RIMAC Seguros, compañía líder del mercado peruano, eligió a Google Cloud para trabajar en el procesamiento y manejo de data, con el objetivo de escalar sus operaciones, afinar sus procesos de toma de decisiones comerciales, brindar un mejor servicio a sus clientes, y potenciar la relación con empleados y clientes.
Hace tres años y medio, anticipándose a una coyuntura de constante cambio y con el único objetivo de brindar las mejores experiencias y servicios a sus clientes, RIMAC Seguros inició un profundo proceso de transformación tanto analítica como digital, basado en la construcción de su Plataforma de Datos y Algoritmos.
En línea con este propósito, la compañía decidió profundizar su apuesta trabajando junto a Google Cloud para el desarrollo de modelos analíticos y de Inteligencia Artificial (IA) y la incorporación de la Data en la toma de decisiones, la mejora de los procesos y el desarrollo de nuevos productos y servicios para todos los peruanos.
“RIMAC continúa su camino hacia convertirse en una empresa AI & Data & AI Driven y junto con Google Cloud, podremos dar un salto en la innovación y agilidad tanto de la captura como del procesamiento y generación de insights a través de la inteligencia de los datos”, refirió Miguel Paredes Sadler, VP Ejecutivo de Inteligencia Artificial & Data & Analytics de RIMAC.
“Estamos muy contentos de poder acompañar a una empresa líder como RIMAC en su proceso de transformación digital, brindando la potencia de una plataforma analítica y las capacidades de procesamiento para recopilar y analizar datos valiosos que le permitan innovar y hacer crecer su negocio”, expresó Andrea Szyfer, Gerente General de Google Cloud para Perú, Centroamérica y Caribe.
El trabajo conjunto con Google Cloud le permitirá a la aseguradora construir nuevos modelos analíticos para responder con precisión a consultas de una manera más ágil y en tiempo real a varias áreas de negocio. “Nuestro equipo técnico ya inició la migración de nuestra plataforma de datos y algoritmos a Google Cloud, y esperamos contar con resultados en el corto plazo, traducidos en una reducción de costos del almacenamiento y en el aumento considerable del alcance e impacto de nuestros modelos analíticos”, explicó Paredes Sadler.
