Por Adam Fisher, diretor de dados
O volume de sinistros processados todos os dias e a quantidade de dados atribuídos a esses sinistros estão crescendo.
Mas o que estamos fazendo com os dados no espaço de gerenciamento de sinistros está mudando constantemente. E, embora os fatores de risco devam ser considerados, apenas começamos a explorar as oportunidades para o futuro. Os dados, combinados com a inteligência artificial, podem ser usados para reduzir os custos e os tempos de processamento de sinistros, além de facilitar aos avaliadores, médicos e clientes uma maneira mais inteligente de tomar decisões sobre o tratamento de sinistros.
Minha função como diretor de dados me deu uma visão única das possibilidades dos dados em nosso setor. Assumi essa função em 2021 e, em apenas 1,5 ano desde que entrei na Sedgwick, muitas coisas mudaram para nossa equipe de ciência de dados. Investimos estrategicamente na expansão dessa equipe, bem como na eliminação de silos para que os analistas colaborem de forma mais eficaz em toda a nossa organização, em apoio à otimização de decisões para nossas unidades de negócios. Nosso foco é treinar, educar e aprimorar as habilidades da população de analistas de dados. E para tornar tudo isso possível, integramos novas plataformas e ferramentas focadas em IA para permitir que usuários altamente técnicos e usuários corporativos que detêm um valioso conhecimento contextual colaborem de novas maneiras.
Mas por que tanto investimento e foco? Na minha opinião, isso se resume a duas coisas: eficiência, com certeza, 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 no motivo pelo qual adotamos novas iniciativas em tecnologia.
A eficiência é essencial para a evolução do processo de sinistros - e para a forma como cuidamos das pessoas
O gerenciamento de sinistros sempre foi, até certo ponto, um empreendimento orientado por dados. O futuro é ajudar nossa grande população de examinadores/avaliadores/clínicos a economizar mais tempo nas tarefas altamente repetitivas para que possam passar ainda mais tempo pensando e criando estratégias nos aspectos mais complexos da adjudicação de sinistros, como ações de reserva/liquidação. A simplificação do processo de sinistros nos ajuda a cuidar dos clientes e das pessoas que eles apoiam - de funcionários a segurados e clientes. Isso é fundamental para a experiência do usuário, a qualidade dos resultados e a velocidade da resolução. A meta é melhorar os resultados reduzindo os custos ou os tempos de processamento dos sinistros, e assumimos os projetos que acreditamos serem os mais impactantes.
Como a ciência de dados e a IA estão fazendo a diferença:
- Fácil acesso: Ao vincular nossa equipe e nossos dados por meio de uma nova plataforma que é robusta e fácil de usar para uma grande parte da nossa população, os analistas e cientistas de dados podem acessar facilmente elementos de dados que antes eram muito difíceis de acessar. Os dados generalizados dos elementos populares necessários para analisar e modelar os resultados dos sinistros agora fluem facilmente para o sistema, e os modelos considerados úteis podem ser replicados facilmente para beneficiar outros clientes quase que instantaneamente.
- Vamos nos conectar: Com novas ferramentas de suporte e recursos mais robustos de geração de relatórios, agora temos mais condições de trabalhar juntos em nossa organização de TI e colaborar melhor com os negócios. Nossa equipe de otimização de decisões, os analistas e as partes interessadas de nossas unidades de negócios estão, juntos, encontrando oportunidades em que podem capitalizar áreas de eficiência nos sistemas atuais ou extrair insights valiosos dos dados para aprimorar o processo.
- O compartilhamento é o padrão: Ao vincular pessoas, tecnologia e dados de novas maneiras, nossa equipe de ciência de dados agora pode desenvolver, compartilhar e implantar rapidamente scorecards, ferramentas e modelos de benchmarking para capitalizar os benefícios e o valor entre 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, mudar o cliente e ajustá-lo ao caso de uso e aos dados históricos exclusivos 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 os riscos e de preparar e proteger nossos clientes usando a ciência de dados. Um desafio comum para corporações e operadoras é encontrar um advogado ou empresa em quem possam confiar para melhorar os resultados dos sinistros. Elas também estão buscando se proteger contra riscos financeiros e de reputação, desafios específicos como fraudes e veredictos nucleares. Acreditamos que métricas de desempenho comparáveis devam ser usadas para atender a essas preocupações. Da mesma forma que o benchmarking de provedores se baseia em dados para prever quais provedores trarão os melhores resultados para um sinistro, acreditamos que um scorecard de advogados baseado no histórico de sinistros e nos resultados de processos judiciais pode proporcionar um benefício semelhante.
Quando se trata de sistematizar o uso de dados e IA e dar a mais funções e perfis um lugar na mesa, há de fato uma oportunidade para que modelos novos e existentes sejam incorporados a todo o processo de tratamento de sinistros. Todos os envolvidos, como examinadores de sinistros, diretores de atendimento ao cliente e gerentes, usariam os dados e os insights fornecidos para aumentar seus recursos de tomada de decisão.
Uma oportunidade seria aplicar uma pontuação global a todos os sinistros. Dessa forma, aqueles que trabalham no nível do sinistro poderiam usar essas pontuações para priorizar e comparar os sinistros universalmente, oferecendo um sistema de classificação para o setor como um padrão de referência. Atualmente, 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 pode certamente ajudar a simplificar os fluxos de trabalho, mas só quando a IA ou o próprio aprendizado de máquina estiver realizando essas tarefas de examinador é que a equipe terá alcançado a IA em escala.
Para nós, o sucesso quando se trata de dados e IA é ter um processo que forneça um produto utilizável do início ao fim e esteja totalmente integrado aos sistemas da Sedgwick, exigindo o mínimo de manutenção ou intervenção manual. Graças ao calibre de nossas equipes de dados globais, às ferramentas que estamos implementando e ao poder de nossos dados, nossa organização está pronta para descobrir oportunidades exclusivas que talvez não sejam 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 percepções que agreguem valor a todo o setor.