Automatización de la extracción de pérdidas y pérdidas para automóviles comerciales

La gestión eficaz de los datos de los seguros es la piedra angular del éxito en la suscripción de automóviles comerciales. Los documentos de gestión de pérdidas, que proporcionan información detallada sobre el historial de siniestros de un asegurado, son herramientas fundamentales para la evaluación de riesgos y la toma de decisiones. Sin embargo, el manejo tradicional de estos documentos a menudo implica una extracción manual que requiere mucha mano de obra y una reescritura de datos propensa a errores. Empleando Loss Run AI las tecnologías para automatizar la extracción y el análisis mejoran drásticamente el proceso, lo que permite a las aseguradoras de automóviles comerciales agilizar los flujos de trabajo y mejorar la precisión.

¿Qué son los documentos Loss Run y por qué son importantes?

Definición y propósito de los documentos de gestión de pérdidas

Los documentos de pérdidas son informes exhaustivos que detallan el historial de reclamaciones de un vehículo o flota asegurados durante un período específico. Capturan información fundamental sobre las reclamaciones de seguro anteriores, incluidas las fechas de la pérdida, los tipos de daños, los montos pagados, las reservas establecidas y el estado de las reclamaciones. Las aseguradoras se basan en estos documentos para evaluar los niveles de riesgo, determinar las primas y decidir sobre la renovación de las pólizas o la emisión de nuevas pólizas.

Dado que las pérdidas reflejan el historial de reclamaciones de una parte asegurada, sirven como una herramienta predictiva para evaluar la exposición futura al riesgo. El acceso preciso y oportuno a los datos de las pérdidas es crucial para que las aseguradoras puedan tomar decisiones informadas y basadas en datos que reduzcan la exposición a riesgos no rentables.

Componentes clave de los informes de pérdidas

Por lo general, los informes de pérdidas incluyen:

• Periodo de póliza y número de póliza
• Número o referencia de la reclamación
• Fecha, ubicación y descripción de los eventos de pérdida
• Cantidades pagadas, reservadas e incurridas
• Estado de las reclamaciones (abiertas, cerradas, litigadas)
• Tipos de pérdidas, como lesiones corporales, daños a la propiedad o reclamaciones integrales

El formato y el nivel de detalle pueden variar significativamente según las compañías de seguros, las regulaciones estatales y los tipos de pólizas individuales, lo que hace que la extracción de datos estandarizada sea un desafío.

Desafíos asociados con la gestión manual de pérdidas y ejecuciones

La extracción manual y el procesamiento de los datos de pérdidas de ejecución suelen ser ineficientes y están plagados de errores. Los equipos de aseguramiento suelen recibir estos documentos en diversos formatos (archivos PDF, imágenes escaneadas, faxes o correos electrónicos), lo que requiere volver a introducir muchos datos. Esta gestión manual conduce a:

• Errores y omisiones en la introducción de datos
• Retrasos significativos en los flujos de trabajo de suscripción
• Dificultad para consolidar la información de manera uniforme en todas las políticas
• Capacidad limitada para actualizar o acceder rápidamente a los datos históricos de las reclamaciones

Estas ineficiencias aumentan los costos operativos y retrasan las decisiones de suscripción, lo que en última instancia afecta a la competitividad de las aseguradoras.

¿Cómo funciona la automatización de la extracción de pérdidas?

Comprensión de la IA y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

La automatización de la extracción de pérdidas aprovecha las tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), combinadas con algoritmos de aprendizaje automático. El OCR convierte los documentos escaneados o los PDF basados en imágenes en texto legible por máquina. Sin embargo, el OCR simple por sí solo no puede interpretar completamente los documentos de seguros complejos con formatos variables.

El decodificador de Inaza, incluido en su plataforma de datos de IA, mejora el OCR al aplicar la inteligencia específica del seguro y la comprensión del contexto. Puede identificar y clasificar con precisión los campos de datos clave en diseños inconsistentes, lo que convierte los documentos de pérdidas no estructurados en conjuntos de datos limpios y estructurados listos para la automatización de las suscripciones.

El proceso de automatización de la extracción de pérdidas y ejecuciones

Por lo general, el proceso automatizado implica:

• Captura de datos: La plataforma recopila informes de pérdidas de múltiples fuentes: correos electrónicos, portales o cargas de documentos digitales.
• Clasificación de documentos: La IA identifica el tipo de documento y selecciona los modelos de extracción adecuados.
• Extracción de datos: El OCR combinado con el procesamiento del lenguaje natural extrae los campos de pérdidas relevantes.
• Validación y enriquecimiento de datos: Las comprobaciones automatizadas detectan anomalías y las referencias cruzadas con otros datos de la política garantizan la precisión.
• Integración y entrega: Los datos procesados se introducen directamente en los sistemas de suscripción para su revisión inmediata.

Esta racionalización transforma las laboriosas tareas manuales en flujos de trabajo prácticamente en tiempo real y resistentes a errores.

Procesamiento de datos y accesibilidad en tiempo real

La extracción automatizada entrega los datos de pérdidas casi al instante, lo que hace que se pueda acceder a ellos directamente desde plataformas de suscripción como Inaza Central. Esta disponibilidad en tiempo real permite a las aseguradoras reaccionar con rapidez a las solicitudes de presentación y renovación, adaptarse al apetito por el riesgo y fijar precios con precisión a las políticas. También facilita el procesamiento por lotes para grandes flotas comerciales, donde se pueden extraer varios informes al mismo tiempo sin atascos.

¿Qué beneficios aporta la automatización a la suscripción de automóviles comerciales?

Reducción de errores manuales y ahorro de tiempo

Al eliminar la tediosa entrada manual, la automatización reduce considerablemente los errores de transcripción que pueden sesgar la interpretación del historial de pérdidas. Las aseguradoras ahorran las valiosas horas que antes dedicaban a identificar y corregir inconsistencias. Las mejoras en la velocidad pueden traducirse en una emisión de cotizaciones más rápida, una mejor experiencia del cliente y un posicionamiento más competitivo en el mercado de automóviles comerciales.

Mejora de la calidad y la usabilidad de los datos

Los sistemas automatizados estandarizan el formato de los datos y aplican las reglas de validación, lo que resulta en una pérdida de datos de ejecución de mayor calidad. Estos datos estructurados y confiables alimentan los modelos predictivos de IA de manera más eficaz, lo que permite una estratificación informada del riesgo y una optimización premium. La facilidad de uso mejorada va más allá de la suscripción, ya que permite gestionar las reclamaciones y detectar el fraude mediante plataformas integradas basadas en la inteligencia artificial, como el paquete de reclamaciones de Inaza y las herramientas de detección de fraudes.

Decisiones de suscripción aceleradas

El acceso instantáneo a un historial de pérdidas actualizado y preciso acelera las evaluaciones de suscripción y reduce los tiempos de respuesta. Las aseguradoras pueden identificar rápidamente los riesgos favorables o identificar a los solicitantes de alto riesgo en las primeras etapas del proceso, lo que mejora la precisión de las decisiones. Esta agilidad también permite a las aseguradoras gestionar mejor el apetito por el riesgo de forma dinámica y ofrecer una contratación más rápida de las pólizas de automóviles comerciales, lo que impulsa el crecimiento empresarial.

Análisis del historial de pérdidas de la IA: ¿qué nos puede decir?

Aprovechar los datos de pérdidas para una mejor evaluación de riesgos

El análisis del historial de pérdidas basado en la IA va más allá de la extracción de datos sin procesar. Los algoritmos avanzados detectan patrones y tendencias en las pérdidas históricas, como la frecuencia de las reclamaciones o la gravedad de las pérdidas, que pueden no ser evidentes de inmediato. Esta información predictiva respalda estrategias proactivas de mitigación de riesgos y decisiones de suscripción más matizadas basadas en los perfiles de riesgo individuales o de la flota.

Información personalizable para aseguradores

Las plataformas de automatización proporcionan paneles de control configurables y herramientas de generación de informes, lo que permite a los aseguradores adaptar la información a sus necesidades específicas. Ya sea que se centren en las reclamaciones por lesiones corporales, los incidentes litigiosos o las fluctuaciones de las reservas, estas vistas personalizadas ayudan a las aseguradoras a priorizar los riesgos en función de los objetivos de su cartera. La personalización fomenta estrategias de suscripción más precisas y mejora el rendimiento de la cartera.

¿Cómo mejora la inteligencia artificial de Loss Run la precisión de la suscripción?

La IA de gestión de pérdidas utiliza el aprendizaje automático para aprender continuamente de los datos entrantes y los comentarios de los resultados de la suscripción. Este proceso iterativo mejora la capacidad del modelo para detectar anomalías o inconsistencias y sugiere acciones correctivas. Como resultado, las aseguradoras reciben historiales de pérdidas más precisos que respaldan mejores modelos de precios y evaluaciones de riesgo y, en última instancia, minimizan la pérdida de primas y reducen la exposición al fraude.

¿Cuáles son las mejores prácticas para implementar la automatización de pérdidas?

Identificación de tecnologías y soluciones adecuadas

Es fundamental elegir la solución de extracción de pérdidas impulsada por IA adecuada. Las características clave deben incluir:

• OCR de alta precisión diseñado para documentos de seguros
• Integración perfecta con las plataformas de suscripción
• Capaz de manejar múltiples formatos de documentos y soportes
• Validación de datos y puntuación de riesgos integradas
• Escalabilidad para respaldar las crecientes carteras de automóviles comerciales

La asociación con proveedores de insurtech con experiencia como Inaza garantiza el acceso a tecnología comprobada, como la plataforma Decoder AI, y la integración total con soluciones de automatización integrales.

Capacitación y gestión del cambio para equipos

La adopción efectiva requiere que los equipos de aseguramiento comprendan las capacidades y limitaciones de los sistemas automatizados. Los programas de formación deben centrarse en familiarizar al personal con los nuevos flujos de trabajo, destacar las ventajas de reducir las tareas repetitivas y establecer protocolos claros para gestionar las excepciones detectadas por el sistema. La comunicación clara y la participación colaborativa facilitan los desafíos de la transición.

Bucles de mejora continua y retroalimentación

La implementación de la automatización no es un evento único. La supervisión continua de los resultados del proceso ayuda a identificar las áreas que deben perfeccionarse. Los circuitos de retroalimentación permiten a los modelos de IA mejorar la precisión y mantener la relevancia a medida que evolucionan los formatos de los documentos o los requisitos reglamentarios. El establecimiento de estos ciclos respalda la excelencia operativa continua en la suscripción de automóviles comerciales.

Conclusión

La automatización de la extracción de pérdidas con tecnologías avanzadas de inteligencia artificial está transformando la suscripción de automóviles comerciales al ofrecer datos de seguros más limpios, rápidos y utilizables. Las capacidades del OCR, mejoradas por la inteligencia específica de los seguros, el procesamiento de datos en tiempo real y el análisis predictivo mediante IA, permiten a las aseguradoras reducir los errores, acelerar la toma de decisiones y optimizar la evaluación de riesgos. A medida que las aseguradoras de automóviles comerciales buscan escalabilidad y eficiencia, optan por soluciones como Plataforma de datos de IA de Inaza Central garantiza que sigan siendo competitivos y receptivos en un mercado dinámico.

Para obtener más información sobre la automatización de los flujos de trabajo de los seguros y el aumento de la eficiencia operativa, consulte nuestra información sobre Operaciones impulsadas por el correo electrónico: convertir las solicitudes no estructuradas en acciones. Para ver de primera mano cómo las herramientas impulsadas por la inteligencia artificial de Inaza pueden transformar su suscripción, póngase en contacto con nosotros hoy o reserve una demostración para ver cómo funciona Loss Run Automation.