SLVRCLD | Automated content claim quantifications and settlements

Hacer que los reclamantes introduzcan manualmente los artículos reclamados en un campo de texto durante la Primera Notificación de Siniestro (FNOL) elimina el antiguo formulario de reclamación en papel, pero no está lo suficientemente estructurado para que una aseguradora cuantifique automáticamente la reclamación. Esto hace que los agentes de siniestros tengan que revisar físicamente la lista de artículos para obtener los precios de los proveedores. Además de ser costoso de procesar, retrasa la finalización de la reclamación, que es una de las mayores quejas de los clientes. El proceso manual actual también impide a las aseguradoras tramitar los siniestros mediante la automatización de procesos robóticos (RPA), en caso necesario.

Podemos hacerlo porque hemos creado un gran conjunto de datos analizando millones de reclamaciones de contenido para identificar con precisión el artículo reclamado, determinar mediante aprendizaje automático las sustituciones correctas y cuantificarlas a partir de los presupuestos normalizados de los proveedores. A continuación, la reclamación puede liquidarse mediante el método más adecuado, como un vale, una tarjeta de débito prepagada y filtrada, una orden de compra o el pago en efectivo.

Las aseguradoras ofrecen a sus clientes la posibilidad de integrar la funcionalidad directamente en su proceso digital FNOL o de crear un portal de autoayuda.

Las aseguradoras también pueden hacer que los asegurados creen un catálogo de contenido doméstico que garantice que sus clientes están suficientemente asegurados, acelere aún más el proceso de reclamación y evite el fraude durante el proceso de reclamación.

Nuestra pila de soluciones consta de tres aspectos principales:

• el motor de datos (que gestiona nuestros conjuntos de datos de productos y precios)
• el Core Back-End (al que se accede a través de la API y que se utiliza para gestionar el flujo de procesos y la transferencia de datos)
• el Portal de Gestión (que proporciona una interfaz visual con las API en una aplicación alojada en la web)

El corazón de nuestro sistema es el motor de datos. Se utiliza para identificar un artículo reclamado, determinar sus mejores sustitutos posibles y fijar el precio de cada uno de ellos a partir de una lista de ofertas que se obtiene de forma constante y automática. Para ello, es necesario ingerir, transformar y analizar millones de productos y ofertas de una multitud de proveedores en numerosos países. Para ello, el motor de datos aprovecha varias tecnologías basadas en la nube. También emplea un motor de aprendizaje automático para ayudar a determinar aspectos del panorama de productos, como la disponibilidad de existencias, la regionalidad, el final de la vida útil de los productos, etc., sin necesidad de integrarse en el sistema de gestión de inventarios de cada proveedor.

Elegimos una pila tecnológica que nos proporcionara la capacidad de desarrollar y desplegar cambios rápidamente, manteniendo al mismo tiempo la auditabilidad y la seguridad. Esto lo conseguimos ejecutando una arquitectura nativa de la nube, principalmente sin servidor, utilizando Amazon Web Services. Esto es escalable y rentable.