Descubra la magia del análisis predictivo en la gestión de reclamaciones

La semana pasada tuve la oportunidad de asistir a la conferencia Connected Claims en Austin. Fue mi primera conferencia centrada en las reclamaciones. El tema principal de discusión fue la IA. Qué, cuándo, cómo y por qué. Si bien la IA es valiosa para todas las unidades de negocio de una organización de seguros, es difícil argumentar que las reclamaciones pueden obtener el máximo beneficio con la IA. Me atrevería a decir que hará magia en su departamento de siniestros.

Imagine tener una bola de cristal que pudiera predecir los resultados de las reclamaciones, priorizar los casos de alto riesgo y acelerar los casos más sencillos para lograr una resolución rápida. Suena a brujería, ¿verdad? Bueno, puede que la analítica predictiva no tenga varita, pero se acerca bastante. Gracias a tecnologías como el aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo (un término sofisticado para referirse a la IA que imita el pensamiento humano), el análisis predictivo ha dejado de ser una palabra de moda para convertirse en una práctica revolucionaria. Veamos cómo los profesionales de las reclamaciones pueden hacer que esta «magia» funcione en el mundo real.

Por qué el análisis predictivo es tan importante

El análisis predictivo consiste en encontrar relaciones entre las variables para pronosticar los resultados futuros. Pero aquí está el truco: en el pasado, este proceso era como intentar completar un rompecabezas de 10 000 piezas sin la mitad de las piezas. La limitación de los sistemas antiguos y la sobrecarga de datos hacían que fuera prácticamente imposible conectar los puntos. Afortunadamente, esos días han quedado prácticamente atrás. La analítica predictiva moderna utiliza algoritmos avanzados para analizar montañas de datos y descubrir patrones significativos. En la gestión de las reclamaciones, esto implica una clasificación más inteligente: identificar las reclamaciones de alto costo para una intervención temprana y tramitar rápidamente las de bajo costo para su liquidación. Lo que solía ser un juego de adivinanzas que consumía mucho tiempo ahora es un proceso basado en datos que es más rápido, más preciso y mucho menos doloroso.

El kit de herramientas: cómo la IA hace que la magia suceda

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son los superhéroes detrás del análisis predictivo. Así es como funciona: los modelos de aprendizaje automático aprenden de los datos históricos para predecir los resultados futuros. Piense en ello como enseñarle a una computadora a reconocer patrones, por ejemplo, cómo un ajustador experimentado puede reconocer los signos de una reclamación de alto riesgo después de años en el trabajo. Por ejemplo, en la gestión de reclamaciones, un modelo predictivo puede evaluar factores como las partes del cuerpo lesionadas, la participación de un abogado o incluso la ubicación del reclamante para pronosticar los costos o la gravedad de la reclamación. También puede predecir otros resultados, como la probabilidad de una cirugía o la representación de un abogado, lo que permite a los ajustadores tomar medidas proactivas en cada etapa del ciclo de vida de la reclamación. Ahora hablemos de los datos no estructurados, esa pila caótica de notas, correos electrónicos e informes de los ajustadores que es difícil de discutir. Introduzca el procesamiento del lenguaje natural (PNL), que ayuda a la IA a leer e interpretar textos confusos. Es como tener un asistente digital que puede revisar las notas de un ajustador y extraer detalles cruciales para impulsar los modelos predictivos. Agregue el aprendizaje profundo y tendrá una inteligencia artificial capaz de gestionar conjuntos de datos masivos, identificar patrones e impulsar las operaciones de reclamación.

Superar el drama de los datos: lo limpio siempre gana a lo grande

Si cree que el análisis predictivo consiste simplemente en introducir un sinfín de flujos de datos en un ordenador y esperar a que aparezca la información, piénselo de nuevo. La verdadera magia ocurre cuando se convierten datos desordenados, incompletos o desestructurados en algo limpio y procesable. Históricamente, los departamentos de reclamos se han mostrado reacios a sumergirse en la IA porque faltan datos o están incompletos. Sin embargo, con las técnicas avanzadas de PNL, incluso los detalles más complicados, como las comorbilidades (las afecciones subyacentes que aumentan los costos), pueden extraerse del texto no estructurado. Los datos limpios y de alta calidad son la clave para que los modelos predictivos funcionen. Esta es la conclusión clave: no se trata solo de la tecnología. Se trata de contar con el equipo adecuado (profesionales de siniestros, actuarios, ingenieros de datos y científicos de datos) que trabajen en conjunto para garantizar que los modelos sean precisos y procesables. La IA puede ser el cerebro de la operación, pero los humanos siguen siendo el corazón.

Salidas que realmente tienen sentido

Los modelos predictivos no arrojan pociones mágicas; ofrecen probabilidades, puntuaciones o montos en dólares. Por ejemplo, un modelo puede estimar la probabilidad de que una reclamación aumente o predecir su costo potencial. Los mejores modelos incluso ofrecen información sobre el «por qué» de sus predicciones, lo que hace que sea más fácil confiar en ellos y usarlos. Pero si un modelo parece una «caja negra» que nadie entiende, buena suerte para conseguir la aceptación de tu equipo. La transparencia es importante: las personas deben confiar en la herramienta si quieren confiar en sus conocimientos.

Dónde brilla el análisis predictivo

Las aplicaciones potenciales del análisis predictivo en la gestión de reclamaciones son enormes. Estas son algunas maneras en las que está marcando la diferencia:

Segmentación de reclamaciones

El análisis predictivo prioriza las reclamaciones de alto costo desde el principio, lo que garantiza que las gestionen los ajustadores más experimentados, mientras que las reclamaciones de bajo costo se tramitan rápidamente. Dato curioso: en muchas líneas de seguros de propiedad y accidentes (P&C), entre el 5 y el 10% de las principales reclamaciones representan más del 80% de los costos totales. Este tipo de segmentación es una obviedad para mejorar la eficiencia.

Análisis legal

La IA puede analizar las demandas de los abogados defensores para identificar qué firmas pueden ser una molestia.

Evaluación comparativa médica

Los modelos predictivos pueden identificar los gastos excesivos en tratamientos médicos en las reclamaciones de compensación laboral, lo que ayuda a las compañías aéreas a reducir los costos innecesarios.

Enriquecimiento de datos

Al analizar los datos no estructurados, la IA agrega profundidad a la información sobre las reclamaciones, lo que permite a los líderes tomar decisiones estratégicas basadas en tendencias que de otro modo no habrían visto, como los cambios durante una pandemia.

Detección de fraude

Olvídate de marcar manualmente las reclamaciones sospechosas. El análisis predictivo automatiza la detección del fraude, lo que brinda a las unidades de investigación especiales (SIU) una ventaja a la hora de detectar las señales de alerta.

Oportunidades de subrogación

La IA identifica las reclamaciones con potencial de recuperación e incluso calcula cuánto podrías recuperar.

Riesgo de litigios

Las reclamaciones con alto potencial de litigación se pueden denunciar pronto, lo que brinda a las aseguradoras la oportunidad de resolverlas rápidamente y evitar costos legales innecesarios.

La recompensa: por qué vale la pena el análisis predictivo

El análisis predictivo ofrece más que solo información interesante: genera ahorros de costos tangibles:

• Costos de indemnización más bajos: La detección temprana de las reclamaciones de alto riesgo conduce a intervenciones más inteligentes.
• Reducción de los gastos de administración: El seguimiento rápido de las reclamaciones de bajo costo ahorra tiempo y dinero.
• Mejores decisiones de los abogados defensores: La información basada en datos ayuda a dirigir los casos a las empresas más eficientes.
• Liquidaciones más rápidas: Las resoluciones tempranas se traducen en clientes más satisfechos y ciclos más cortos.

Operacionalmente, cambia las reglas del juego. El análisis predictivo automatiza la asignación de reclamaciones, resalta las incoherencias en la codificación de los datos y mejora la visibilidad de las tendencias. Al convertir los datos confusos en información útil, permite a los gestores de siniestros centrarse en la estrategia en lugar de en la lucha contra incendios.

Reflexiones finales: La verdad no es singular

Esta es la cuestión: los modelos predictivos no son perfectos. Se basan en sistemas robustos y limpiar datos y evaluación continua para mantener la precisión. Sin embargo, con el enfoque correcto, son una herramienta increíble para mejorar la eficiencia y mantener la competitividad.

Es importante recordar que la inteligencia artificial y el análisis predictivo no reemplazan la experiencia humana, sino que la mejoran. Los ajustadores de siniestros siguen aportando la empatía, la intuición y la experiencia necesarias para tomar decisiones matizadas. La IA es simplemente el copiloto, que ayuda a dirigir la nave en la dirección correcta.

A medida que el análisis predictivo se vuelve más accesible, incluso los departamentos de reclamos más pequeños pueden aprovechar sus beneficios. Ya sea que esté segmentando las reclamaciones, reduciendo los costos o descubriendo el fraude, esta tecnología ya no es un lujo, sino una necesidad para mantenerse a la vanguardia en un mercado competitivo.

¿El resultado final? La analítica predictiva está transformando la gestión de reclamaciones. Con las herramientas adecuadas, los datos limpios y la voluntad de aceptar los cambios, puede llevar sus operaciones de siniestros al siguiente nivel. ¿Magia? No del todo. Pero seguro que se siente cerca.