Os provedores de seguros operam em um setor intensivo em dados e devem trabalhar com uma variedade de dados de diferentes fontes todos os dias. Esses dados orientam as seguradoras em processos como gerenciamento de sinistros, subscrição, gerenciamento de apólices, avaliação de risco e conformidade. Otimizar a extração de dados de seguros garante a disponibilidade de dados de alta qualidade para manter esses processos funcionando sem problemas. 

Aqui está uma análise mais detalhada da extração de dados de seguros, seus desafios e a solução que dá às seguradoras uma vantagem competitiva.

O que é extração de dados de seguros? 

A extração de dados de seguros é um processo de várias etapas que coleta documentos recebidos, recupera informações deles e as converte em um formato adequado para dar suporte à análise e à tomada de decisões no setor de seguros. 

A extração de dados pode ser manual ou automática. A extração manual de dados costumava ser a norma, mas é trabalhosa, demorada e propensa a erros. Também é uma escolha impraticável para o setor de seguros com muitos dados, razão pela qual as organizações recorrem a métodos automatizados de extração de dados.  

Hoje em dia, soluções contemporâneas como Extração de dados com IA e o processamento inteligente de documentos (IDP) superaram as primeiras plataformas de automação. Essas soluções são mais rápidas e aproveitam a IA para aumentar a precisão e fornecer extração contextual.

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Vamos começar

Fontes de dados de seguros 

As companhias de seguros contam com diversas fontes de dados para avaliar riscos, determinar prêmios e agilizar o processamento de reivindicações. Entender essas fontes de dados é essencial para apreciar a complexidade e o papel crítico da extração de dados no setor de seguros. 

1. Informação pessoal 

Quando os clientes solicitam cobertura de seguro pela primeira vez, eles enviam informações pessoais significativas como parte de suas solicitações. Ela abrange o seguinte: 

• Detalhes do contato: Nomes, endereços residenciais, números de telefone, e-mail e outras informações de contato. As seguradoras também podem solicitar documentação — como certidões de nascimento, cartões de previdência social, passaportes e carteiras de motorista — para verificar a identidade dos solicitantes e evitar fraudes. 

• Informação financeira: O histórico de crédito, informações de emprego, detalhes de renda e extratos bancários do solicitante ajudam a estabelecer sua posição financeira e capacidade de pagar prêmios de seguro. 

• Registros médicos: Isso inclui o histórico médico do solicitante, quaisquer informações de diagnóstico, tratamentos, detalhes de medicamentos e resultados de exames de saúde e exames laboratoriais pré-seguro.
  

  2. Dados de apólices e reivindicações 

• Documentos da Política: Documentos de apólice são contratos escritos que detalham os termos e condições da apólice de seguro. Esses documentos estabelecem as inclusões, exclusões, procedimentos de envio de reivindicação e as responsabilidades e direitos do segurado. 

• Registros de Reivindicações: Segurados de longa data têm registros de reivindicações em seus dados. Esses registros contêm informações sobre reivindicações passadas, detalhes de incidentes e pagamentos de seguros. 
  

  3. Outros dados

• Registros de correspondência: Esses registros contêm todas as comunicações entre o segurado e a seguradora, como e-mails, mensagens, cartas, históricos de bate-papo, registros de call center e respostas de pesquisas. 

• Histórico de pagamento: O histórico de pagamentos do segurado contém datas, valores e métodos de pagamento.

Os Desafios de Extraindo Dados de Seguro

1. Variabilidade em tipos de dados 

As companhias de seguros trabalham com grandes quantidades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Muitos desses dados vêm de diferentes tipos de documentos com formatos e layouts variados. Grandes volumes de dados e diversidade em formatos tornam desafiador extrair e processar informações úteis de documentos de seguros. 

2. Sistemas legados e procedimentos manuais 

Se uma companhia de seguros confiar em sistemas legados ou procedimentos manuais, extrair dados se torna um processo tedioso e propenso a erros. Sistemas legados frequentemente armazenam dados em formatos desatualizados, complicando a extração automatizada. Além disso, a entrada manual de dados ou a extração de documentos digitalizados (como apólices e reivindicações) aumenta o risco de imprecisões, atrasos e violações de conformidade.  

Transição para ferramentas de extração automatizadas, como software de processamento inteligente de documentos (IDP), pode mitigar esses problemas manipulando com eficiência dados de diversos formatos e sistemas. 

3. Garantindo a segurança dos dados 

Durante a extração de dados, as seguradoras lidam com informações sensíveis, como detalhes do segurado, registros financeiros e históricos de reivindicações. O processo introduz desafios de segurança exclusivos, incluindo a potencial exposição de dados sensíveis durante a extração de fontes não criptografadas ou canais de transmissão inseguros.  

Garantir a segurança dos dados extraídos requer criptografia para dados em repouso e em trânsito, APIs seguras, e controles de acesso baseados em função. Ferramentas de extração automatizadas com estruturas de conformidade integradas (por exemplo, HIPAA, GDPR) podem proteger ainda mais os dados, mantendo a eficiência. 

4. Escalabilidade e Custo 

Ferramentas básicas de extração de dados nem sempre conseguem acompanhar o crescimento de uma seguradora. Com o tempo, uma empresa de seguros pode precisar descartar suas ferramentas e métodos de extração existentes e procurar alternativas mais rápidas e eficientes. O desafio que as seguradoras enfrentam em tais cenários é garantir a escalabilidade e derivar o máximo valor de soluções de extração de dados mais recentes respeitando as restrições orçamentárias.

Uma melhor abordagem para extração de dados de seguros

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Por que o Processamento Inteligente de Documentos (IDP) é a resposta 

O processamento inteligente de documentos (IDP) é uma abordagem moderna para extração de dados e processamento de documentos. Ele combina múltiplas tecnologias, entregando uma solução mais avançada do que os métodos convencionais de extração. Uma solução IDP tem os seguintes componentes: 

1. Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) 

A IA em uma solução IDP ajuda a automatizar tarefas complexas relacionadas a dados, como extração, validação e classificação. Algoritmos de ML permitem que uma solução IDP aprenda com dados e melhore consistentemente com o tempo. Isso é essencial em seguros, onde a precisão é crítica para processamento de sinistros e subscrição. 

2. Processamento de linguagem natural (PNL) 

O NLP permite que o IDP interprete e processe as vastas quantidades de texto não estruturado encontradas em documentos de seguros, como registros médicos e correspondências de segurados. Ele permite que o sistema entenda o contexto, categorize documentos e extraia dados relevantes com mais precisão, melhorando assim o manuseio de informações sensíveis. 

3. Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) 

OCR é essencial para extraindo dados de documentos digitalizados, como PDFs ou registros médicos manuscritos, que são comuns em seguros. OCR converte esses formatos em texto legível por máquina, permitindo que as seguradoras digitalizem e pesquisem grandes volumes de documentos de forma eficiente 

4 Automação do Processo Robótico (RPA) 

O RPA aprimora ainda mais o IDP ao automatizar tarefas de rotina, como entrada de dados de reivindicações ou pagamentos no sistema. O RPA reduz a necessidade de intervenção manual, acelerando processos como aprovação de reivindicações ou reconciliação de faturamento e permitindo que a equipe se concentre em tarefas mais complexas. 

Principais benefícios de Usando IDP para extrair dados de seguros

O IDP oferece uma solução para muitos dos problemas associados à extração de dados em seguros. Veja como: 

• Captura automatizada de dados de documentos de seguros: Graças a AI, Soluções IDP são adaptáveis ​​e podem facilmente lidar com todos os tipos de documentos e dados. Essa flexibilidade torna mais fácil para as companhias de seguros trabalharem com dados não estruturados. 
• Extração precisa de dados de formulários de seguro: Uma solução IDP alavanca algoritmos de ML, analisando dados históricos e correções para minimizar erros com cada ciclo de extração de dados. Isso efetivamente permite que as ferramentas IDP se tornem mais precisas com o tempo. Validação e verificações de qualidade de dados garantir que os dados extraídos estejam livres de lixo e prontos para uso. 
• Extração e processamento simplificados de dados de reivindicações: As ferramentas IDP são mais eficientes do que as soluções convencionais. A integração NLP permite que essas ferramentas extraiam rapidamente informações relevantes para os usuários, agilizando o acesso a dados valiosos. Saiba mais sobre o PNL para extração de informações.
• Integração rápida com sistemas de seguros: Ferramentas IDP integra-se facilmente com outros sistemas empresariais, o que elimina silos de dados e garante um fluxo de dados ininterrupto entre diferentes departamentos de uma seguradora. 
• Protegendo dados confidenciais de seguros: As soluções IDP integram amplas medidas de segurança para manter os dados do seguro seguros. Além de recursos como criptografia e controles de acesso, essas soluções oferecem suporte a trilhas de auditoria e processos automatizados de verificação e validação. Isso ajuda as seguradoras a manter os dados dos segurados seguros, ao mesmo tempo em que permanecem em conformidade com as regulamentações do setor.

Extração de dados de seguros com Astera IDP 

Como plataforma de gerenciamento de dados tudo-em-um, Astera torna os processos de dados mais fáceis com um conjunto de poderosos recursos de IA chamados Astera Inteligência. AsteraSolução IDP da adapta-se automaticamente a uma variedade de formatos e layouts, permitindo que as seguradoras criem fluxos de trabalho automatizados para extração de dados rápida e precisa. Astera suporta consultas de linguagem natural — você pode "conversar" com seus dados e receber insights aprofundados. Nenhuma ferramenta de relatório necessária! 

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