Superar los desafíos de datos en la industria de seguros

Los datos están en el corazón de la industria de seguros. Diariamente se recopila y analiza una gran cantidad de información para diferentes propósitos incluida la evaluación de riesgos, el desarrollo de productos y la toma de decisiones comerciales informadas. Pero administrar estos datos puede ser un desafío importante, con problemas que van desde el volumen de datos hasta problemas de calidad, sistemas aislados y dificultades de integración.

En este blog, exploraremos estos desafíos comunes de gestión de datos que enfrentan las compañías de seguros. A continuación te presentamos Astera ReportMiner, la solución que puede ayudar a superar estos obstáculos.

Desafíos comunes de gestión de datos en la industria de seguros

Datos atrapados en fuentes no estructuradas

Administrar el gran volumen de datos dispersos en varias fuentes no estructuradas es uno de los principales desafíos de administración de datos en la industria de seguros. Una compañía de seguros puede recibir documentos de reclamaciones en formato PDF, lo que dificulta la extracción de información relevante.

Considere una compañía de seguros que necesita extraer datos de una gran cantidad de documentos PDF. Estos documentos pueden incluir pólizas de seguro, formularios de reclamo, registros médicos y más. Estos archivos PDF pueden variar en formato y diseño.

La entrada manual de datos puede llevar mucho tiempo, lo que genera demoras en el procesamiento de reclamos y mayores costos. Además, siempre existe el riesgo de un error humano, que puede conducir a un procesamiento de seguros incorrecto.

Datos en silos

Los silos de datos se refieren a la separación de datos en sistemas o repositorios aislados y desconectados. En la industria de seguros, los silos de datos pueden ocurrir cuando diferentes departamentos o unidades comerciales dentro de una compañía de seguros almacenan y administran datos de forma independiente sin compartirlos con otras partes de la organización. Esto puede ser un serio desafío para la empresa.

Por ejemplo, el departamento de suscripción puede tener una base de datos de información de titulares de pólizas, incluidos detalles como el nombre, la dirección y la cobertura de la póliza. El departamento de reclamos puede tener una base de datos separada de información de reclamos, incluidos detalles como el tipo de reclamo, la fecha en que se presentó y el estado del reclamo. El departamento de marketing puede tener una tercera base de datos de datos de clientes, incluidos detalles como datos demográficos e historial de compras.

En este escenario, los datos se almacenan en silos, ya que se almacenan en sistemas separados y otros departamentos no pueden acceder a ellos ni utilizarlos fácilmente. Esto puede generar ineficiencias, ya que los empleados deben dedicar tiempo y esfuerzo a recopilar y organizar manualmente datos de múltiples fuentes.

Además, puede que no sea posible analizar los datos de diferentes fuentes de manera integral. Esto puede dificultar la capacidad de obtener información significativa a partir de los datos.

Datos inexactos

La calidad y la precisión de los datos son cruciales en la industria de seguros, dado su impacto significativo en la toma de decisiones y la evaluación de riesgos. Los errores, las duplicaciones y las incoherencias pueden comprometer la calidad de los datos y generar conocimientos incorrectos o incompletos.

Por ejemplo, considere una compañía de seguros que recibe datos de reclamos de múltiples fuentes, incluidos titulares de pólizas, ajustadores de reclamos y bases de datos de terceros.

La validación y limpieza inadecuadas de los datos pueden dar lugar a errores o incoherencias que afecten a la precisión de la evaluación de riesgos de la empresa. Esto, a su vez, podría conducir a decisiones incorrectas, como subvaluar o negar cobertura para ciertos riesgos.

Cómo ReportMiner puede ayudar a las compañías de seguros a lidiar con estos desafíos de datos

Nuestra solución de automatización de extracción de datos sin código, Astera ReportMiner, puede ayudar a las compañías de seguros a superar estos desafíos de gestión de datos.

Usando el entorno intuitivo de arrastrar y soltar y las capacidades basadas en plantillas impulsadas por IA, las compañías de seguros extraen, limpian e integran datos de varias fuentes para crear un sistema de datos unificado.

Extracción de Datos

Astera ReportMiner puede extraer datos de varias fuentes, incluidos documentos de seguros, informes de reclamaciones y bases de datos de terceros.

Las compañías de seguros pueden usar la interfaz sin código para extraer los datos necesarios para tomar decisiones informadas sin ingresar datos manualmente ni transcribir la información.

Las compañías de seguros pueden aprovechar ReportMinerLas capacidades de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer y clasificar datos de estos documentos.

Por ejemplo, OCR se puede usar para convertir imágenes escaneadas de documentos en texto legible por máquina, mientras que NLP se puede usar para identificar información relevante, como números de póliza, nombres de clientes y montos de reclamos.

Al optimizar el proceso de extracción de datos con ReportMiner, captura de IA, la compañía de seguros puede ahorrar tiempo, reducir errores y mejorar la precisión de los datos.

Consolidación de datos

Astera ReportMiner ayuda a las compañías de seguros a eliminar los silos de datos e integrar los datos extraídos de varias fuentes en un repositorio consolidado.

Las empresas pueden ingerir datos de fuentes estructuradas y no estructuradas, como documentos, hojas de cálculo, bases de datos y páginas web, y crear canalizaciones ETL automatizadas para consolidarlos en un único almacén de datos.

Por ejemplo, en el escenario mencionado anteriormente, ReportMiner puede extraer datos de la base de datos del departamento de suscripción, la base de datos del departamento de reclamaciones y la base de datos del departamento de marketing y consolidarlos en un solo depósito.

Como resultado, los usuarios comerciales obtienen una vista completa de sus datos, lo que les permite tomar decisiones comerciales más informadas. También ahorra tiempo y esfuerzo a los empleados al automatizar el proceso de consolidación de datos y proporcionar acceso a información más completa.

Calidad de los Datos

Astera ReportMiner tiene capacidades avanzadas de validación de datos para identificar y corregir errores e inconsistencias en los datos para garantizar la calidad de los datos.

Trabajar con grandes volúmenes de datos puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores cuando se utiliza la limpieza manual de datos. Las reglas de validación de datos pueden ser particularmente útiles en tales casos.

Por ejemplo, un archivo de reclamo de seguro puede tener errores, incluidos errores de ortografía, formato incorrecto y valores duplicados o faltantes. Puede personalizar los controles de validación de datos en ReportMiner para identificar estos errores y valores faltantes.

Los datos precisos permiten a las compañías de seguros tomar decisiones informadas sobre cómo asegurar a los clientes, determinar las primas y brindar cobertura. Esto, a su vez, puede mejorar la evaluación de riesgos y los procesos de suscripción.

Astera ReportMiner es una solución ideal de integración y extracción de datos para las compañías de seguros, así como para los proveedores que buscan trabajar de manera más efectiva con las compañías de seguros. Hemos diseñado nuestra solución sin código para agilizar y simplificar los procesos de gestión de datos a gran escala.