El volumen y la complejidad de la documentación que debe gestionarse en el día a día las organizaciones del sector asegurador representan un gran desafío que deben solventar.
Dicha documentación está vinculada a varios procesos clave del negocio asegurador:
- Pólizas de seguro
- Documentos de reclamaciones, informes iniciales, presupuestos de reparación, registros médicos, detalles de liquidación
- Interacciones con clientes, pólizas anteriores, historial de reclamaciones, preferencias e información demográfica
- Informes de evaluación de riesgos, que incluyen inspecciones de propiedades, datos financieros e informes actuariales
- Directrices regulatorias y documentos de cumplimiento
- Bases de conocimiento internas y preguntas frecuentes (FAQs)
- Informes financieros y datos actuariales
- Manuales de agentes y corredores
- Descripciones de productos, folletos y otro contenido utilizado para fines de ventas y marketing
- Documentos para capacitar a los nuevos empleados sobre los productos de seguros, los procesos y las regulaciones
¿QUÉ BENEFICIOS SE OBTIENEN EN EL SECTOR ASEGURADOR?
La tecnología emergente conocida como RAG (Retrieval-Augmented Generation) tiene el potencial de transformar la gestión documental en el sector asegurador. Esta tecnología habilita, entre otros, los siguientes escenarios:
- En el reconocimiento de patrones de riesgo en seguros, analizando pólizas y reclamaciones pasadas para mejorar la toma de decisiones y garantizar una evaluación de riesgos consistente. Esto ayuda a las aseguradoras a identificar patrones que los evaluadores humanos podrían pasar por alto.
- En seguros de salud, RAG se utiliza para brindar soporte personalizado al cliente, procesar reclamaciones, recomendar pólizas, detectar fraudes y optimizar la red de proveedores. Por ejemplo, un cliente puede preguntar si un reemplazo de rodilla está cubierto por su plan, y el sistema RAG recupera la sección relevante del documento de la póliza para generar una respuesta concisa.
- Los equipos legales de las compañías de seguros pueden utilizar RAG para buscar precedentes en colecciones de documentos de jurisprudencia, obteniendo rápidamente resúmenes e identificando puntos clave relevantes para sus argumentos. Esto mejora la eficiencia en la investigación legal y la preparación de casos.
- Optimizar el servicio al cliente y mejorar procesos internos críticos como la suscripción de pólizas y la gestión de reclamaciones. La capacidad de RAG para proporcionar acceso a información actualizada y relevante en tiempo real es un factor clave para esta exploración.
- Facilita el análisis de grandes conjuntos de datos de reclamaciones históricas y datos de pólizas para identificar patrones de riesgo emergentes.
- También ayuda a navegar por entornos regulatorios complejos y en constante cambio al proporcionar un fácil acceso a las leyes y directrices relevantes, y mejora la presentación de informes de cumplimiento al recuperar y sintetizar rápidamente la información necesaria.
¿CÓMO FUNCIONA?
Los asistentes personalizados se construyen a partir de modelos de lenguaje (LLM) open-source (de libre distribución y uso), que pueden descargarse e instalarse en la infraestructura local de la organización. Inicialmente, estos modelos sólo disponen de un conocimiento genérico, que no tiene en cuenta el conocimiento existente en la organización. Sin embargo, esto se puede resolver a través de la tecnología RAG.
La tecnología RAG (Retrievel-Augmented Generation) permite a los LLM acceder a información externa y actualizada, mejorando la precisión y relevancia de sus respuestas. En lugar de depender únicamente de los datos con los que fueron entrenados, los LLM con RAG recuperan información específica de bases de datos y repositorios documentales externos en tiempo real, combinándola con su conocimiento preexistente para generar respuestas más completas y contextualizadas.
Cuando un usuario lanza una pregunta, el sistema busca los fragmentos de documentos más relevantes en una base de datos vectorial. Luego, combina esos fragmentos con la pregunta original y se los da a un modelo de lenguaje grande (LLM). El LLM usa esta información para dar una respuesta precisa basada en los documentos de la empresa.
El asistente conversacional se convierte, por tanto, en el punto único de información para todos los trabajadores de la organización.
