La mayoría de transacciones y procesos que se desarrollan en las empresas involucran algún tipo de documento. Sin embargo, el 80% de esos documentos, por su naturaleza o formato, no pueden ser procesados como datos estructurados. Es decir, aunque las empresas los tienen almacenados, no pueden sacar provecho e inteligencia de la información que contienen. Y las aseguradoras no son una excepción. Por eso hoy queremos contarte en qué puede ayudar Document AI al sector asegurador.

En la era de la información, las empresas se enfrentan al reto de traducir toda la información que está creada por personas –y para ser consumidas por ellas– a un lenguaje que pueda ser procesado por máquinas. Es más, necesitan que estas máquinas puedan sacar provecho de dicha información. Precisamente la tecnología de Document AI viene a solventar este obstáculo.  

La digitalización de las aseguradoras

¿Cómo es el consumidor digitalizado del sector seguros? ¿Cuáles son sus intereses e inquietudes? ¿Qué necesidades presenta? ¿Cómo valora la inclusión de nuevos avances tecnológicos? Un estudio interno de Google, da respuesta a algunas de estas preguntas.

Principalmente, el estudio detectó que este tipo de consumidor tiene en gran estima los productos y servicios de las aseguradoras. Es decir, percibe que los seguros son importantes y valiosos, sobre todo los de hogar y salud.

Otro dato que destaca es que estos perfiles han incorporado las transacciones digitales en su día a día. Además, no se trata de una cuestión generacional, sino que 7 de cada 10 consumidores realizan este tipo de procesos. Y esto ocurre en todos los grupos de edad. 

Por último, el estudio reveló que ante posibles escenarios de crisis económicas, la experiencia digital está más valorada por los perfiles premium. De esta forma, aquellas compañías que mejoren sus canales digitales, partirán de una posición ventajosa a la hora de competir por este segmento de clientes.

Beneficios de Document AI para el sector seguros

El estudio llevado a cabo por Google no sólo se centró en definir el perfil del consumidor digitalizado de seguros. También indagó en las características de las compañías aseguradoras y del sector en general. De este análisis se extrajeron dos conclusiones muy relevantes:

• Las empresas de seguros destacan por su capacidad de almacenar documentos y en extraer inteligencia de datos estructurados. 
• En el mercado existen buenas herramientas para analizar datos estructurados, pero no así en el caso de la información no estructurada.

Es decir, las empresas aseguradoras almacenan información muy valiosa y extraen el máximo provecho del data estructurado. Sin embargo, carecen de herramientas para esos otros documentos archivados por miles. Es aquí donde la tecnología de Document AI puede ayudar de forma estratégica a las empresas de seguros. Principalmente, esta mejora puede darse en tres aspectos:

User Experience

Implementar alguna de las soluciones que ofrece Document AI permite mejorar la experiencia del usuario en cualquiera de los procesos que los involucren. Desde el onboarding a la tramitación de reclamaciones, pasando por la gestión de pólizas o cualquier otro procedimiento. Por ejemplo, en lugar de rellenar múltiples casillas de un formulario para ofrecer tus datos personales a la compañía, se escanea el DNI. 

Procesos internos

Muchos de los procesos internos de una compañía en los que se empleen documentos pueden ser automatizados con una tecnología como ésta. Document AI incorpora un doble procedimiento:

• Por un lado, la lectura y extracción de información. 
• A continuación, su procesamiento para entender el sentido de los datos, extrayendo campos y valores concretos y relacionarlos, para poder sacar partido al tratamiento automático de los mismos.

No obstante, el verdadero potencial de Document AI se manifiesta cuando las aseguradoras establecen sus propios casos de uso, delimitando problemáticas y casuísticas concretas.

Inteligencia de datos

Las compañías de seguro poseen verdaderas “minas de oro”, activos muy potentes de los que no están sacando todo el provecho que se podría. Mails, pólizas, encuestas, cotizaciones… De todos esos documentos se puede extraer información muy valiosa. 

Hasta ahora no había tecnología posible para ello. Sin embargo, la principal ventaja de Document AI radica en que puede extraer datos no estructurados que luego pueden ser procesados por los distintos softwares de gestión.

Document AI para el sector seguro: algunos ejemplos

Hasta ahora hemos conocido los entresijos del sector seguros y sus clientes. También hemos explicado las ventajas genéricas que supone la aplicación de estas herramientas de Inteligencia Artificial en el sector asegurador.

Pero para entender los beneficios de Document AI en el sector seguros, hemos seleccionado tres casos de uso concretos. Todos ellos comparten un doble objetivo: por un lado, mejorar la experiencia de usuario, facilitándole el proceso. Por otro, a nivel interno, automatizar estos trámites conllevará un ahorro de costes operativos.

Los ejemplos que vamos a desarrollar se corresponden con diferentes momentos del journey que se puede encontrar cualquier cliente en una aseguradora: onboarding, un cuestionario de salud y un formulario de anulación. Veámoslos con más detalles.  

Onboarding 

Imagina un escenario en el que el usuario solicita el alta en un servicio a través del canal online. Mediante SMS u otro sistema de mensajería instantánea se le podría remitir un link en su teléfono móvil para completar el proceso. A través de ese enlace el usuario tendrá que:

• Escanear su DNI. Document AI extraerá de forma automática cada dato de ese documento de identidad: validez, nacionalidad, lugar y fecha de nacimiento, etc. Con ello se evita que el cliente tenga que rellenar un formulario con dicha información, haciendo el procedimiento más simple y rápido.
• Hacerse un selfie con la cámara de su teléfono. Esta foto servirá para llevar a cabo una comparación biométrica de la identidad del usuario. El objetivo de este paso es evitar el fraude y la suplantación de identidad.
• Este ejemplo centrado en el onboarding se puede extrapolar a cualquier otro proceso que requiera el escaneo de documentos por parte del usuario: ficha técnica de un vehículo, carnet de conducir, etc.

Cuestionario de salud

Otra de las funcionalidades que ofrece Document AI es la de entrenar un modelo de Machine Learning con formularios propios. Ponemos un ejemplo concreto: una persona quiere contratar un seguro de vida o salud a través de una web o canal online. Al solicitar la valoración, la compañía le remite un formulario que rellenar con sus datos personales y algunas preguntas relacionadas con episodios de enfermedad previos, antecedentes familiares, operaciones…

Cuando el posible cliente rellena los datos y el sistema lo recibe, gracias a haber entrenado con AutoML un modelo propio, podrá extraer los datos en dos bloques de información distintos:

• Por un lado, localizará los datos personales proporcionados por el usuario (nombre, dni, fecha de nacimiento, teléfono, dirección…).
• Por otro, del apartado preguntas y respuestas, será capaz de separar la información requerida por la compañía para realizar la evaluación. 

La funcionalidad de AutoML, que puede combinarse con Document AI, resulta muy útil para procesar documentos no estandarizados. Por ejemplo, es recomendable para formularios o solicitudes ya que estos pueden cambiar su formato de una compañía a otra. Así, la empresa puede entrenar un modelo de Machine Learning específico basado en sus impresos.

Formulario de anulación

Aunque es un escenario poco deseado por las compañías, otro de los casos de uso donde puede ser muy útil la aplicación de Document AI es en la tramitación de bajas. 

De hecho, contar con esta tecnología puede llegar a suponer una ventaja competitiva. Su principal virtud radica en la rapidez y eficacia con la que proporciona los datos para llevar a cabo este trámite. Así la persona encargada de dicha tarea dispone de los recursos necesarios para contrarrestar el intento de baja del cliente.

Te detallamos cómo sería un posible escenario de petición de baja: el cliente descarga de la web de la compañía un formulario en PDF que ha de cumplimentar y firmar manualmente. A continuación debe escanearlo y remitirlo por correo electrónico al departamento encargado de tramitar las bajas. Por su parte, el agente de la compañía que reciba esta solicitud tendrá que tramitar dicha baja o bien evitar que el cliente se marche.

Basta una simple query, una petición a través de la app que procese el formulario en cuestión de segundos y el agente tendrá en formato clave/valor todos los datos necesarios para gestionar la solicitud. Esta automatización conlleva un ahorro de costes al minimizar los tiempos empleados. Por su parte, la sencillez del proceso y la rápida respuesta será percibida de un modo positivo por el usuario. Sin duda, una mejora en la experiencia del cliente que puede suponer una razón más para seguir permaneciendo en la compañía.

Más Casos de Uso de Document AI para el sector Seguros

La Inteligencia Artificial aplicada a la extracción y procesamiento de datos abre un sinfín de posibilidades a las empresas. Más allá de los casos de uso expuestos, existen multitud de aplicaciones adaptadas a casuísticas concretas y a formularios y solicitudes específicos de cada compañía.

Además, como ya explicamos en un post anterior, otra ventaja de Document AI es que se integra con otras soluciones de Google Cloud Platform, como por ejemplo Dialogflow. Esto permite, por ejemplo, diseñar asistentes virtuales más funcionales para las compañías.