En el sector asegurador , el término «reclamación» es una contradicción en sí misma: ni las aseguradoras ni los clientes desean presentar reclamaciones. Sin embargo, cuando finalmente se presentan, ambas partes buscan resultados diferentes.
El cliente desea que el procesamiento de las reclamaciones sea rápido, con una comunicación rápida, una resolución rápida y un toque personal, si es posible.
La compañía de seguros busca una resolución eficiente y precisa, eliminando el riesgo de sobrepagos, fraudes y litigios. Pero, ¿por qué es importante la automatización de la documentación de siniestros en el sector asegurador?
Alrededor del 87% de los asegurados creen que la forma en que se procesan las reclamaciones afecta sus decisiones de seguir con la aseguradora.
Por un lado, el procesamiento de reclamaciones es quizás la actividad más visible de todas las aseguradoras, lo que repercute en la satisfacción y la fidelización del cliente. Y por otro lado, el fraude de seguros es un gran problema que aún no se ha resuelto. El coste total del fraude de seguros superó los 40 millones de dólares anuales en Estados Unidos. El procesamiento de reclamaciones no es el único problema que aqueja al sector asegurador. Otros problemas críticos, lamentablemente muy conocidos, son:
- El tiempo dedicado a copiar y pegar datos manualmente en varios sistemas.
- Los sobrepagos se deben a imprecisiones en el procesamiento de reclamaciones.
- Resolución de reclamaciones muy lenta que conduce a quejas de los clientes.
- Mayores costos de operación.
Entonces, ¿cuál es el primer paso hacia una mejor experiencia de reclamos? Automatización basada en IA.
Inteligencia Artificial en la Industria de Seguros
En la tramitación convencional de siniestros, el cliente reclamante del seguro deberá presentar todos los documentos necesarios para comprobar y acreditar la veracidad de la solicitud. Los pasos principales en el procesamiento de reclamos son la adjudicación de reclamos, las EOB y la liquidación. Aunque esto parece simple, es más fácil decirlo que hacerlo.
Se requiere una tonelada de papeleo, verificación de documentos, análisis de datos y verificación de hechos antes de que se pueda resolver el reclamo. Y este proceso está plagado de errores manuales durante la verificación y revisión, allanando el camino para el fraude de reclamos elaborados. Esa es la razón por la que las empresas están aprovechando los beneficios de la IA.
Procesamiento de reclamos habilitado por IA: el proceso
La integración de la IA en el modelo de negocio de los seguros puede aportar valor tanto a los clientes como a las compañías aseguradoras.
Por ejemplo, imagine que su vehículo estuvo involucrado en un accidente menor. Con los dispositivos telemáticos incorporados, su vehículo enviará información sobre el presunto daño al sistema. El mismo sistema buscará la confirmación del cliente para verificar el accidente.
El sistema utilizará análisis predictivos y avanzados para decidir si el reclamo puede procesarse o si se requiere intervención humana.
¿Cómo tramitar un reclamo con IA?
El procesamiento de reclamaciones de seguros mediante IA puede realizarse en cuestión de minutos, desde la extracción de información de los documentos hasta la tramitación de las reclamaciones.
Si bien hemos tomado como ejemplo las reclamaciones de seguros por daños en vehículos gestionadas mediante IA , el mismo proceso se aplica a otras reclamaciones. Junto con las técnicas de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) y OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres), es posible capturar y extraer información crucial tanto de documentos manuscritos como impresos.
Además, los chatbots impulsados por NLP se pueden usar para evaluar el daño reclamado mediante el análisis de las fotos y videos del daño.
Ejemplos de procesamiento de reclamos habilitado por IA
Varios actores clave del sector asegurador están explorando las ventajas del aprendizaje automático y la gestión de siniestros para mejorar los procesos.
Se están desarrollando nuevas plataformas basadas en IA para analizar daños en tiempo real utilizando imágenes en 3D. Además, se están utilizando chatbots basados en IA para agilizar el sistema de respuesta del cliente al simplificar el envío de reclamos y la actualización de fotos y videos de la escena.
Mediante el uso de soluciones de PLN, las compañías de seguros también están reforzando sus sistemas e identificando reclamaciones fraudulentas.
Datos de calidad: la base del procesamiento de reclamos impulsado por IA
AI brinda a las compañías de seguros la capacidad de tomar decisiones críticas sobre reclamos complicados al examinar los datos del cliente, el análisis del comportamiento y la documentación del reclamo para determinar si el reclamo es genuino o fraudulento.
Sin embargo, el mayor obstáculo para lograr la automatización es desarrollar una solución robusta de procesamiento de reclamos basada en ML que pueda integrarse sin problemas en sus sistemas existentes. Y el primer paso para desarrollar modelos basados en el aprendizaje automático que puedan predecir con precisión las reclamaciones es recopilar datos de alta calidad.
Su proceso de automatización puede generar resultados tangibles solo cuando se utilizan datos de alta calidad para entrenar los modelos ML. Es fácil integrar soluciones personalizadas dentro de sus sistemas heredados o implementar un marco que automatice el procesamiento de reclamos. Pero, cuando no trabaja con datos de calidad, verificados y etiquetados, no podrá dar el primer paso hacia la automatización de la IA.
¿Cómo obtener datos de calidad a menor costo?
La industria de seguros gana mucho con la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático. Pero el aprendizaje automático prospera con los datos y para adquirir datos de calidad a un costo menor; usted necesita mirar a la subcontratación.
Subcontratar sus requisitos de datos a un proveedor premium lo ayudará a obtener un impulso inicial de desarrollo. Necesita grandes cantidades de datos de terceros, registros de reclamos como información del consumidor, reclamos médicos, fotos de bases de datos de daños, documentos de tratamiento médico, facturas de reparación y más.
Shaip es el proveedor líder de datos bien etiquetados específicos para la automatización de seguros y el procesamiento de reclamaciones. Con un proveedor de datos de entrenamiento fiable como Shaip, puede centrarse en el desarrollo, las pruebas y la implementación de soluciones automatizadas para el procesamiento de reclamaciones.
