6 Benefits Of AI Insurance Claims Processing

Reeditado por Platón

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A Encuesta de Accenture sobre empleados suscriptores descubrió que hasta el 40% del tiempo de los suscriptores se dedica a actividades administrativas y no básicas. Estiman que esto representa una pérdida de eficiencia en toda la industria de hasta 160 mil millones de dólares en los próximos cinco años.

La integración de la inteligencia artificial y la automatización en el flujo de trabajo de suscripción presenta una oportunidad importante para minimizar el tiempo asignado a tareas administrativas, procesos manuales y entradas de datos repetitivas.

Además, la IA puede ayudar a las empresas de seguros a evaluar el riesgo con gran precisión mediante el análisis de grandes volúmenes de datos. ¿Cuáles pueden ser estos datos? Cosas como reclamos históricos, puntajes crediticios, actividad en las redes sociales y ofrecen cobertura hiperpersonalizada.

Esto es sólo la punta del iceberg. Exploremos cuáles son los seis beneficios principales del procesamiento de reclamaciones de seguros con IA.

N.º 1: mayor precisión y reducción de errores

La IA en el procesamiento de reclamaciones de seguros desempeña un papel fundamental a la hora de mejorar la precisión y reducir los errores al automatizar diversas tareas y mitigar los riesgos asociados con los procesos manuales. La integración de la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es particularmente fundamental para automatizar la extracción de información de diversos documentos, como informes médicos, declaraciones de accidentes y detalles de pólizas. Esta automatización disminuye significativamente la dependencia de la entrada manual de datos, una fuente de posibles errores durante la transcripción y la entrada.

Otro aspecto crucial es la capacidad de los algoritmos de IA para reconocer patrones y validar información según criterios predefinidos. Esto garantiza que los datos extraídos cumplan con los formatos y estándares esperados, y que cualquier desviación o discrepancia se marque de inmediato para una revisión adicional. Las capacidades de comprensión contextual de los sistemas avanzados de IA contribuyen aún más a la precisión al interpretar relaciones de datos complejas, lo que reduce la probabilidad de interpretaciones o clasificaciones erróneas.

La corrección de errores y el aprendizaje representan una característica dinámica de los modelos de IA, especialmente aquellos que incorporan aprendizaje automático. Cuando se producen errores, el sistema puede adaptarse y mejorar con el tiempo mediante el aprendizaje continuo, lo que en última instancia mejora la precisión de futuras extracciones de datos. Además, la IA en el procesamiento de reclamaciones de seguros puede verificar de forma cruzada la información extraída de diferentes documentos, añadiendo una capa adicional de confiabilidad a los datos procesados.

La integración de algoritmos de detección de fraude es fundamental para reducir los errores. Estos algoritmos analizan patrones y anomalías en los datos para identificar posibles casos de fraude o tergiversación. Al detectar reclamaciones sospechosas en las primeras etapas del proceso, la IA no solo contribuye a reducir los errores, sino que también ayuda a prevenir actividades fraudulentas, salvaguardando la integridad del sistema de procesamiento de reclamaciones.

Los mecanismos de corrección y retroalimentación en tiempo real son características adicionales que mejoran la precisión durante todo el proceso de procesamiento de reclamos. Los sistemas de inteligencia artificial pueden proporcionar retroalimentación inmediata cuando se detectan inconsistencias o errores, lo que genera las correcciones necesarias o solicitudes de documentación adicional. Este enfoque proactivo no sólo reduce las posibilidades de que persistan los errores, sino que también contribuye a un proceso de adjudicación de reclamaciones más fluido y preciso.

N.º 2: Cumplimiento normativo proactivo

La IA desempeña un papel crucial a la hora de garantizar el cumplimiento normativo en el procesamiento de reclamaciones de seguros a través de lo siguiente:

Verificaciones de cumplimiento automatizadas: Los algoritmos de IA se pueden programar para realizar comprobaciones automatizadas de los requisitos reglamentarios. Al analizar los datos de las reclamaciones en tiempo real, la IA puede garantizar que cada paso del flujo de trabajo del procesamiento de las reclamaciones cumpla con las normativas pertinentes. Esto reduce el riesgo de incumplimiento involuntario y ayuda a las aseguradoras a mantenerse dentro de los límites legales.
Precisión y estandarización de la documentación: La IA, especialmente cuando se integra con la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), garantiza la precisión y la estandarización de la documentación. Puede extraer automáticamente información de los documentos, reduciendo la probabilidad de errores manuales. Esto es crucial para cumplir con los estándares regulatorios que a menudo requieren formatos de datos específicos y precisión de la documentación.
Monitoreo e informes en tiempo real: Los sistemas de inteligencia artificial pueden proporcionar un seguimiento en tiempo real de las actividades de procesamiento de reclamaciones. Esto incluye realizar un seguimiento de los cambios en las regulaciones y señalar inmediatamente cualquier discrepancia o posibles problemas de incumplimiento. Los informes en tiempo real permiten a las aseguradoras abordar las inquietudes de cumplimiento con prontitud, minimizando el impacto en las operaciones.
Seguimiento de auditoría y transparencia: Los sistemas de procesamiento de reclamos de seguros de IA mantienen registros de auditoría detallados de todas las actividades dentro del flujo de trabajo de procesamiento de reclamos. Esta transparencia es esencial para las auditorías regulatorias, ya que permite a las autoridades revisar todo el proceso y verificar que cada paso cumpla con los requisitos de cumplimiento. La pista de auditoría actúa como un registro completo y demuestra la debida diligencia en el cumplimiento de las normas.
Adaptabilidad a los cambios regulatorios: Las regulaciones en la industria de seguros están sujetas a cambios. Los sistemas de inteligencia artificial, en particular los que incorporan aprendizaje automático, pueden adaptarse a los nuevos requisitos regulatorios aprendiendo de conjuntos de datos actualizados y ajustando sus procesos en consecuencia. Esta adaptabilidad garantiza que las aseguradoras puedan incorporar cambios sin problemas sin interrumpir sus operaciones.
Privacidad de datos y cumplimiento de seguridad: Los sistemas de inteligencia artificial pueden mejorar la privacidad de los datos y el cumplimiento de la seguridad mediante la implementación de métodos de cifrado y controles de acceso sólidos. Garantizar que la información confidencial se maneje y almacene de forma segura se alinea con los mandatos regulatorios, como las leyes de protección de datos. La capacidad de la IA para hacer cumplir consistentemente medidas de seguridad ayuda a prevenir el acceso no autorizado y las violaciones de datos.
Evaluación de riesgos y predicción de cumplimiento: La IA puede ayudar a identificar de forma proactiva posibles riesgos de cumplimiento mediante el análisis de datos y patrones históricos. Al predecir áreas donde el cumplimiento puede ser un desafío, las aseguradoras pueden tomar medidas preventivas para ajustar sus procesos y documentación, reduciendo así el riesgo de problemas de incumplimiento.

N.º 3: Mejore el tNPS con una mejor experiencia del cliente

Dada la naturaleza altamente centrada en el cliente del sector, las empresas de seguros enfrentan una mayor susceptibilidad al desgaste de clientes. Sumándose a la complejidad del servicio al cliente en el ámbito de los seguros, los clientes contemporáneos insisten en una capacidad de respuesta instantánea, 24 horas al día, 7 días a la semana, comúnmente descrita como el “viaje del cliente sin contacto”. Esta expectativa viene acompañada de una tolerancia excepcionalmente baja ante cualquier deficiencia en la prestación de servicios.

La automatización inteligente de las tareas rutinarias dentro del flujo de trabajo de procesamiento de reclamaciones es clave. Al automatizar la verificación de datos, las actualizaciones de estado y los procesos de comunicación, las aseguradoras pueden reducir la intervención manual y agilizar las operaciones. Esto no solo acelera el procesamiento de reclamos, sino que también mejora la eficiencia, lo que contribuye a mejorar el tNPS a medida que los clientes experimentan interacciones más rápidas y fluidas durante todo el proceso de reclamos.

Los chatbots impulsados por IA pueden mejorar la comunicación con el cliente al brindar asistencia instantánea. Los asegurados pueden recibir actualizaciones en tiempo real sobre el estado del reclamo, detalles de la cobertura y requisitos de documentación. Esta capacidad de respuesta inmediata mejora la satisfacción del cliente y contribuye positivamente al tNPS.

Además, la IA emplea análisis predictivos para evaluar y analizar datos históricos de reclamaciones. Al identificar patrones y tendencias, las aseguradoras pueden tomar decisiones más informadas, acelerando el proceso de adjudicación de reclamaciones. Este enfoque proactivo minimiza los retrasos y contribuye a una resolución de reclamaciones más rápida.

N.º 4: Previsión mejorada del volumen de reclamaciones

La IA tiene el potencial de mejorar significativamente la previsión del volumen de reclamaciones en la industria de seguros. Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar meticulosamente datos históricos de reclamaciones a través de sus sofisticadas capacidades de análisis de datos, identificando patrones y tendencias que sirven como indicadores valiosos para sucesos futuros. Esta información permite a las aseguradoras hacer predicciones más precisas, mejorando su capacidad para anticipar y prepararse para las fluctuaciones en el volumen de siniestros.

El modelado predictivo, una fortaleza central de los algoritmos de aprendizaje automático, refina aún más el pronóstico. Al aprovechar los datos históricos junto con diversos factores que influyen, estos modelos brindan a las aseguradoras una comprensión matizada de las variables que afectan la ocurrencia de siniestros. Este enfoque basado en datos equipa a las aseguradoras con las herramientas para tomar decisiones informadas y optimizar la asignación de recursos en función de pronósticos precisos.

Además, la IA facilita la integración perfecta de fuentes de datos externas, enriqueciendo los modelos de pronóstico con conocimientos más amplios. Este enfoque holístico considera factores más allá de los datos históricos de reclamaciones, incluidos pronósticos meteorológicos, indicadores económicos y tendencias sociales. El resultado es un modelo de pronóstico más completo y confiable que captura la complejidad del entorno externo.

La adaptabilidad de los modelos de pronóstico basados en IA a las condiciones cambiantes es una ventaja notable. A medida que evoluciona el panorama de los seguros, estos sistemas aprenden continuamente de nuevos datos, lo que garantiza que las predicciones sigan siendo relevantes y sólidas frente a las dinámicas cambiantes del mercado y las tendencias emergentes. Esta adaptabilidad es crucial para mantener la precisión y eficacia de los modelos de pronóstico a lo largo del tiempo.

#5: Reemplazar una fuerza laboral que envejece

La IA surge como una solución poderosa para las empresas de seguros que buscan preparar sus operaciones para el futuro en medio de los desafíos asociados con una fuerza laboral que envejece. Cuando los profesionales experimentados se jubilan, la IA ayuda a retener y transferir el conocimiento institucional. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos históricos, documentos y patrones de comunicación, creando un repositorio que transfiere conocimientos sin problemas a los nuevos empleados.

La planificación predictiva de la fuerza laboral es una fortaleza clave de la IA, ya que aprovecha el análisis predictivo para pronosticar la demanda futura en función de datos históricos y tendencias del mercado. Esto permite a las empresas de seguros alinear los gastos operativos, incluidos los niveles de personal, con la demanda prevista. Las predicciones precisas garantizan niveles óptimos de dotación de personal, evitando los peligros del exceso o la falta de personal.

La toma de decisiones potenciada por la IA se vuelve particularmente crucial de cara a la jubilación. Equipados con algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas de inteligencia artificial brindan información y predicciones basadas en extensos conjuntos de datos. Esto garantiza que los tomadores de decisiones tengan acceso a una orientación inteligente basada en datos, incluso con una fuerza laboral reducida.

La capacitación y el desarrollo de habilidades se ven facilitados por la IA, que identifica las brechas de habilidades y recomienda rutas de aprendizaje personalizadas tanto para los empleados nuevos como para los existentes. Esto garantiza que la fuerza laboral siga siendo adaptable y equipada con las habilidades necesarias para satisfacer las demandas cambiantes.

Por último, las capacidades predictivas de la IA se extienden a la gestión de riesgos. Al analizar datos históricos, los sistemas de inteligencia artificial identifican riesgos potenciales asociados con cambios en la fuerza laboral y ayudan a las empresas de seguros a gestionar estos riesgos de manera proactiva. Esto incluye abordar áreas que carecen de experiencia e implementar estrategias para mitigar los desafíos potenciales.

#6: Mantener la integridad de los datos

La IA es un activo fundamental para reforzar la continuidad del negocio y salvaguardar los datos en la gestión de reclamaciones. Identifica de forma proactiva amenazas potenciales a través de evaluaciones de riesgos automatizadas, lo que permite tomar medidas preventivas.

En el ámbito de la ciberseguridad, las herramientas de inteligencia artificial detectan y responden a amenazas en tiempo real, protegiendo los datos de reclamaciones frente al acceso no autorizado. Las técnicas de cifrado y los controles de acceso mejoran aún más la protección de los datos. La competencia de la IA en la detección de fraudes y la identificación de anomalías protege contra pérdidas financieras y mantiene la integridad de los datos de las reclamaciones.

Además, la IA contribuye a una planificación eficaz de la recuperación ante desastres al monitorear las copias de seguridad de los datos y facilitar procesos de recuperación rápidos. El monitoreo continuo de sistemas y datos, junto con alertas en tiempo real para actividades inusuales, permite una respuesta inmediata a amenazas potenciales. Este enfoque integral garantiza que las aseguradoras puedan afrontar las interrupciones sin problemas y, al mismo tiempo, mantener la confidencialidad y la integridad de los datos de las reclamaciones.

¿Cómo pueden ayudar las nanoredes?

Según la investigación realizada por EY, el 87% de los clientes indican que la eficiencia del procesamiento de reclamos impacta significativamente en su decisión de renovar el seguro con el mismo proveedor. La utilización de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático puede acelerar el proceso de tramitación de reclamaciones sin problemas, minimizando la necesidad de intervención humana directa.

Sin embargo, según un encuesta deloitteY, aunque el 32% de los sectores de software y tecnología de Internet han iniciado inversiones en IA, sólo el 1.33% de las compañías de seguros se han aventurado en inversiones en IA.

Dé el primer paso para preparar su negocio para el futuro con Nanonets. Podemos ayudar:

Procesamiento automatizado de documentos

Nanonets aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para automatizar el procesamiento de documentos, incluida la extracción de información relevante de diversos documentos, como facturas, informes médicos y formularios de reclamo. Esto reduce la necesidad de ingresar datos manualmente, minimiza los errores y acelera significativamente el flujo de trabajo de procesamiento de reclamos.

Los algoritmos avanzados de aprendizaje automático empleados por Nanonets garantizan una alta precisión en la extracción de información de datos no estructurados. Esta precisión mejora la confiabilidad de la extracción de datos, lo que contribuye a evaluaciones de reclamaciones más precisas y reduce la probabilidad de errores en el procesamiento.

Clasificación eficiente de siniestros

Nanonets utiliza IA para clasificar y categorizar de forma inteligente las reclamaciones en función de su contenido. Esta clasificación automatizada garantiza que las reclamaciones se dirijan a los canales adecuados, lo que reduce la necesidad de clasificación manual y acelera el proceso de gestión de reclamaciones.

Toma de decisiones rápida

Con las capacidades de aprendizaje automático de Nanonets, las aseguradoras pueden implementar análisis predictivos para evaluar rápidamente los datos históricos de reclamaciones. Esto facilita la toma de decisiones basada en datos, lo que permite aprobaciones más rápidas para reclamos legítimos y optimiza el proceso general de adjudicación de reclamos.

Detección de fraude y gestión de riesgos:

Nanonets emplea algoritmos de inteligencia artificial para detectar anomalías y patrones indicativos de posible fraude en los datos de reclamaciones. Esto mejora las capacidades de detección de fraude, lo que permite a las aseguradoras identificar rápidamente reclamos sospechosos y mitigar los riesgos de manera efectiva, contribuyendo a un entorno de procesamiento de reclamos más seguro y optimizado.

Adaptabilidad a los requisitos en evolución

Las capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático de las nanoredes brindan escalabilidad y adaptabilidad a las condiciones cambiantes en el panorama de los seguros. El sistema puede aprender continuamente de nuevas entradas de datos, lo que garantiza que se mantenga actualizado y relevante a medida que evolucionan los requisitos, las regulaciones y los flujos de trabajo de procesamiento de la industria.

Experiencia de cliente mejorada

A través del procesamiento de reclamos simplificado, Nanonets contribuye a mejorar la experiencia del cliente. Las evaluaciones y aprobaciones de reclamos más rápidas conducen a acuerdos más rápidos, lo que impacta positivamente en la satisfacción y lealtad del cliente.