Escrito por Leah Cooper, Directora-Geral, Tecnologia de Consumo Global; Steve Elliott, Vice-Presidente Sénior, Aplicações de TI; Kathy Tazic, Directora-Geral, Serviços ao Cliente
É seguro dizer que foi um ano repleto de surpresas - eventos imprevistos, circunstâncias imprevistas e alguns resultados inimagináveis. À medida que nos aproximamos de 2021 (e, talvez esperançosamente, começamos a fechar a porta aos desafios de 2020), é evidente que teremos de tirar o máximo partido das capacidades de previsão e inovação de que dispomos, aplicando as aprendizagens e abordagens únicas aos relatórios e modelos que adaptámos num ano como nenhum outro.
Ferramentas como a inteligência artificial, a aprendizagem automática, a dataficação e a automatização de processos robóticos estão a transformar o percurso dos sinistros. E no que diz respeito às alterações a que assistimos nos mecanismos de comunicação e modelação, a análise avançada está a assumir o lugar do condutor. Estamos a integrar novos modelos para a COVID-19, a ajustar as nossas ferramentas de otimização de decisões e a adotar uma abordagem cada vez mais orientada para as soluções em matéria de relatórios analíticos.
Modelação da COVID-19
Estamos todos a adaptar-nos à tecnologia em tempos de COVID-19. Como podemos utilizar melhor a tecnologia disponível para adaptar a nossa resposta?
Para além dos avanços que a prospeção de texto nos trouxe, estamos a utilizar a nossa capacidade de identificar, responder e acompanhar perguntas através de chatbots de processamento de linguagem natural com IA para ajudar na modelação específica da COVID. Os nossos relatórios mensais incluem o volume de pessoas que contactam o Carey, o chatbot da Sedgwick, para colocar questões relacionadas com a COVID.
Além disso, utilizando os dados disponíveis, criámos um modelo para os nossos clientes preverem o custo da COVID-19 em sinistros novos e existentes. Com o impacto de cauda longa esperado da COVID-19, isto ajudar-nos-á a ajudar os nossos clientes a planear o presente e o futuro. O nosso modelo está também a avaliar o impacto da COVID-19 nos sinistros não COVID. Os dados deste modelo estão disponíveis num painel de controlo que mostra o impacto em toda a nossa organização, ilustrando os totais e as tendências em várias categorias:
- Gravidade, duração e implicações em termos de custos desde os casos de quarentena até aos casos positivos confirmados e para além destes
- Repartições por estado vs. a nível nacional
- Tendências das férias vs. tendências da indemnização dos trabalhadores
- Impacto da falta de acesso aos cuidados de saúde
- Atrasos nas cirurgias
- Encerramento de tribunais ou atrasos que afectam o encerramento e a regularização de sinistros
Exploração de texto
Depois de um ano em que as expectativas foram por água abaixo, a indústria está a inclinar-se para os dados mais do que nunca - e isso é dizer alguma coisa. Quando o chão oscila, estabilizamo-nos procurando mais profundidade, mais exatidão, maior precisão. Bons dados ajudam as organizações a antecipar, esperar e preparar-se para percursos alterados. A grande questão, então, é como tornar esses dados mais "parametrizados", para que sejam mais simples de aceder e utilizar?
As tendências da dataficação demonstram-no: Somos cada vez mais capazes de traduzir comportamentos em dados utilizáveis que nos podem ajudar a compreender e a informar os processos. As ferramentas sofisticadas de aprendizagem automática, como os chatbots, o reconhecimento de imagens e a extração automatizada de dados, são cada vez mais utilizadas para apoiar e melhorar a conversação digital entre as partes interessadas. A extração de texto é uma dessas capacidades que podemos esperar ver como um influenciador crescente dos modelos analíticos preditivos e uma forma de tornar os nossos sistemas mais robustos. As empresas estão a trabalhar na melhor forma de a implementar de forma escalável, ao mesmo tempo que identificam e ponderam as suas potenciais utilizações e benefícios. Ao adicioná-lo aos nossos modelos analíticos - como uma melhoria, não como um substituto - podemos sinalizar e identificar mais facilmente os sinistros que têm notas e texto sobre um determinado assunto. Por sua vez, obtemos uma compreensão mais profunda das necessidades dos utilizadores e aprendemos mais padrões de dados que ajudam a desenvolver árvores de decisão.
Para a Sedgwick, a extração de texto é mais profunda do que nunca e torna a extração de dados um processo muito mais eficiente e rápido - mais razoável para um grande número de sinistros. Temos milhares de campos de dados nos nossos sistemas, para além de mais histórico de sinistros do que qualquer outra TPA no mercado. A possibilidade de aceder à análise de milhões de registos de notas de forma livre produziu bons resultados. Com as actualizações contínuas, estamos a aumentar a nossa capacidade de executar a extração de texto nas grandes quantidades de dados não estruturados que os nossos reguladores de sinistros produzem. A capacidade de extrair e analisar os detalhes importantes das notas de um regulador melhora significativamente a nossa capacidade de identificar e dar prioridade aos itens de ação relacionados com os sinistros e de criar e comparar modelos optimizados para preocupações futuras.
Não há limite para o número de factores de desencadeamento através dos quais os clientes podem querer ser notificados ou que podem influenciar a trajetória de um sinistro - os dados relativos à COVID-19 são apenas um exemplo. Certamente, quanto mais sólida for a informação contida nas notas, mais informativos poderão ser os modelos de previsão. As iniciativas actuais em matéria de extração de texto permitirão uma análise mais aprofundada, classificando os dados por sentimento e tema. Por exemplo, a análise de sentimentos e o processamento de linguagem natural permitem à Sedgwick abordar a intenção dos dados de novas formas que podem prever potenciais litígios ou afetar as reservas.
> Saiba mais - consulte este artigo alargado, incluindo o conteúdo da barra lateral "Rastreio tecnológico: O que mais está no horizonte para os clientes da Sedgwick?" na revista digital da Sedgwick, edge, edição 15