Por Adam Fisher, diretor de dados
Não é exatamente um segredo comercial; qualquer pessoa que já tenha entrado com um pedido de indenização de seguro ou benefícios sabe que isso envolve muitos formulários e documentos.
O que está nesses documentos, combinado com as anotações do examinador ou ajustador designado, forma os blocos de construção de um arquivo de sinistro. Para cientistas de dados como eu, essas informações se traduzem no potencial de milhares de pontos de dados que podem ser analisados e usados para identificar tendências e gerar relatórios.
Nos últimos anos, os provedores de sistemas de informações de gerenciamento de riscos (RMIS) e outros no setor de seguros usaram dados estruturados - que são claramente definidos, geralmente quantitativos e podem ser manipulados com precisão - para preencher painéis automatizados e medir resultados. No entanto, os dados não estruturados - como documentos digitalizados, mensagens de e-mail e anotações de forma livre - são, em sua maioria, qualitativos e continuam sendo um recurso amplamente inexplorado do ponto de vista do sistema de sinistros devido ao tempo e ao esforço necessários para extrair informações deles. Isto é, até agora.
PNL: a nova fronteira
O processamento de linguagem natural (NLP) é um aplicativo de inteligência artificial no qual os computadores "leem" e interpretam informações digitais, da mesma forma que uma pessoa faria. O uso do NLP pode variar desde o processamento básico de texto até o aprendizado de máquina, que permite que os computadores deduzam o significado da linguagem humana.
A tecnologia de PNL tem um enorme potencial para trazer mais eficiência e insights mais profundos para vários aspectos do gerenciamento de sinistros. Gostaria de destacar alguns aplicativos de PNL como exemplos de como essa tecnologia pode melhorar nossa eficácia operacional e o atendimento que prestamos aos clientes, seus funcionários e clientes.
Automação da entrada de sinistros
A Sedgwick tem alguns clientes nos Estados Unidos que relatam novos pedidos de indenização de trabalhadores por meio de um endereço de e-mail exclusivo. Temos uma equipe de colegas que monitora essa caixa de correio e insere manualmente todos os detalhes do sinistro em nosso sistema de admissão. Dependendo do número de solicitações que chegam à caixa de correio em um determinado dia, os sinistros podem ficar na fila por várias horas.
Começamos a implementar um programa que usa a PNL para transformar completamente esse processo. Para o nosso cliente piloto, aplicamos a automação de processos robóticos (RPA) para monitorar a caixa de correio em busca de tráfego de entrada. Quando uma nova mensagem é recebida, um "bot" salva os arquivos anexados e os carrega em nossa plataforma smart.ly. O bot usa a PNL para ler os documentos e extrai automaticamente 93 informações necessárias para iniciar o processo de sinistros. Isso é muito mais sofisticado do que a simples digitalização e o reconhecimento óptico de caracteres (OCR); treinamos nosso sistema para aceitar uma ampla variedade de formatos de documentos e para fazer a correspondência entre as informações incorporadas e os campos apropriados em pares de rótulo/valor com um nível extraordinário de precisão.
Quando o sistema valida os dados extraídos, um novo pedido de indenização é criado - tudo em menos de um minuto e sem intervenção humana! O uso da PNL nesse piloto reduziu drasticamente o tempo de resposta para o recebimento, o que significa que podemos designar examinadores mais prontamente para ajudar trabalhadores feridos e doentes após acidentes de trabalho. Nosso objetivo é implementar essa solução para outros clientes nos próximos meses.
Oportunidades de sub-rogação
Na Sedgwick, parte de nossa função é investigar as circunstâncias que envolvem um sinistro e identificar quem é o responsável pela cobertura da perda. Muitas vezes, esse é o nosso cliente; outras vezes, é um terceiro. Nos casos em que nosso cliente pagou um sinistro e determinamos que outra pessoa é a parte responsável, trabalhamos para recuperar o dinheiro por meio de sub-rogação.
É claro que os clientes sempre ficam satisfeitos quando esses custos podem ser recuperados por direito; no entanto, identificar os sinistros em que a sub-rogação é justificada pode ser um desafio. Temos uma equipe excelente e experiente de especialistas que analisam cuidadosamente os sinistros para identificar possíveis oportunidades de recuperação, mas a responsabilidade de terceiros nem sempre é declarada explicitamente.
Para nos ajudar a apoiar melhor nossos clientes na identificação de sinistros que podem ser sub-rogados, estamos desenvolvendo um modelo computadorizado que, usando NLP e aprendizado de máquina, pode analisar notas e documentos de sinistros em busca de pistas linguísticas sobre a responsabilidade de terceiros. Criamos o modelo para procurar referências que possam sugerir outra parte responsável, como mau funcionamento de produtos, mordidas de cães e colisões traseiras. São as mesmas pistas que nossos especialistas profissionais procuram - só que um computador pode ler muito mais texto em muito menos tempo. Testes preliminares mostram que o modelo é mais de 70% tão eficaz quanto um ser humano na identificação de sinistros que merecem investigação adicional para sub-rogação.
O que o futuro nos reserva
Essas são apenas duas das muitas maneiras pelas quais a tecnologia NLP pode agregar valor e aprimorar o gerenciamento de sinistros. Estamos sempre explorando novas possibilidades para aproveitar nossos dados não estruturados (incluindo mais de 4 bilhões de notas em nosso sistema principal para sinistros de acidentes e ausência da força de trabalho nos EUA!
Como esses exemplos destacam, a intenção por trás da tecnologia não é eliminar o envolvimento humano; em vez disso, é automatizar aspectos mundanos do processo para que profissionais talentosos e atenciosos possam fazer melhor o que fazem de melhor. O uso da PNL para a admissão permitirá que nossos colegas concentrem sua energia em aspectos estratégicos e orientados para a empatia do atendimento ao cliente. Da mesma forma, nosso modelo de sub-rogação com PNL nunca substituirá nossos especialistas em recuperação. Ele foi projetado como mais uma ferramenta que ajuda os clientes a maximizar as oportunidades de sub-rogação e a atribuir de forma justa a responsabilidade pelas perdas. O uso da PNL para digitalizar rapidamente milhares de documentos e anotações nos permitirá fazer melhor uso das habilidades investigativas de nossos especialistas em recuperação e buscar mais oportunidades que valham a pena.
A tecnologia continua a evoluir, e os cientistas de dados estão gradualmente falando mais de compreensão de linguagem natural do que de processamento; no entanto, o elemento humano dos sinistros veio para ficar. Na Sedgwick, nossa crença de que "caring counts" significa que sempre teremos colegas qualificados e compassivos prontos para ajudar quando ocorrer o inesperado.
> Saiba mais - Leia sobre o fato de a Sedgwick colocar as pessoas em primeiro lugar, a tecnologia em primeiro lugar e a experiência digital orientada por dados.