Ertas para Procesamiento de Reclamaciones de Seguros

The Challenge

El procesamiento de reclamaciones de seguros es un flujo de trabajo intensivo en documentos donde los ajustadores deben revisar presentaciones de reclamaciones, verificar cobertura, evaluar daños y determinar montos de pago, todo mientras se adhieren a los términos de la póliza, requisitos regulatorios y guías internas. Una sola reclamación de seguro automotriz puede involucrar informes policiales, registros médicos, estimaciones de reparación, fotos y declaraciones del asegurado, cada uno requiriendo revisión cuidadosa y referencia cruzada. El volumen es asombroso: los grandes aseguradores procesan millones de reclamaciones anualmente, y cualquier retraso en el procesamiento impacta directamente la satisfacción y retención del cliente.

Las herramientas genéricas de IA no pueden manejar la complejidad de la adjudicación de reclamaciones porque carecen de comprensión de conceptos específicos de seguros: endosos de cobertura, estructuras de deducibles, derechos de subrogación, coordinación de beneficios y requisitos regulatorios específicos por estado. Un modelo que no entiende la diferencia entre una reclamación integral y una de colisión, o entre valor real en efectivo y costo de reposición, producirá resultados inútiles sin importar qué tan fluida sea su generación de lenguaje. El procesamiento de reclamaciones requiere tanto conocimiento de dominio como consistencia: la misma reclamación debería recibir la misma evaluación sin importar qué ajustador o sistema de IA la procese.

The Solution

Ertas permite a las aseguradoras ajustar modelos de procesamiento de reclamaciones con su propio historial de adjudicación, los términos de sus pólizas y sus directrices internas. El modelo resultante aprende los productos, las estructuras de cobertura y los procedimientos de gestión de reclamaciones de la organización. En Ertas Studio, los equipos de operaciones de reclamaciones entrenan modelos con datos históricos: reclamaciones emparejadas con las evaluaciones de los ajustadores, las determinaciones de cobertura y los cálculos de pago. El entrenamiento se ejecuta en las GPU en la nube de Ertas, así que el conjunto de entrenamiento se sube a Ertas; tokeniza o elimina los datos personales de los asegurados antes de subirlo.

El modelo ajustado puede apoyar varias etapas del proceso. En la recepción, clasifica las reclamaciones por complejidad y las envía a la cola correspondiente. Durante la evaluación, extrae la información clave de los documentos y la contrasta con los términos de la póliza. En las reclamaciones sencillas, puede redactar una decisión recomendada con su justificación. Exportado desde Hub y ejecutado en los servidores propios de la aseguradora, el modelo procesa las reclamaciones en curso dentro de su red, y el registro de la actividad queda en los sistemas de reclamaciones que la aseguradora ya utiliza. Los equipos que ya envían tareas de reclamaciones a un modelo frontier mediante llamadas a la API pueden preguntar también por el endpoint de modelo adaptativo de Ertas: un modelo a medida, entrenado con sus propias solicitudes, asume una parte creciente de ellas a medida que supera sus evaluaciones, los casos difíciles siguen en el modelo frontier, y adoptarlo consiste en apuntar las llamadas a la API existentes a un nuevo nombre de modelo. Los ajustadores revisan las decisiones recomendadas por la IA y reservan su experiencia para los casos complejos.

Key Features

Example Workflow

Una aseguradora regional de daños y responsabilidad civil procesa 50.000 reclamaciones al año con un tiempo medio de gestión de 14 días. El equipo de operaciones exporta 200.000 reclamaciones históricas, con documentos de solicitud, notas de los ajustadores, determinaciones de cobertura y registros de pago, tokeniza los datos personales de los asegurados y sube el resultado a Ertas Studio como datasets JSONL. Los ajustadores sénior revisan muestras en Data Craft y aprueban los ejemplos. En Studio, el equipo ajusta modelos separados para automóvil, hogar y líneas comerciales, y compara las ejecuciones con un conjunto reservado de reclamaciones resueltas por sus propios ajustadores. Los modelos se exportan desde Hub y se ejecutan en los servidores de la aseguradora. En la recepción, el modelo de clasificación ordena las reclamaciones por complejidad y las encamina: las de lunas de automóvil van a la vía rápida, y las de responsabilidad civil complejas, a los ajustadores sénior. En la vía rápida, el modelo de extracción obtiene los datos clave (fecha del siniestro, descripción del daño, cobertura aplicable, franquicia) y el modelo de adjudicación recomienda un pago con su justificación. Los ajustadores revisan y aprueban estas recomendaciones, y el equipo compara el tiempo de gestión y la tasa de correcciones con su propia línea base.