Escrito por Leah Cooper, Directora Gerente de Tecnología de Consumo Global; Steve Elliott, Vicepresidente Senior de Aplicaciones de TI; Kathy Tazic, Directora Gerente de Servicios al Cliente.
No cabe duda de que ha sido un año lleno de sorpresas: acontecimientos imprevistos, circunstancias imprevistas y algunos resultados inimaginables. A medida que nos acercamos a 2021 (y, tal vez con suerte, empezamos a cerrar la puerta a los retos de 2020), está claro que tendremos que aprovechar al máximo las capacidades predictivas y la innovación que tenemos a mano, aplicando los aprendizajes y enfoques únicos de información y modelización que hemos adaptado en un año como ningún otro.
Herramientas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la informatización y la automatización robótica de procesos están transformando el proceso de tramitación de siniestros. Y en lo que respecta a los cambios que hemos observado en los mecanismos de información y modelización, la analítica avanzada está ocupando el asiento del conductor. Estamos integrando nuevos modelos para COVID-19, ajustando nuestras herramientas de optimización de decisiones y adoptando un enfoque cada vez más orientado a las soluciones para los informes analíticos.
COVID-19 modelado
Todos nos estamos adaptando a la tecnología en tiempos de COVID-19. ¿Cómo podemos utilizar mejor la tecnología de que disponemos para adaptar nuestra respuesta?
Además de los avances que nos ha aportado la minería de textos, estamos utilizando nuestra capacidad para identificar, responder y hacer un seguimiento de las preguntas a través de chatbots de procesamiento de lenguaje natural de IA para ayudar en el modelado específico de COVID. Nuestros informes mensuales incluyen el volumen de personas que acuden a Carey, el chatbot de Sedgwick, para hacer preguntas relacionadas con COVID.
Además, con los datos disponibles, hemos creado un modelo para que nuestros clientes puedan predecir el coste de COVID-19 en siniestros nuevos y existentes. Con el impacto previsto a largo plazo de COVID-19, esto nos ayudará a ayudar a nuestros clientes a planificar el presente y el futuro. Nuestro modelo también mide el impacto de COVID-19 en siniestros no relacionados con COVID. Los datos de este modelo están disponibles en un cuadro de mando que muestra el impacto en toda nuestra organización, ilustrando los totales y las tendencias en múltiples categorías:
- Gravedad, duración e implicaciones económicas de los casos en cuarentena a los casos positivos confirmados y más allá
- Desglose por estados y a escala nacional
- Evolución de las bajas frente a evolución de las indemnizaciones
- Impacto de la falta de acceso a la asistencia sanitaria
- Retrasos en las operaciones
- Cierres o retrasos judiciales que repercuten en el cierre y la liquidación de siniestros
Text mining
Tras un año en el que las expectativas se desbordaron, el sector se inclina más que nunca por los datos, y eso ya es mucho decir. Cuando el suelo se tambalea, nos estabilizamos buscando más profundidad, más exactitud, más precisión. Los buenos datos ayudan a las organizaciones a anticipar, esperar y prepararse para los cambios de rumbo. La cuestión más importante, entonces, es cómo hacer que los datos estén más "parametrizados", para que sea más fácil acceder a ellos y utilizarlos.
Las tendencias de la informatización así lo demuestran: Cada vez somos más capaces de traducir los comportamientos en datos utilizables que pueden ayudarnos a comprender e informar los procesos. Las sofisticadas herramientas de aprendizaje automático, como los chatbots, el reconocimiento de imágenes y la minería de datos automatizada, se utilizan cada vez más para apoyar y mejorar la conversación digital entre las partes interesadas en las reclamaciones. La minería de textos es una de las capacidades que podemos esperar ver como una influencia creciente para los modelos analíticos predictivos y una forma de hacer que nuestros sistemas sean más robustos. Las empresas están estudiando la mejor manera de aplicarla de forma escalable, al tiempo que identifican y sopesan sus posibles usos y ventajas. Al añadirlo a nuestros modelos analíticos -como una mejora, no como un sustituto- podemos marcar e identificar más fácilmente los siniestros que tienen notas y texto sobre un tema concreto. A su vez, obtenemos una comprensión más profunda de las necesidades de los usuarios y Leer más patrones de datos que ayudan a desarrollar árboles de decisión.
Para Sedgwick, la minería de textos es más profunda que nunca y convierte la extracción de datos en un proceso mucho más eficaz y rápido, más razonable para un gran número de siniestros. Tenemos miles de campos de datos en nuestros sistemas, además de más historial de siniestros que cualquier otro TPA del mercado. Poder llegar a la analítica en torno a millones de registros de notas de forma libre ha dado grandes resultados. Con las actualizaciones en curso, estamos aumentando nuestra capacidad para realizar minería de textos en las grandes cantidades de datos no estructurados que producen nuestros peritos de siniestros. La capacidad de extraer y analizar los detalles importantes de las notas de un perito mejora significativamente nuestra capacidad de identificar y priorizar los elementos de acción relacionados con los siniestros, y de crear y comparar modelos óptimos para futuras preocupaciones.
No hay límite al número de factores desencadenantes por los que los clientes pueden desear ser notificados o que pueden influir en la trayectoria de un siniestro -los datos COVID-19 son sólo un ejemplo-. Ciertamente, cuanto más sólida sea la información contenida en las notas, más informativos podrán ser los modelos predictivos. Las iniciativas actuales de minería de textos nos permitirán realizar análisis más profundos clasificando los datos por sentimiento y tema. Por ejemplo, el análisis de sentimientos y el procesamiento del lenguaje natural permiten a Sedgwick abordar la intención de los datos de nuevas formas que podrían predecir posibles litigios o afectar a las reservas.
> Leer más - consulte este artículo ampliado, incluido el contenido de la barra lateral "Pista tecnológica: ¿Qué más hay en el horizonte para los clientes de Sedgwick?" en la revista digital de Sedgwick edge, número 15