Navegando por el procesamiento de reclamaciones impulsado por IA

 95% de las aseguradoras Actualmente están acelerando su transformación digital con el procesamiento de reclamaciones impulsado por IA. Tradicionalmente, este proceso involucraba pasos manuales como el inicio de reclamos, el ingreso de datos, la validación, la toma de decisiones y el pago, lo que consumía mucho tiempo y recursos. 

Sin embargo, la introducción de la IA ha sustituido el tedioso trabajo manual, lo que ha permitido a las empresas optimizar sus tareas de manera eficiente. Según un informe de Market Research Future, se espera que el tamaño del mercado de seguros de la IA crezca de USD 4.2 billones en 2022 a 40.1 millones de dólares en 2030, lo que demuestra un crecimiento y una inversión sustanciales en IA.  

El procesamiento de reclamaciones basado en IA es una solución integral para la detección y el rechazo instantáneos de reclamaciones fraudulentas, lo que ofrece estimaciones precisas de daños y prevención de riesgos.  

Contribución de la tecnología AI en el procesamiento de reclamos  

La implementación de IA en la gestión de reclamos optimiza el proceso y mejora la precisión de los datos al manejar eficientemente datos no estructurados. La tecnología puede analizar rápidamente datos de varias fuentes, como informes policiales, registros médicos y declaraciones de testigos.  

Esto ayuda a las compañías de seguros a tomar decisiones más rápidas y bien informadas. Se utilizan habitualmente diversas tecnologías en Procesamiento de documentos impulsado por IA, incluido el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. 

Estas tecnologías contribuyen a un procesamiento de reclamaciones de IA fluido, preciso y eficiente a través de: 

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una subcategoría de la IA que se adapta a una variedad de aplicaciones en el procesamiento de reclamaciones. Utiliza algoritmos avanzados para ayudar a las compañías de seguros a procesar las reclamaciones de forma precisa y eficiente. El aprendizaje profundo ayuda en el procesamiento de reclamos mediante el análisis de imágenes y videos. 

Por ejemplo, en el caso de un accidente automovilístico, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden analizar automáticamente imágenes de vehículos dañados. Puede determinar el alcance del daño y estimar los costos de reparación, todo sin depender de entradas estructuradas como archivos Excel y bases de datos.  

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)  

El aprendizaje automático desempeña un papel importante a la hora de agilizar el procesamiento de reclamaciones mediante IA. Puede analizar grandes cantidades de datos para reconocer patrones y tendencias en los datos de reclamaciones. Estos datos ayudan a predecir los resultados de las reclamaciones al automatizar algunas partes del proceso de reclamaciones. Existen herramientas como Docsumo y Levity AI que utilizan ML para extraer datos de fuentes de datos no estructurados. Al utilizar estas herramientas, las empresas de seguros pueden mejorar su procesamiento con menos tiempo y recursos. 

 Procesamiento natural del lenguaje  

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se ha convertido en una herramienta tecnológica vital en el procesamiento de reclamaciones. Ayuda a las compañías de seguros a automatizar el proceso de extracción y verificación de información de datos no estructurados, como formularios de reclamo y correos electrónicos.  

Con PNL, las empresas de seguros pueden procesar reclamaciones de forma rápida y precisa, lo que reduce el tiempo necesario para resolverlas y mantener satisfechos a los clientes. Además, la PNL permite a las aseguradoras identificar reclamaciones fraudulentas mediante el análisis de patrones lingüísticos y la detección de inconsistencias en las reclamaciones. 

Beneficios de integrar el procesamiento de reclamaciones impulsado por IA  

La integración de la IA en el procesamiento de reclamaciones ofrece numerosos beneficios, algunos de los cuales incluyen los siguientes.

Mayor precisión en el manejo de datos no estructurados

El procesamiento manual de reclamos puede ser incierto debido a errores humanos, mala interpretación de la información y aplicación inconsistente de las reglas. Según la investigación, el error humano representa hasta 82% de datos.  Sin embargo, con la IA Con técnicas como las redes neuronales convolucionales (CNN), dichos errores se reducen significativamente. Estas herramientas utilizan CNN para analizar con precisión imágenes de propiedades dañadas o interpretarlas, lo que lleva a evaluaciones de reclamos más rápidas y precisas y a clientes más satisfechos. 

Velocidad mejorada de los flujos de trabajo  

El procesamiento tradicional de reclamaciones es una tarea que requiere mucho tiempo, como la entrada y el análisis manual de datos por parte de los empleados. Sin embargo, los sistemas basados ​​en IA procesan grandes cantidades de datos mediante el uso de aprendizaje automático, lo que reduce el tiempo que normalmente lleva procesar una reclamación, lo que resulta especialmente beneficioso para el manejo de datos no estructurados. 

Estos sistemas utilizan técnicas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para extraer e interpretar información relevante de diversas fuentes como imágenes, archivos PDF y correos electrónicos. Esto hace que el procesamiento de reclamaciones sea más rápido, más preciso y más económico porque no se necesitan tantas personas para hacer el trabajo. 

Mejor satisfacción del cliente 

Toda organización quiere mantener a sus clientes a la vanguardia, pero el procesamiento manual de reclamaciones a menudo retrasa sus solicitudes y consultas. En este sentido, los chatbots de seguros impulsados ​​por inteligencia artificial han mejorado la comunicación con el cliente al brindar asistencia instantánea. De esta forma, las empresas podrían responder a las consultas de los clientes sin demora. Como resultado, muchos consumidores deciden renovar su seguro con la misma aseguradora. Esto se debe en gran medida a la conveniencia de recibir actualizaciones en tiempo real sobre el estado del reclamo, los detalles de la cobertura y los requisitos de documentación.. Como resultado, muchos consumidores deciden a  

renovar su seguro con la misma aseguradora. So que puedan recibir actualizaciones en tiempo real sobre el estado del reclamo, detalles de la cobertura y requisitos de documentación. 

Cumplimiento de los requisitos reglamentarios 

Los sistemas de procesamiento de reclamos de IA están diseñados para cumplir con los requisitos regulatorios al garantizar la precisión y eficiencia del procesamiento de reclamos. Estos sistemas están bien equipados con algoritmos decentes como la detección de anomalías y el modelado predictivo y previenen reclamos fraudulentos. 

Como resultado, cumplen con los protocolos de seguridad y protegen la privacidad de la información confidencial. Además, los procesos de reclamaciones basados ​​en IA están sujetos a auditorías periódicas por parte de los organismos reguladores. Estas auditorías garantizan que operan según las leyes y regulaciones aplicables. 

Principales predicciones para el futuro del procesamiento de reclamaciones impulsado por IA  

A medida que más compañías de seguros adopten el procesamiento de reclamaciones basado en inteligencia artificial, los próximos años parecen prometedores. Sin embargo, la tecnología seguirá evolucionando y es probable que las empresas de seguros se adapten a los avances. Es por eso que las empresas deben identificar las tecnologías y su potencial para incorporarlas a sus procesos de reclamación en los próximos años. 

Después de analizar la contribución de la IA en la gestión de siniestros, toca reconocer cómo estos tecnologías progresará en el futuro.  

Internet de las cosas (IoT) para procesamiento en tiempo real

El uso de Internet de Cosas (IoT) en el procesamiento de reclamaciones en tiempo real tiene el potencial de revolucionar la industria de seguros. En los próximos años, las aseguradoras recopilarán datos de sus clientes en tiempo real utilizando dispositivos IoT como sensores y dispositivos portátiles. 

El uso de Internet de las cosas (IoT) en el procesamiento de reclamaciones en tiempo real tiene el potencial de revolucionar la industria de seguros. En los próximos años, las aseguradoras recopilarán datos de sus clientes en tiempo real utilizando dispositivos IoT como sensores y dispositivos portátiles. 

Por ejemplo, un sensor de automóvil puede detectar un accidente e informar automáticamente a la aseguradora, quien podría procesar el reclamo de inmediato. Esto ahorraría tiempo y reduciría la posibilidad de reclamaciones fraudulentas. 

Análisis predictivo avanzado para procesamiento personalizado  

Avanzado análisis predictivo La adopción de seguros personalizados probablemente supondrá varios beneficios en relación con el futuro del procesamiento de reclamaciones. Por ejemplo, las empresas pueden analizar datos no estructurados de diversas fuentes, como redes sociales, telemetría y otras plataformas, mediante análisis predictivo. La tecnología permitirá a las aseguradoras ofrecer pólizas más personalizadas basadas en factores de riesgo individuales, lo que puede reducir las reclamaciones y los costos generales.  

Colaboración de Blockchain e Inteligencia Artificial  

Los expertos han predicho que la colaboración de la tecnología blockchain con el procesamiento de reclamos por IA dará como resultado una mayor velocidad y precisión de los registros de reclamos.  

Un escenario posible es que la tecnología blockchain pueda almacenar y compartir de forma segura datos relacionados con reclamaciones de seguros. Al crear un sistema de contabilidad distribuida, todas las partes involucradas en los procesos de reclamo pueden acceder a la misma información en tiempo real, lo que reduce las posibilidades de errores y fraude. 

Mejora Continua con Autoaprendizaje  

No es ningún secreto que habrá mejoras significativas en el procesamiento de reclamaciones por IA en los próximos años. Según las predicciones, los sistemas de inteligencia artificial seguirán aprendiendo de cada reclamo procesado, haciendo que las operaciones sean más eficientes y auténticas.  

Estos sistemas de autoaprendizaje pueden adaptarse a nuevos reclamos y evolucionar en panoramas regulatorios sin perturbar las operaciones. Esto podría conducir a una mejor y más rápida procesamiento de reclamaciones, impulsando las tasas de retención de clientes. Además, los patrones de autoaprendizaje pueden identificar tendencias en los datos de reclamaciones, al tiempo que alertan a las aseguradoras para que reconozcan los riesgos potenciales y las medidas para combatirlos. 

El uso de AR y VR en la evaluación de reclamaciones de IA  

Se espera que la realidad aumentada (AR) y la realidad virtual (VR) brinden una experiencia más inmersiva e interactiva para aseguradoras y clientes. La RA se puede utilizar para superponer información digital en objetos del mundo real, lo que permite a las aseguradoras identificar y acceder rápidamente a los daños a una propiedad. Por otro lado, la realidad virtual puede crear un entorno completamente estimulado, permitiendo a las aseguradoras inspeccionar virtualmente una propiedad sin estar físicamente allí.  

De hecho, los próximos años del procesamiento de reclamaciones mediante IA son brillantes, especialmente con estas predicciones tecnológicas respaldadas por expertos. 

¡Terminando!

De cara al futuro, la integración de la inteligencia artificial en el procesamiento de reclamaciones será cada vez más importante. La capacidad de la IA para extraer datos de fuentes no estructuradas de manera eficiente y precisa promete revolucionar la industria de seguros. Este avance tecnológico no sólo reducirá los costos para las compañías de seguros sino que también mejorará la experiencia del cliente al hacer que el proceso de reclamos sea más rápido y confiable.

En este contexto, Astera ReportMiner surge como una poderosa herramienta. Este software avanzado de extracción de datos utiliza inteligencia artificial para extraer datos de forma inteligente de fuentes no estructuradas.

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