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Gestión de reclamaciones de seguros: una guía completa
La industria de seguros es un sector intensivo en datos. Las aseguradoras recopilan y analizan grandes cantidades de datos para evaluar riesgos, suscribir pólizas y gestionar reclamaciones. Sin embargo, procesar manualmente estos datos puede llevar mucho tiempo, ser propenso a errores y costoso. Es por eso que muchas aseguradoras están recurriendo a soluciones contemporáneas de extracción de datos para automatizar el proceso de gestión de reclamaciones de seguros.
En este artículo, exploraremos cómo las herramientas modernas de extracción de datos permiten a las aseguradoras optimizar la gestión de reclamaciones de seguros, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente.
¿Qué es la gestión de siniestros en seguros?
La gestión de reclamaciones en seguros se refiere al proceso de gestión y liquidación de reclamaciones de seguros realizadas por los asegurados. Cuando un asegurado sufre una pérdida o daño cubierto por su póliza de seguro, presenta un reclamo ante su compañía de seguros. La empresa entonces procesa el reclamo y desembolsa el importe necesario si la reclamación es válida.
Una gestión eficiente de las reclamaciones es esencial para que las compañías de seguros cumplan con sus obligaciones con los asegurados de forma rápida y justa, minimizando al mismo tiempo el fraude y los costes de gestión.
¿Por qué es necesario automatizar la gestión de reclamaciones de seguros?
La gestión de reclamaciones implica cientos de documentos. Alrededor 3.5 millones de reclamaciones Los reclamos hechos se presentan cada año en los EE. UU., y son solo reclamos de propietarios de viviendas. Si incluimos reclamaciones de automóviles, reclamaciones de seguros médicos y otras, el número es mucho mayor.
El proceso de gestión típico implica que un analista de reclamos procese cada uno de estos reclamos uno por uno. Algunos de los documentos pueden tardar mucho en procesarse mediante este enfoque: fallas en la comunicación, gran cantidad de datos y cargas administrativas. La siguiente imagen resalta los costos de las transacciones comunes.
Aquí existe un gran potencial para eliminar las ineficiencias en estas transacciones. La automatización puede cambiar las reglas del juego aquí. Un informe de McKinsey afirma que la automatización del proceso de reclamaciones puede ayudar a reducir los costes al 30%. No sólo puede ayudar internamente, sino que también puede mejorar la competitividad de una empresa: sólo 5% de las compañías de seguros Actualmente utilizamos la automatización para revisar las reclamaciones.
Una forma de innovar en la gestión de siniestros en seguros es a través de herramientas de extracción de datos. Un número cada vez mayor de compañías de seguros está utilizando estas herramientas para optimizar su gestión de documentos.
El papel de las herramientas avanzadas en la gestión de reclamaciones de seguros
Las herramientas impulsadas por IA pueden automatizar la gestión de reclamaciones extrayendo de forma inteligente información relevante de diversos documentos, como formularios de reclamaciones de seguros, registros médicos e informes policiales, y convertirla en datos estructurados que los sistemas informáticos puedan procesar fácilmente. Esto no sólo acelera el tiempo de procesamiento de las reclamaciones, sino que también garantiza la precisión y coherencia de los datos.
Además, estas herramientas también pueden ayudar a las aseguradoras a identificar reclamos fraudulentos al marcar inconsistencias en los datos. Por ejemplo, si un reclamante informa una lesión que no concuerda con los registros médicos, la herramienta de extracción de datos puede detectarla. La herramienta puede alertar a la aseguradora para que investigue más a fondo la reclamación.
Aprovechar las tecnologías de vanguardia para mejorar la gestión de reclamaciones de seguros
Las herramientas modernas emplean varias tecnologías para extraer instantáneamente datos de reclamaciones de seguros, que incluyen:
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
OCR implica escanear y digitalizar documentos físicos, como formularios de reclamo y recibos, y convertirlos en texto legible por máquina. El OCR es útil cuando se trata de datos estructurados, como campos de formulario. Puede reconocer caracteres específicos y extraerlos automáticamente.
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
La PNL implica analizar texto no estructurado, como informes médicos e informes policiales, para extraer información relevante. Los algoritmos de NLP pueden reconocer patrones y relaciones entre palabras y frases, lo que les permite extraer el significado de los datos de texto. - Aprendizaje automático (ML)
ML implica entrenar algoritmos para reconocer patrones y relaciones en los datos, lo que les permite extraer información automáticamente. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos y aprender de ellos con el tiempo, mejorando su precisión y eficiencia. - Extracción de datos basada en plantillas de IA
Basado en plantillas la extracción de datos es una técnica que utiliza plantillas predefinidas para identificar campos de datos específicos en diferentes tipos de documentos. Estas plantillas se crean utilizando algoritmos de aprendizaje automático, lo que les permite extraer campos de datos con alta precisión. La extracción de datos basada en plantillas de IA proporciona una precisión incomparable, lo que garantiza que se extraiga el 100 % de los datos relevantes cuando se implementa correctamente.
Beneficios de automatizar la gestión de reclamaciones de seguros
La automatización de los procesos de gestión de reclamaciones de seguros puede proporcionar varios beneficios a las aseguradoras, tales como:
- Tiempos de procesamiento de reclamos más rápidos: Al automatizar el proceso de entrada de datos, las empresas de seguros pueden reducir el tiempo que lleva procesar las reclamaciones, lo que les permite ofrecer pagos más rápidos a sus clientes.
- Ahorro de costes: Al reducir el trabajo manual y los errores, el software de gestión de reclamos puede ayudar a las aseguradoras a reducir sus costos operativos y mejorar sus resultados.
- Mejora de la satisfacción del cliente: Al proporcionar tiempos de procesamiento de reclamos más rápidos y reducir la necesidad de papeleo manual, estas herramientas pueden mejorar la satisfacción y lealtad del cliente.
Escenarios prácticos: casos de uso de gestión de reclamaciones de seguros
Reclamaciones de seguros de automóviles:
En el caso de los reclamaciones de seguros de automóviles, el proceso de presentación de un reclamo puede llevar mucho tiempo y ser complicado. Los clientes deben enviar formularios de reclamación, presupuestos de reparación y otros documentos de respaldo, cuyo procesamiento puede tardar varios días.
Al usar OCR para escanear y digitalizar estos documentos, las aseguradoras pueden automatizar el proceso de ingreso de datos y extraer información relevante, como el tipo de daño, el costo de la reparación y la fecha del accidente.
Considere un escenario en el que un cliente presenta un reclamo por un accidente con un guardabarros. En esta situación, el sistema OCR puede escanear y extraer información relevante del presupuesto de reparación. Puede identificar detalles como el costo de reemplazar la pieza dañada y el tiempo estimado requerido para completar la reparación.
Esta información se puede ingresar automáticamente en el sistema de la aseguradora, lo que reduce el tiempo que lleva procesar el reclamo y garantiza que se ingresen datos precisos y consistentes en el sistema.
Reclamaciones de seguro de salud:
Reclamaciones de seguros médicos puede ser complejo y llevar mucho tiempo. Los reclamantes deben proporcionar registros médicos, facturas y otros documentos de respaldo para demostrar que son elegibles para la cobertura. Al utilizar PNL para analizar registros médicos, las aseguradoras pueden extraer información relevante, como el diagnóstico, el tratamiento y la medicación prescrita. Esto puede mejorar el tiempo y la precisión del procesamiento de reclamaciones.
Por ejemplo, si un reclamante presenta una factura médica por una cirugía, el sistema NLP puede extraer información de la factura, como la fecha del procedimiento, el nombre del médico y el tipo de cirugía realizada. Esta información se puede usar para determinar el monto de pago adecuado y garantizar que el reclamo se procese con precisión y rapidez, lo que puede mejorar la satisfacción del cliente.
Reclamos de Compensación de Trabajadores:
Reclamaciones de compensación laboral pueden ser complejos, ya que involucran facturas médicas, informes y otros documentos de respaldo. Al utilizar OCR para escanear y digitalizar estos documentos, las aseguradoras pueden automatizar el proceso de entrada de datos. Pueden extraer información relevante, como la fecha del tratamiento, el tipo de lesión y el costo del tratamiento.
Por ejemplo, si un reclamante presenta una factura médica por una lesión relacionada con el trabajo, el sistema OCR puede extraer información de la factura, como la fecha del tratamiento, el tipo de lesión sufrida y el costo del tratamiento.
Optimice la gestión de reclamaciones con Astera
Las herramientas modernas de extracción de datos ofrecen importantes beneficios a la industria de seguros al optimizar los procesos de gestión de reclamos, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente.
Por lo tanto, es imperativo invertir en la herramienta de procesamiento de reclamaciones adecuada. Astera, una solución líder en extracción de datos, puede ayudar en gran medida a optimizar el procesamiento de reclamaciones para las empresas.
Astera ha ayudado a Aclaimant, un sistema avanzado de gestión de incidentes y reducción de riesgos, a reducir el tiempo de gestión de reclamaciones en un 50%. El cliente pudo extraer datos de reclamaciones de formularios PDF a Excel y CSV utilizando plantillas prediseñadas. Luego pudieron configurar un proceso de automatización para todos los archivos entrantes, lo que les permitió reducir significativamente el tiempo de obtención de información.
Además de la extracción de datos, Astera proporciona una plataforma de extremo a extremo para el procesamiento de reclamaciones. Ayuda a los usuarios a limpiar datos, organizar canalizaciones ETL/ELT y crear un almacén de datos personalizado. Todo sin escribir ningún código.
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