Visión general
Capacite a los empleados para que tomen las decisiones correctas más rápidamente
La inteligencia artificial (IA) para la extracción de insights de documentos ayuda a los empleados de la industria de seguros, como aseguradores, agentes de reclamaciones, agentes de servicio al cliente y actuarios a agilizar y mejorar la toma de decisiones de negocio. Al extraer insights significativos de grandes volúmenes de documentos y datos públicos, las aseguradoras pueden automatizar el proceso de búsqueda a través de documentos y datos, con lo cual mejoran la toma de decisiones de los empleados y la experiencia del cliente.
Vea cómo funciona la IA para la extracción de insights de documentos de seguros (01:28)
Ventajas
Ahorra tiempo a los profesionales del conocimiento
50%
Ahorro de tiempo para los profesionales del conocimiento, que dedican el 20 % de su tiempo a tareas de análisis y búsqueda de textos¹.
Ofrece un ROI rápido
383%
De posible retorno de inversión en TI de IBM Watson Discovery durante 13 meses¹.
Genera ingresos y beneficios
USD 6.1M
De posibles beneficios generados en tres años aprovechando las ventajas de eficiencia de IBM Watson Discovery¹.
¿Cuál es su posible retorno de inversión?
Las soluciones IBM Watson® NLP pueden ayudar a mejorar la productividad y reducir los costos de las herramientas anteriores.
Casos de uso
Suscripción de seguros
Aumente la eficiencia con la automatización
La aplicación de la tecnología de IA para analizar muchos documentos a la vez puede acelerar las revisiones manuales, ayudar a reducir el número de errores y aumentar la productividad. Los empleados pueden delegar tareas manuales que consumen mucho tiempo a las máquinas y obtener recomendaciones sobre pólizas de seguros basadas en datos prácticamente en tiempo real. Este enfoque no solo permite reducir la duración del ciclo de vida de emisión de las pólizas, sino también mejorar la experiencia del cliente.
Procesamiento de la gestión de reclamaciones
Actúe con base en la experiencia
Las soluciones de IA pueden agilizar los procesos de gestión de reclamaciones extrayendo datos relevantes y ofreciendo insights a los empleados de la compañía de seguros. Si las reclamaciones se transfieren de forma inteligente, los empleados obtienen recomendaciones sobre pólizas y reclamaciones elegibles para poder determinar la siguiente mejor acción y reducir los errores.
Gestión del riesgo y del fraude
Identifique patrones y detecte fraudes
Utilice la IA para ayudar a mejorar la detección de fraudes señalando posibles indicadores de reclamaciones fraudulentas. La tecnología puede analizar varios documentos para identificar patrones en puntos de datos históricos que indiquen fraude que el empleado deberá revisar antes de proceder con el pago de las reclamaciones.
Servicio al cliente
Potencie a los agentes con respuestas más rápidas
Con la tecnología de IA, los empleados de servicio al cliente pueden dedicar más tiempo a resolver problemas de los clientes y menos tiempo a buscar la información necesaria para realizar su próxima acción de manera informada. Los agentes pueden acceder a respuestas más eficaces a preguntas más frecuentes prácticamente en tiempo real para acelerar la resolución de problemas y mejorar la satisfacción del cliente.
Casos de clientes
Meiji Yasuda Life Insurance Co.
Aplica IA para analizar el lenguaje
Desde la implementación de las herramientas de IA para analizar datos no estructurados, esta aseguradora ha logrado una reducción del 90 % en el trabajo relacionado con la lectura y el análisis de datos de texto, y ha eliminado casi 1,500 horas de trabajo al año.
Solución destacada
IBM Watson® Discovery
Encuentre respuestas y tendencias en sus documentos. Watson Discovery puede aprender el lenguaje de su industria, no se requiere experiencia en ciencia de datos.
Informes
Empiece a usar
Vea las funciones de IA de IBM Watson Discovery en acción y cree su propia aplicación de IA.
Notas al pie de página
¹ The Total Economic Impact™ Of IBM Watson Natural Language Processing (NLP) Solutions (PDF, 1 MB) Forrester TEI, febrero de 2021