Extracción de datos para seguros: convertir datos no estructurados en decisiones inteligentes

Todos los documentos que tocan sus equipos contienen decisiones que están a punto de tomarse, si tan solo los datos fueran utilizables. En los seguros comerciales y especializados, este desafío se presenta a diario. Las presentaciones de los corredores están enterradas en archivos adjuntos. Los FNOL se envían como archivos PDF escaneados. Bordereaux ha sido formateado por diez socios diferentes, de diez maneras diferentes. Legacy Loss se envía por correo electrónico a las 5 p. m. de un viernes. Nada de eso está estructurado. Todo es urgente.

¿Y quién se encarga de ello? No máquinas, personas. Ajustadores de siniestros, asistentes de aseguramiento, personal de operaciones de MGA, procesadores de datos en el extranjero. Leen, vuelven a escribir, cotejan y persiguen. Todos los días se pierden horas no analizando o juzgando, sino simplemente buscando, formateando y corrigiendo datos fragmentados.

Las aseguradoras modernas han superado esta situación. La extracción de datos basada en inteligencia artificial ya no es experimental: es esencial. La pregunta no es si lo necesitas. La cuestión es si tu plataforma entiende realmente los documentos con los que trabajas.

Explore la serie Extracción de datos en seguros

Este blog es el centro de Inaza Extracción de datos en seguros serie de contenido: diseñada para líderes en aseguramiento, siniestros, operaciones, reaseguros y cumplimiento que abordan activamente el problema de los datos no estructurados e inaccesibles en todos sus flujos de trabajo.

Cada artículo aborda un desafío o caso de uso específico: desde la extracción en tiempo real hasta el manejo de datos heredados, la automatización de los límites, la creación de la tecnología adecuada y el enrutamiento de los productos estructurados hacia donde generen valor.

Ya sea que esté modernizando la recepción de solicitudes o limpiando los flujos de trabajo de reclamaciones, esta serie proporciona la información práctica y la orientación técnica que necesita.

Explore el grupo completo a continuación:

• Extracción de datos en el sector de los seguros: convertir las entradas no estructuradas en información procesable
  
  
• Del correo electrónico al Excel: cómo las aseguradoras pueden extraer datos de cualquier formato
  
  
• El paquete tecnológico de extracción de datos de seguros: lo que realmente necesita
  
  
• Extracción de datos en tiempo real para equipos de aseguramiento y siniestros
  
  
• El problema de los datos heredados: cómo extraerlos y usarlos sin una migración completa
  
  
• Cómo utilizan las MGA la extracción inteligente de datos para acelerar la recepción de envíos
  
  
• Automatización de la extracción de pérdidas, cronogramas y límites
  
  
• De los datos sin procesar a la información sobre los riesgos: el papel de la extracción en los seguros basados en datos
  
  
• 5 documentos de seguro de los que debe extraer automáticamente, y cómo
  
  
• Enrutamiento de datos después de la extracción: adónde va y por qué es importante

El panorama: qué datos habitan y dónde en las operaciones de seguros

El caos documental es constante en toda la cadena de valor de P&C, pero los formatos, los campos críticos y los usuarios varían según el flujo de trabajo. Este es un resumen del ecosistema con el que luchan tus equipos:

Presentación y suscripción

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Piense en las aplicaciones ACORD, los correos electrónicos de los corredores, las pérdidas, los cronogramas de propiedades y las fuentes de IoT. Los datos clave incluyen el nombre del asegurado, la geolocalización, la clase de construcción, las pérdidas anteriores y los límites solicitados, todos ellos vitales para fijar un precio preciso del riesgo. Los utilizan los equipos de aseguramiento y el personal de clasificación que intentan priorizar las oportunidades que surgen rápidamente.

Emisión y servicio de pólizas

‍Una vez que una cotización se vincula, el recorrido de los datos continúa: correos electrónicos de cotización a encuadernación, endosos, camuflajes de pólizas, facturas. Incluyen valores preferenciales, códigos de aprobación, fechas de entrada en vigor y detalles sobre las comisiones. Los equipos de administración de políticas y las operaciones de intermediación administrativa los utilizan para garantizar una emisión limpia y un servicio preciso.

Reclamaciones (del FNOL a la resolución)

‍Entra la FNOL. Luego las facturas médicas. Luego, repare los presupuestos. Luego escaneé los informes policiales. Cada uno de ellos contiene puntos de datos críticos: fecha y causa de la pérdida, montos de reserva, códigos CPT/ICD, costos de reparación e indicadores de responsabilidad. Los ajustadores de siniestros y los TPA necesitan estructurarlos rápidamente, no dos días después.

Contabilidad y reaseguro

‍Los contadores de reaseguros luchan con los límites, la redacción de tratados, los resbalones facultativos y los resultados de la modelización. Necesitan los montos de las primas cedidas, los porcentajes de cobertura, los créditos recuperables y la capacidad de vincular todo esto a los niveles correctos de los tratados. A menudo, varias reaseguradoras cumplen con los plazos establecidos al mismo tiempo.

Cumplimiento e informes

‍Desde las verificaciones de sanciones hasta las divulgaciones de ESG y las presentaciones listas para la auditoría, los equipos de cumplimiento y riesgo dedican horas a extraer datos de los documentos de políticas y hojas de cálculo para rellenar las plantillas reglamentarias.

En todos estos flujos de trabajo, los datos existen, pero están bloqueados dentro de un archivo. Y hasta que no se extraigan, se estandaricen y se distribuyan, es solo un retraso.

El costo humano de la extracción manual de datos

La extracción de datos hoy en día todavía depende demasiado de que los humanos hagan el trabajo que la tecnología debería poseer. Los asistentes de aseguramiento dividen los PDF y los ACR clave. Los tasadores de siniestros copian las partidas de las facturas de reparación escaneadas. Los equipos de reaseguro reescriben las líneas fronterizas línea por línea. Los analistas de cumplimiento revisan manualmente los documentos de las políticas en busca de cláusulas de sanción.

Según los puntos de referencia de los clientes de Inaza y la investigación de la industria:

• Los equipos de operaciones de aseguramiento dedican hasta un 40% de su tiempo a cambiar las claves de los datos.
  
  
• Los ajustadores de reclamaciones dedican de 2 a 3 horas por reclamación a gestionar los documentos.
  
  
• Los equipos de aprobación de solicitudes suelen tardar entre 24 y 48 horas en preparar los paquetes de los corredores para la revisión real de la suscripción.
  
  

Incluso con el procesamiento extraterritorial y las macros de hojas de cálculo, las tasas de error se mantienen altas y el trabajo nunca se amplía de forma limpia durante los eventos de CAT, las renovaciones estacionales o las transferencias de libros de gran tamaño.

Peor aún, este esfuerzo no se mide. Está oculto en los flujos de trabajo en los que todo sigue igual, pero el coste es muy real. Esto se refleja en los retrasos en las cotizaciones, en los incumplimientos de los acuerdos de nivel de servicio, en los problemas con la reputación de los corredores y en el agotamiento de los agentes de operaciones.

Por qué fallan las plantillas y el OCR rígidos

Muchas aseguradoras ya han probado la automatización, o al menos lo que se aprobó hace cinco años. Sin embargo, las plantillas de OCR estáticas se estropean cada vez que un corredor cambia de diseño. Las herramientas de RPA no pueden gestionar campos condicionales ni formatos incoherentes. Además, la mayoría de las plataformas de documentos de uso general no se crearon teniendo en cuenta los casos de uso de los seguros.

El resultado es una automatización que solo funciona para un formulario, una vez, en condiciones perfectas.

Lo que las aseguradoras necesitan ahora es un procesamiento de documentos inteligente que se adapte, que comprenda los documentos del seguro contextualmente, los extraiga con confianza y se escale sin tener que volver a capacitarlos constantemente.

Cómo es la verdadera extracción de datos basada en IA

El enfoque de Inaza para la extracción de datos utiliza la IA moderna para reflejar (y superar) lo que hace su mejor personal de operaciones y aseguramiento en la actualidad.

• Ingerir y clasificar: Los correos electrónicos, los archivos PDF, los documentos escaneados, los archivos Excel y las imágenes se ingieren automáticamente y se detectan sus tipos de documentos. No es necesario clasificarlos ni etiquetarlos manualmente.
  
  
• Análisis de diseño y OCR: Los modelos Vision detectan tablas, notas manuscritas, casillas de verificación y estructuras de páginas, ya sea un ACORD escaneado, una factura médica o un cronograma de pérdidas con 300 filas.
  
  
• Extracción de entidades: Al utilizar LLM capacitados en ontologías de seguros, el sistema reconoce campos específicos de la industria: los VIN, los montos deducibles, los códigos CPT, los plazos límite, la ICD-10 y más.
  
  
• Validación y aplicación de reglas: Los datos se validan según los sistemas principales o las reglas empresariales, lo que permite marcar las anomalías, los campos faltantes o las discrepancias antes de que pasen a la fase posterior.
  
  
• Entrega estructurada de resultados: Los datos limpios y con puntuación de confianza se entregan en JSON, XML o CSV, listos para fluir a sus sistemas de pólizas, plataformas de reclamaciones o lago de datos.
  
  

Así es como las principales aseguradoras permiten el procesamiento directo, no solo la automatización parcial.

Donde el impacto llega primero

Los equipos de aseguramiento informan que el tiempo de cotización se ha reducido entre un 30 y un 50% cuando se analizan previamente los documentos de presentación. Los grupos de reclamaciones que utilizan datos estructurados de la FNOL han incorporado más del 80% de los casos a procesos de adjudicación automatizados. Las MGA que procesan las solicitudes de los intermediarios a través de Inaza reducen en un 60% el número de puntos de contacto humanos por expediente.

Las reaseguradoras que utilizan la extracción automatizada de residuos fronterizos eliminan dos días completos de ingestión manual al mes, por tratado. Los equipos de cumplimiento dedican menos tiempo a las auditorías y a la presentación de documentos, ya que pueden buscar y extraer documentos, en lugar de leer cada página.

Además, en todas las funciones, el personal informa de que se agota menos y dedica más tiempo a dictar sentencias, no a tareas ocupadas.

Qué hace que Inaza sea diferente

El motor de extracción de datos de Inaza está diseñado específicamente para la complejidad de la documentación de los seguros, desde la recepción de reclamaciones de gran volumen hasta la igualación de primas cedidas a nivel de tratado.

Esto es lo que lo hace destacar:

• Análisis multimodal: extrae datos estructurados de archivos PDF, documentos de Excel, documentos de Word, escaneos e imágenes, no solo texto, sino también tablas, diagramas y pistas contextuales.
  
  
• Inteligencia nativa de los seguros: Capacitación previa en formularios ACORD, pérdidas, correos electrónicos de cotizaciones, informes médicos, bordeos; no se necesitan plantillas y los modelos aprenden continuamente.
  
  
• APIs explicables en tiempo real: Cada campo viene con una puntuación de confianza, que se puede rastrear hasta su origen en el documento. Ideal para las auditorías, el cumplimiento y la confianza del sistema.
  
  
• Arquitectura plug-and-play: Se integra fácilmente con Guidewire, Duck Creek, Sapiens, Salesforce, Snowflake o dondequiera que tengan que ir sus datos.
  
  

No necesitas reconstruir tu paquete tecnológico. Solo tienes que dejar de perder tiempo volviendo a introducir los mismos datos que ya tienes en tus manos.

Si sacas algo de esto

Sus equipos ya están extrayendo datos: es simplemente manual, lento, caro y propenso a errores. La extracción de datos basada en la inteligencia artificial no reemplaza el trabajo. Sustituye el tiempo perdido y hace que los datos se puedan utilizar para la suscripción, las reclamaciones, el reaseguro, el cumplimiento y más.

Ya sea que empieces con carreras perdidas, FNOL o bordeeaux, comienza. El regreso llega rápido. La tecnología está lista. Y la presión para moverse no va a desaparecer.

¿Está preparado para convertir los datos no estructurados en una ventaja competitiva? Habla con Inaza hoy mismo.