Diagnóstico y plan de mejora de procesos del área de cobranzas en una empresa aseguradora

Abstract

En la actualidad, el mercado asegurador peruano tiene un gran potencial de crecimiento a nivel de primas netas, esto brinda a las empresas aseguradoras la oportunidad de continuar recuperándose de la pandemia de Covid-19. Por ello, resulta importante conocer no solo los procesos que permiten el aumento de primas, sino aquellos que ayuden al cobro de estas y cuya área encargada es la de cobranzas. Por otro lado, la coyuntura actual ha llevado a que la digitalización de procesos se convierta en algo obligatorio para las empresas, por eso las compañías líderes han optado por una serie de iniciativas digitales; sin embargo, la mayoría están enfocadas en áreas comerciales, de atención al cliente, producto, entre otras; más no en áreas de operaciones como lo es cobranzas. Bajo este contexto, el presente trabajo busca elaborar una propuesta de mejora para los procesos del área de cobranzas que lo requieran. Para lograrlo, se ha utilizado dos metodologías que permiten diagnosticar y elegir la mejor tecnológica digital que se acople al proceso en estudio.

Currently, the Peruvian insurance market has great growth potential at the level of net premiums, this gives insurance companies the opportunity to continue recovering from the Covid-19 pandemic. For this reason, it is important to know not only the processes that allow the increase in premiums, but also those that help to collect them and whose area is responsible for collections. On the other hand, the current situation has led to the digitization of processes becoming mandatory for companies, which is why leading companies have opted for a series of digital initiatives; however, most are focused on commercial areas, customer service, product, among others; but not in areas of operations such as collections. Under this context, the present work seeks to elaborate a proposal for improvement for the processes of the collection area that require it. To achieve this, two methodologies have been used that allow diagnosing and choosing the best digital technology that is coupled to the process under study.