Como os dados e a IA/ML estão moldando o futuro da gestão de sinistros

Por Adam Fisher, diretor de dados

O volume de reclamações processadas diariamente e a quantidade de dados atribuídos a essas reclamações estão aumentando.

Mas o que estamos fazendo com os dados na área de gestão de sinistros está em constante mudança. E embora os fatores de risco devam ser considerados, apenas começamos a explorar as oportunidades para o futuro. Os dados, combinados coma inteligência artificial, podem ser usados para reduzir os custos e os tempos de processamento dos sinistros e para facilitar aos avaliadores, médicos e clientes uma forma mais inteligente de tomar decisões sobre o tratamento dos sinistros.

Minha função como diretor de dados me proporcionou uma visão única sobre as possibilidades dos dados em nosso setor. Assumi essa função em 2021 e, em apenas um ano e meio desde que entrei na Sedgwick, muitas coisas mudaram para nossa equipe de ciência de dados. Investimos estrategicamente na expansão dessa equipe, bem como na quebra de silos para que os analistas pudessem colaborar de forma mais eficaz em toda a nossa organização, apoiando a otimização das decisões das nossas unidades de negócios. Estamos focados em treinar, educar e aprimorar as habilidades da equipe de analistas de dados. E para tornar tudo isso possível, integramos novas plataformas e ferramentas focadas em IA para permitir que tanto usuários altamente técnicos quanto usuários de negócios que possuem valioso conhecimento contextual possam colaborar de novas maneiras.

Mas por que esse investimento e foco? Na minha opinião, isso se resume a duas coisas: eficiência, claro, mas também oportunidade. Na Sedgwick, gostamos de dizer que cuidar das pessoas está no centro de tudo o que fazemos, e isso é verdade mesmo quando pensamos sobre por que adotamos novas iniciativas em tecnologia.

A eficiência é essencial para evoluir o processo de reclamações – e a forma como cuidamos das pessoas.

A gestão de sinistros sempre foi, em certa medida, uma tarefa baseada em dados. O futuro consiste em ajudar nossa grande equipe de examinadores/ajustadores/clínicos a economizar mais tempo nas tarefas altamente repetitivas, para que possam dedicar ainda mais tempo a refletir e traçar estratégias sobre os aspectos mais complexos da adjudicação de sinistros, como ações de reserva/liquidação. Simplificar o processode sinistrosnos ajuda a cuidar dos clientes e das pessoas que eles apoiam – desde funcionários até segurados e clientes. Isso é fundamental para a experiência do usuário, a qualidade dos resultados e a rapidez da resolução. O objetivo é melhorar os resultados reduzindo os custos dos sinistros ou os tempos de processamento, e assumimos projetos que acreditamos que terão o maior impacto.

Como a ciência de dados e a IA estão fazendo a diferença:

1. Fácil acesso: Ao conectar nossa equipe e nossos dados por meio de uma nova plataforma robusta e fácil de usar para grande parte da nossa população, analistas e cientistas de dados podem acessar facilmente elementos de dados que antes eram muito difíceis de obter. Dados generalizados para os elementos populares necessários para analisar e modelar os resultados das reclamações agora fluem facilmente para o sistema, e os modelos considerados úteis podem ser replicados facilmente para beneficiar outros clientes quase instantaneamente.
2. Vamos nos conectar: com novas ferramentas de suporte e recursos de relatórios mais robustos, agora podemos trabalhar melhor em conjunto em toda a nossa organização de TI e colaborar melhor com a empresa. Nossa equipe de otimização de decisões, analistas e partes interessadas em nossas unidades de negócios estão, juntos, encontrando oportunidades onde podem capitalizar em áreas de eficiência nos sistemas atuais ou extrair insights valiosos dos dados para melhorar o processo.
3. Compartilhar é o padrão: ao conectar pessoas, tecnologia edadosde novas maneiras, nossa equipe de ciência de dados agora pode desenvolver, compartilhar e implantar rapidamente scorecards, ferramentas de benchmarking e modelos para capitalizar os benefícios e o valor para todos os clientes. Com as ferramentas para o progresso em suas mãos, a replicação de projetos agora é fácil. Se criarmos um modelo de cliente que seja bem-sucedido para um de nossos clientes, podemos simplesmente copiar o modelo, alterar o cliente e, em seguida, ajustá-lo ao caso de uso exclusivo e aos dados históricos do cliente. Alcançamos um novo nível de colaboração global que vai além da tecnologia.

Impacto em todo o setor e oportunidades de transformação

Temos a responsabilidade de reduzir riscos e preparar e proteger nossos clientes usando ciência de dados. Um desafio comum para empresas e operadoras é encontrar um advogado ou escritório em que possam confiar para melhorar os resultados das reclamações. Elas também buscam se proteger contra riscos financeiros e de reputação, desafios específicos, como fraudes e veredictos nucleares. Acreditamos que métricas de desempenho comparáveis devem ser usadas para lidar com essas preocupações. Da mesma forma que a avaliação comparativa de prestadores se baseia em dados para prever quais prestadores trarão os melhores resultados para um sinistro, acreditamos que um quadro de resultados de advogados baseado no histórico de sinistros e resultados de processos judiciais pode oferecer um benefício semelhante.

Quando se trata de sistematizar o uso de dados e IA, e dar mais funções e perfis um lugar à mesa, há de fato uma oportunidade para que modelos novos e existentes sejam incorporados em todo o processo de tratamentode sinistros. Todos os envolvidos, como examinadores de sinistros, diretores de atendimento ao cliente e gerentes, usariam os dados e insights fornecidos para aumentar suas capacidades de tomada de decisão.

Uma oportunidade seria aplicar uma pontuação global a todas as reclamações. Dessa forma, aqueles que trabalham no nível das reclamações poderiam usar essas pontuações para priorizar e comparar as reclamações de forma universal, oferecendo um sistema de classificação para o setor como um padrão de referência. Hoje, isso só existe na forma de intervalos de tempo para coisas como diretrizes de retorno ao trabalho ou índices de gravidade. Ter pontuações ou modelos aplicados a várias áreas do sinistro certamente pode ajudar a otimizar os fluxos de trabalho, mas só quando a IA ou o aprendizado de máquina estiverem realizando essas tarefas de análise é que a equipe terá alcançado a IA em escala.

Para nós, o sucesso em termos de dados e IA consiste em ter um processo que forneça um produto utilizável do início ao fim e que esteja totalmente integrado nos sistemas da Sedgwick, exigindo uma manutenção ou intervenção manual mínimas. Graças à qualidade de nossas equipes globais de dados, às ferramentas que estamos implementando e ao poder de nossos dados, nossa organização está pronta para descobrir oportunidades únicas que talvez não fossem possíveis em nenhum outro lugar. Podemos aproveitar nossos dados não apenas para melhorar nosso próprio processo de gerenciamento de sinistros, mas também para desenvolver novos métodos ou insights que agreguem valor a todo o setor.