En este artículo, vamos a explorar cómo las Cloud Packs de IBM pueden ayudar a las compañías de seguros a modernizar su enfoque en el procesamiento de reclamos automotrices. Actualmente, el procesamiento de reclamos de seguros de auto es ineficiente, lento y costoso. El flujo de trabajo de ajuste de reclamos está lleno de tareas manuales, lo que contribuye a un tiempo promedio de resolución de reclamos alto. Además, los ajustadores, bajo presión de tiempo, deben tomar decisiones basadas en información limitada, lo que resulta en pagos de ajuste más altos de lo necesario en muchos reclamos. Estos retrasos y procesos propensos a errores conducen a una experiencia deficiente para el cliente. Al mismo tiempo, las aseguradoras tradicionales están bajo presión de las startups de InsurTech que están interrumpiendo el espacio de seguros de automóviles.
Índice
Soluciones claves de IBM para los aseguradores
Para ayudar a las aseguradoras, IBM ha desarrollado un flujo de trabajo inteligente para el procesamiento de reclamos automotrices. En el centro de esto se encuentran las Cloud Packs de IBM, que le permiten construir aplicaciones modernas y flexibles. Esto representa un cambio transformador en la forma en que las aseguradoras manejan los reclamos. Básicamente, estamos estableciendo un enfoque basado en datos para respaldar la toma de decisiones y automatizando el 75 por ciento de los pasos del proceso de reclamos.
Imaginemos una compañía de seguros simulada que ha brindado a sus clientes una aplicación móvil. En un escenario de reclamo, el cliente, Caitlyn Smithers, acaba de tener un accidente automovilístico en el que alguien chocó contra su automóvil. Ella está iniciando este reclamo desde su teléfono. Podemos ver cómo un chatbot interactúa con ella y recopila información a medida que avanza el reclamo. En el panel del agente, podemos ver cómo se inicia un nuevo reclamo. La aplicación envía una solicitud para abrir el reclamo en la aplicación existente de gestión de reclamos que se encuentra en el centro de datos. No hay ningún agente involucrado en este proceso. Los puntos azules a la derecha de las tareas representan trabajo completamente automatizado, mientras que los puntos rojos indican tareas que un ser humano debe realizar, como responder a solicitudes de información. A medida que Caitlyn responde, el panel se llena de puntos de datos. También podemos ver puntos verdes junto a algunas tareas, como «investigación de fraude». Estas son tareas realizadas utilizando capacidades de inteligencia artificial. Aquí, el sistema proporciona información sobre el reclamo a un modelo de evaluación de fraude, y a medida que se obtiene una imagen más completa del reclamo, los modelos predicen una baja probabilidad de fraude y una baja complejidad. Basándose en esta evaluación, la aseguradora autoriza las reparaciones y presenta a Caitlyn opciones para remolque y transporte desde el lugar del accidente. En la aplicación, Caitlyn recibe una oferta de liquidación que puede aceptar.
Detrás de las aplicaciones: desglose de la arquitectura
En el flujo de trabajo inteligente de reclamos que hemos visto, vamos a empezar por el centro de datos de la compañía de seguros. Para cualquier compañía de seguros establecida, su infraestructura de TI existente es crítica para su funcionamiento diario. Existe una necesidad constante de mayor flexibilidad, pero existe muy poco interés en construirlo desde cero, ya que migrar desde una infraestructura establecida es costoso y disruptivo. En esta solución, dejaremos la aplicación de gestión de reclamos existente y cualquier software de soporte, como bases de datos, en su lugar.
A continuación, tenemos la Cloud Pack para la automatización de negocios. Uno de sus principales componentes es la herramienta de flujo de trabajo de automatización de negocios. Lo que vemos aquí es un gráfico detallado de más de 70 tareas que conforman el proceso de ajuste de reclamos. Un analista de procesos de negocios, que no es un programador, ha creado este flujo de trabajo automatizado. Y en la aplicación que acabamos de ver, es este flujo de trabajo el que impulsa todo el proceso automatizado de ajuste de reclamos.
Luego tenemos la Cloud Pack para datos, que es un ecosistema en el que tanto los científicos de datos como los usuarios de negocios pueden trabajar juntos en proyectos de datos. Esta es una de las herramientas llamada Auto AI, que entrena nuestro modelo de evaluación de fraude. Un punto de diseño realmente importante de estas herramientas es la confianza. Los administradores de datos pueden proporcionar datos sensibles para que los científicos de datos realicen su trabajo y, al mismo tiempo, definir políticas que oculten la información privada de los clientes. La confianza no solo se aplica a los datos, también debe aplicarse a los modelos de aprendizaje automático. Como vimos en el panel del agente, por ejemplo, el reclamo de Caitlyn tenía una baja probabilidad de fraude y, con la explicación del modelo de datos, podemos mostrar a los ajustadores de reclamos las razones detrás de ello.
Ahora vamos a Watson Assistant, que alimenta el chatbot que interactuó con Caitlyn. Se integra con nuestro flujo de trabajo automatizado, brindando a Caitlyn una experiencia de cliente sencilla que en última instancia la ayuda a lidiar rápidamente con el accidente.
La Cloud Pack para integración es el pegamento que une todas estas piezas. Los desarrolladores de integración utilizan AppConnect API Connect y las flujos de Kafka para permitir que la aplicación móvil y el panel de reclamos se comuniquen con la aplicación de gestión de reclamos en el centro de datos.
Finalmente, los desarrolladores de aplicaciones han construido un conjunto de microservicios nativos de la nube que utilizan todas las capacidades que hemos visto para impulsar la aplicación móvil y el panel de agentes de reclamos. Todo en este diagrama de arquitectura, excepto la infraestructura original en el centro de datos, se está ejecutando en OpenShift, que es una plataforma de contenedores que ofrece una interfaz común para DevOps y administración de la solución.
Tabla de resumen
| Soluciones principales | Descripción |
|---|---|
| Cloud Packs de IBM | Permite construir aplicaciones modernas y flexibles para el procesamiento de reclamos |
| Cloud Pack para la automatización de negocios | Incluye herramientas para crear flujos de trabajo automatizados en el procesamiento de reclamos |
| Cloud Pack para datos | Ecosistema para el trabajo conjunto de científicos de datos y usuarios de negocios en proyectos de datos |
| Watson Assistant | Potente chatbot que mejora la experiencia del cliente en el proceso de reclamo |
| Cloud Pack para integración | Permite la comunicación entre la aplicación móvil y la aplicación de gestión de reclamos |
Preguntas frecuentes
1. ¿Las Cloud Packs de IBM funcionan solo para compañías de seguros de automóviles?
No, las Cloud Packs de IBM son soluciones flexibles que se pueden adaptar a las necesidades de cualquier compañía de seguros, ya sea para automóviles, hogar, vida u otros tipos de seguros.
2. ¿Cuánto tiempo se tarda en implementar estas soluciones?
La implementación puede variar según las necesidades y la infraestructura existente de la compañía de seguros, pero el uso de las Cloud Packs de IBM está diseñado para ser lo más rápido y sencillo posible, minimizando el tiempo de interrupción y los costos asociados.
3. ¿Cuál es el beneficio de incorporar inteligencia artificial en el proceso de reclamos?
La inteligencia artificial permite automatizar tareas manuales, analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones más precisas y basadas en información en tiempo real. Esto agiliza el proceso de reclamos, reduce los errores y mejora la experiencia del cliente al proporcionar respuestas más rápidas y precisas.
Con las soluciones de las Cloud Packs de IBM, las compañías de seguros pueden modernizar sus procesos de reclamo, ofrecer una mejor experiencia al cliente y mantener una ventaja competitiva en un mercado en constante evolución. Si estás interesado en obtener más información sobre estas soluciones, te invitamos a explorar nuestros artículos relacionados y estar al tanto de las últimas novedades en tecnología de ciberseguridad.
¡Hasta la próxima!
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