datos-alcance-tecnicas-y-desafios\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">La elaboraci\u00f3n de perfiles de datos<\/a> es una buena t\u00e9cnica para realizar este tipo de an\u00e1lisis estad\u00edstico de los datos. En el tercer y \u00faltimo nivel, puede utilizar herramientas complejas de aprendizaje autom\u00e1tico e IA que pueden predecir los posibles problemas de calidad de los datos en tiempo de ejecuci\u00f3n que sus fuentes son propensas a tener.<\/p>\n\n<h3>3. Conciliar y consolidar los registros duplicados<\/h3>\n\n<p>La duplicaci\u00f3n de datos es uno de los mayores problemas de calidad de datos a los que se enfrentan los bancos y las compa\u00f1\u00edas de seguros. Deben emplear un <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/disenar-un-marco-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">marco de calidad de datos<\/a> que coteje los duplicados y los consolide en uno solo. Los registros pueden cotejarse en tiempo de ejecuci\u00f3n con cada actualizaci\u00f3n o procesarse en lotes a intervalos regulares. M\u00e1s informaci\u00f3n sobre <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/procesamiento-por-lotes-frente-a-la-validacion-de-la-calidad-de-los-datos-en-tiempo-real\/\">el procesamiento por lotes frente a la validaci\u00f3n de la calidad de los datos en tiempo real<\/a>.<\/p>\n\n<p>El proceso de reconciliaci\u00f3n de registros o <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-deduplicacion-de-datos-utilice-reglas-integradas-y-personalizadas-para-la-deduplicacion-de-crm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">deduplicaci\u00f3n de datos<\/a> consiste en los siguientes pasos:<\/p>\n\n<ol><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-y-herramientas-de-creacion-de-perfiles-de-datos-obtenga-resultados-instantaneos-de-la-evaluacion-de-la-calidad-de-los-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Perfilar los datos<\/a> para resaltar los errores,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ejecuci\u00f3n de<\/a> t\u00e9cnicas de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">an\u00e1lisis, limpieza<\/a> y <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-estandarizacion-de-datos-herramienta-de-estandarizacion-de-datos-rapida-y-rentable\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">normalizaci\u00f3n de <\/a><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">datos<\/a> para lograr una visi\u00f3n coherente,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Coincidencia de registros<\/a> que pertenecen a la misma entidad (exactamente en un identificador \u00fanico o <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/comparacion-difusa-101-limpieza-y-vinculacion-de-datos-desordenados\/\">coincidencia difusa<\/a> en una combinaci\u00f3n de campos),<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-purga-de-fusiones-utilizar-reglas-de-supervivencia-incorporadas-y-personalizadas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fusionar los registros<\/a> para eliminar la informaci\u00f3n innecesaria y conseguir una \u00fanica fuente de verdad.<\/li><\/ol>\n\n<h3>4. Utilizar la tecnolog\u00eda para la gesti\u00f3n de la calidad de los datos<\/h3>\n\n<p>La utilizaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda para lograr un ciclo de vida sostenible de la gesti\u00f3n de la calidad de los datos es el n\u00facleo de la mejora de la calidad de los datos en cualquier instituci\u00f3n financiera. No se promete que ning\u00fan proceso funcione bien, ni que ofrezca el mejor rendimiento de la inversi\u00f3n, si no se automatiza y optimiza mediante la tecnolog\u00eda. Invierta en la adopci\u00f3n de un sistema tecnol\u00f3gico que cuente con todas las funcionalidades que necesita para garantizar la calidad de los datos en todos los conjuntos de datos.<\/p>\n\n<p>Por muy capacitado que est\u00e9 su <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/creacion-de-un-equipo-de-calidad-de-datos-funciones-y-responsabilidades-a-tener-en-cuenta\/\">equipo de calidad de<\/a> datos, seguir\u00e1 teniendo dificultades para mantener unos niveles aceptables de calidad de datos hasta que se les proporcione las herramientas adecuadas. Aqu\u00ed es donde una herramienta de gesti\u00f3n de la calidad de los datos puede resultar \u00fatil. Una herramienta de autoservicio \u00abtodo en uno\u00bb que perfile los datos, realice varias actividades de limpieza de datos, coteje los duplicados y genere una \u00fanica fuente de verdad puede convertirse en un gran diferenciador en el desempe\u00f1o de los administradores de datos, as\u00ed como de los analistas de datos.<\/p>\n\n<h2>Conclusi\u00f3n:<\/h2>\n\n<p>Comprender los problemas de calidad de los datos financieros y elegir un marco adecuado para rectificar estos errores es una tarea dif\u00edcil. En muchas situaciones, una sola t\u00e9cnica no es suficiente, y se utiliza una combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas para solucionar con precisi\u00f3n los problemas de calidad de los datos. Por ello, la necesidad de herramientas digitales es cada vez mayor. Herramientas que no s\u00f3lo optimizan el tiempo y el esfuerzo, sino que tambi\u00e9n seleccionan inteligentemente las t\u00e9cnicas de calidad de datos en funci\u00f3n de la naturaleza de su estructura y valores.<\/p>\n\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/datamatch-enterprise-calificado-como-el-producto-numero-uno-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> es una de estas herramientas que le ayuda a limpiar y cotejar sus datos para permitir un an\u00e1lisis preciso y una visi\u00f3n completa. Ofrece una serie de m\u00f3dulos que admiten datos procedentes de distintas fuentes, limpian y estandarizan valores, permiten la asignaci\u00f3n de campos, sugieren una combinaci\u00f3n de definiciones de coincidencias espec\u00edficas para sus datos y fusionan datos para obtener una visi\u00f3n completa de sus finanzas.<\/p>\n\n<p>Para saber m\u00e1s, inscr\u00edbase <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/prueba-gratuita-software-de-cotejo-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">en una prueba gratuita<\/a> hoy mismo o <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">reserve una demostraci\u00f3n<\/a> con nuestros expertos para empezar a arreglar la calidad de su informaci\u00f3n financiera.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El 24% de las aseguradoras afirma que \u00abno conf\u00eda mucho\u00bb en los datos que utiliza para evaluar y fijar el precio del riesgo. 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