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Gerenciamento de sinistros de seguros: um guia abrangente
A indústria de seguros é um setor com uso intensivo de dados. As seguradoras coletam e analisam grandes quantidades de dados para avaliar riscos, subscrever apólices e gerenciar sinistros. No entanto, o processamento manual desses dados pode ser demorado, sujeito a erros e caro. É por isso que muitas seguradoras estão recorrendo a soluções contemporâneas de extração de dados para automatizar o processo de gerenciamento de sinistros de seguros.
Neste artigo, exploraremos como as ferramentas modernas de extração de dados permitem que as seguradoras simplifiquem o gerenciamento de sinistros de seguros, reduzam custos e melhorem a satisfação do cliente.
O que é gerenciamento de sinistros em seguros?
A gestão de sinistros em seguros refere-se ao processo de tratamento e liquidação de sinistros feitos pelos segurados. Quando um segurado sofre uma perda ou dano coberto por sua apólice de seguro, ele registra uma reclamação junto à sua seguradora. A empresa então processa a reclamação e desembolsa o valor necessário se a reivindicação for válida.
A gestão eficiente de sinistros é essencial para que as companhias de seguros cumpram as suas obrigações para com os segurados de forma rápida e justa, ao mesmo tempo que minimizam a fraude e gerem os custos.
Por que é necessário automatizar o gerenciamento de sinistros de seguros
O gerenciamento de sinistros envolve centenas de documentos. Em volta 3.5 milhões de reclamações done são protocolados todos os anos nos EUA - e isso são apenas reivindicações de proprietários de casas. Se incluirmos sinistros de automóveis, seguros de saúde e outros, o número é muito maior.
O processo de gerenciamento típico envolve um analista de sinistros processando cada uma dessas reclamações, uma por uma. Alguns dos documentos podem levar muito tempo para serem processados através desta abordagem: falha na comunicação, grande quantidade de dados e encargos administrativos. A imagem abaixo destaca os custos das transações comuns.
Existe aqui um grande potencial na eliminação de ineficiências nestas transacções. A automação pode ser uma virada de jogo aqui. Um relatório da McKinsey afirma que automatizar o processo de sinistros pode ajudar a reduzir custos ao 30%. Não só pode ajudar internamente, como também pode melhorar a competitividade de uma empresa: só 5% das seguradoras atualmente utilizam automação para revisar reivindicações.
Uma forma de inovar a gestão de sinistros em seguros é por meio de ferramentas de extração de dados. Um número crescente de companhias de seguros está usando essas ferramentas para agilizar o gerenciamento de documentos.
O papel das ferramentas avançadas na gestão de sinistros de seguros
Ferramentas alimentadas por IA podem automatizar o gerenciamento de sinistros, extraindo de forma inteligente informações relevantes de vários documentos, como formulários de sinistros de seguros, registros médicos e relatórios policiais, e convertendo-os em dados estruturados que podem ser facilmente processados por sistemas de computador. Isso não apenas acelera o tempo de processamento de sinistros, mas também garante precisão e consistência nos dados.
Além disso, essas ferramentas também podem ajudar as seguradoras a identificar sinistros fraudulentos sinalizando inconsistências nos dados. Por exemplo, se um reclamante relatar uma lesão que não seja consistente com os registros médicos, a ferramenta de extração de dados poderá detectá-la. A ferramenta pode então alertar a seguradora para investigar mais a fundo a reclamação.
Aproveitando tecnologias de ponta para melhorar o gerenciamento de sinistros de seguros
As ferramentas modernas empregam diversas tecnologias para extrair instantaneamente dados de sinistros de seguros, incluindo:
- Reconhecimento óptico de caracteres (OCR)
OCR envolve a digitalização e digitalização de documentos físicos, como formulários de sinistros e recibos, e sua conversão em texto legível por máquina. OCR é útil ao lidar com dados estruturados, como campos de formulário. Ele pode reconhecer caracteres específicos e extraí-los automaticamente.
- Processamento de Linguagem Natural (PNL)
A PNL envolve a análise de texto não estruturado, como relatórios médicos e relatórios policiais, para extrair informações relevantes. Os algoritmos de NLP podem reconhecer padrões e relacionamentos entre palavras e frases, permitindo que eles extraiam o significado dos dados de texto. - Aprendizado de máquina (ML)
O ML envolve algoritmos de treinamento para reconhecer padrões e relacionamentos nos dados, permitindo que eles extraiam informações automaticamente. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes conjuntos de dados e aprender com eles ao longo do tempo, melhorando sua precisão e eficiência. - Extração de dados baseada em modelo de IA
Baseado em modelo extração de dados é uma técnica que utiliza modelos predefinidos para identificar campos de dados específicos em diferentes tipos de documentos. Esses modelos são criados usando algoritmos de aprendizado de máquina, permitindo extrair campos de dados com alta precisão. A extração de dados baseada em modelo de IA fornece precisão incomparável, garantindo que 100% dos dados relevantes sejam extraídos quando implementados corretamente.
Benefícios da automação do gerenciamento de sinistros de seguros
A automatização dos processos de gestão de sinistros de seguros pode proporcionar vários benefícios às seguradoras, tais como:
- Tempos de processamento de reclamações mais rápidos: Ao automatizar o processo de entrada de dados, as seguradoras podem reduzir o tempo necessário para processar sinistros, permitindo-lhes fornecer pagamentos mais rápidos aos seus clientes.
- Poupança de custos: Ao reduzir o trabalho manual e os erros, o software de gerenciamento de sinistros pode ajudar as seguradoras a reduzir seus custos operacionais e melhorar seus resultados financeiros.
- Maior satisfação do cliente: Ao fornecer tempos de processamento de sinistros mais rápidos e reduzir a necessidade de papelada manual, essas ferramentas podem melhorar a satisfação e a fidelidade do cliente.
Cenários práticos: casos de uso de gerenciamento de sinistros de seguros
Reivindicações de Seguro Auto:
No caso de reivindicações de seguro automóvel, o processo de apresentação de uma reclamação pode ser demorado e complicado. Os clientes precisam enviar formulários de reclamação, estimativas de reparos e outros documentos de apoio, que podem levar vários dias para serem processados.
Ao usar o OCR para escanear e digitalizar esses documentos, as seguradoras podem automatizar o processo de entrada de dados e extrair informações relevantes, como tipo de dano, custo do reparo e data do acidente.
Considere um cenário em que um cliente apresenta uma reclamação por um acidente com o pára-choque. Nesta situação, o sistema OCR pode digitalizar e extrair informações relevantes da estimativa de reparo. Ele pode identificar detalhes como o custo de substituição da peça danificada e o tempo estimado necessário para concluir o reparo.
Essas informações podem ser inseridas automaticamente no sistema da seguradora, reduzindo o tempo de processamento do sinistro e garantindo que dados precisos e consistentes sejam inseridos no sistema.
Reivindicações de seguro de saúde:
Reivindicações de seguro saúde pode ser complexo e demorado. Os requerentes precisam fornecer registros médicos, contas e outros documentos comprovativos para provar que são elegíveis para cobertura. Ao usar a PNL para analisar registros médicos, as seguradoras podem extrair informações relevantes, como diagnóstico, tratamento e medicamentos prescritos. Isso pode melhorar o tempo e a precisão do processamento de reclamações.
Por exemplo, se um reclamante enviar uma conta médica para uma cirurgia, o sistema NLP pode extrair informações da conta, como a data do procedimento, o nome do médico e o tipo de cirurgia realizada. Essas informações podem ser usadas para determinar o valor de pagamento apropriado e garantir que a reclamação seja processada com precisão e rapidez, o que pode melhorar a satisfação do cliente.
Reivindicações de compensação dos trabalhadores:
Reivindicações de indenização trabalhista podem ser complexos, pois envolvem contas médicas, relatórios e outros documentos comprovativos. Ao usar o OCR para escanear e digitalizar esses documentos, as seguradoras podem automatizar o processo de entrada de dados. Eles podem extrair informações relevantes, como data do tratamento, tipo de lesão e custo do tratamento.
Por exemplo, se um reclamante enviar uma conta médica para uma lesão relacionada ao trabalho, o sistema OCR pode extrair informações da conta, como a data do tratamento, o tipo de lesão sofrida e o custo do tratamento.
Simplifique o gerenciamento de sinistros com Astera
As ferramentas modernas de extração de dados oferecem benefícios significativos ao setor de seguros, simplificando os processos de gerenciamento de sinistros, reduzindo custos e melhorando a satisfação do cliente.
Portanto, é fundamental investir na ferramenta certa de processamento de sinistros. Astera, uma solução líder de extração de dados, pode ajudar a agilizar bastante o processamento de sinistros para empresas.
Astera ajudou o Aclaimant, um sistema avançado de redução de riscos e gestão de incidentes, a reduzir o tempo de gestão de sinistros em 50%. O cliente conseguiu extrair dados de sinistros de formulários PDF para Excel e CSV usando modelos pré-construídos. Eles conseguiram então configurar um processo de automação para todos os arquivos recebidos, o que lhes permitiu reduzir significativamente o tempo de obtenção de insights.
Além da extração de dados, Astera fornece uma plataforma ponta a ponta para processamento de sinistros. Ele ajuda os usuários a limpar dados, orquestrar pipelines ETL/ELT e construir um data warehouse personalizado. Tudo sem escrever nenhum código.
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