Agente de IA

Agente de IA para Adjudicación de Siniestros

Resuelva siniestros en 2 horas en lugar de 2 días

Las decisiones manuales sobre siniestros frustran a los clientes con retrasos de 48 horas. La IA adjudica el 80 % de las reclamaciones en cuestión de horas con resultados consistentes.

Beneficios

Liquide siniestros más rápido sin aumentar la fuga de capital

La adjudicación manual de siniestros tarda más de 2 días por caso, lo que genera insatisfacción en el cliente. Además, las decisiones inconsistentes provocan pérdidas financieras y reclamaciones, mientras que la capacidad limitada de los tramitadores frena el crecimiento. Este agente de IA adjudica el 80 % de los siniestros en cuestión de horas, garantizando decisiones precisas y consistentes.

80%

Resolución de reclamaciones en el mismo día

90 %

Adjudicación más rápida

100%

Consistencia en la toma de decisiones

Flujos Agentes

Flujo de trabajo completo de adjudicación de reclamaciones de seguros

Flujo de trabajo automatizado: extracción y validación de datos de siniestros, verificación de coberturas frente a las condiciones de la póliza, evaluación de responsabilidad mediante análisis comparativo, tasación de daños basada en datos de mercado, puntuación de detección de fraude, determinación de acuerdos con cálculo de reservas y procesamiento de pagos o enrutamiento de excepciones.

Cómo funciona

Toma de decisiones en siniestros impulsada por IA

El agente evalúa automáticamente las condiciones y exclusiones de la póliza en comparación con los detalles del siniestro, estima la responsabilidad y valora los daños mediante modelos de ML y datos históricos, aplica de manera consistente la lógica de liquidación con recomendaciones de reservas técnicas, e identifica indicadores de fraude derivando los casos sospechosos para su correspondiente investigación.

Agentes con aprendizaje autónomo

El agente mejora con cada tarea: se adapta a los resultados, aplica el feedback recibido y se autocorrije mediante IA Constitucional.

Hasta un 98% de precisión

Como resultado de los constantes bucles de retroalimentación, los agentes de IA de Beam perfeccionan su enfoque con cada ciclo, lo que conduce a una precisión del 98% en todos los flujos.

Cambio inteligente de modelo

Lo llamamos ModelMesh. Cada agente selecciona el modelo adecuado para la tarea, equilibrando velocidad, precisión y coste en tiempo real.

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

ID-0E48

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Agentes con aprendizaje autónomo

El agente mejora con cada tarea: se adapta a los resultados, aplica el feedback recibido y se autocorrije mediante IA Constitucional.

Hasta un 98% de precisión

Como resultado de los constantes bucles de retroalimentación, los agentes de IA de Beam perfeccionan su enfoque con cada ciclo, lo que conduce a una precisión del 98% en todos los flujos.

Cambio inteligente de modelo

Lo llamamos ModelMesh. Cada agente selecciona el modelo adecuado para la tarea, equilibrando velocidad, precisión y coste en tiempo real.

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

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Integraciones

Compatible con sistemas de gestión de reclamaciones

Integración directa con Guidewire ClaimCenter, Duck Creek Claims, Snapsheet y Mitchell para datos de siniestros. Se conecta con el sistema de administración de pólizas para la verificación de coberturas. Se integra con sistemas de pago para el procesamiento de liquidaciones.

Aplicación

Resolución de reclamaciones en 3 semanas

Conecte los sistemas de siniestros y pólizas. Configure reglas de adjudicación y entrene modelos de valoración. La mayoría de las aseguradoras logran una resolución automatizada del 80 % en el mismo día dentro de las primeras 3 semanas de implementación.

<p>Paso 1</p>

<h4>Descubrimiento de agentes</h4>

<p>Realizar talleres con las partes interesadas pertinentes para identificar y priorizar los casos de uso y determinar los requisitos</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 1</p>

<h4>Descubrimiento de agentes</h4>

<p>Realizar talleres con las partes interesadas pertinentes para identificar y priorizar los casos de uso y determinar los requisitos</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 2</p>

Configuración del Agente

<p>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración (alcance y registro de procesos, conjunto de datos de prueba de 30-50 ejemplos, agente de línea de base en ejecución y pruebas con mapeo de salida de destino)</p><p><strong>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración</strong></p>

<p>Paso 2</p>

Configuración del Agente

<p>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración (alcance y registro de procesos, conjunto de datos de prueba de 30-50 ejemplos, agente de línea de base en ejecución y pruebas con mapeo de salida de destino)</p><p><strong>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración</strong></p>

<p>Paso 3</p>

<h4>Formación de agentes</h4>

Evalúe el rendimiento e incorpore el feedback de los usuarios del proceso (con un nivel de optimización del agente de hasta el 80% sobre el resultado esperado, medición y optimización de la precisión a nivel de variable, configuración de integraciones e interfaz de API de feedback)

<p>Paso 3</p>

<h4>Formación de agentes</h4>

Evalúe el rendimiento e incorpore el feedback de los usuarios del proceso (con un nivel de optimización del agente de hasta el 80% sobre el resultado esperado, medición y optimización de la precisión a nivel de variable, configuración de integraciones e interfaz de API de feedback)

<p>Paso 4</p>

<h4>Agente en directo</h4>

<p>Extender a más flujos de trabajo y equipos de clientes (supervisión en directo y continua, interfaz humana en el bucle, autoajuste de nodos para mejoras de avisos automatizados, mejora de la precisión en un 90 %, mejoras semanales de la lógica empresarial)</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 4</p>

<h4>Agente en directo</h4>

<p>Extender a más flujos de trabajo y equipos de clientes (supervisión en directo y continua, interfaz humana en el bucle, autoajuste de nodos para mejoras de avisos automatizados, mejora de la precisión en un 90 %, mejoras semanales de la lógica empresarial)</p><p><br class="trailing-break"></p>

Características principales

Funciones de adjudicación de siniestros

Análisis de cobertura

Analiza automáticamente los términos de las pólizas y los aplica a los hechos del siniestro. Identifica problemas de cobertura de forma anticipada.

Modelos de valoración empresarial

Nuestros modelos de ML estiman los costes de reparación y el valor de las pérdidas, contrastándolos con datos de mercado para garantizar una precisión matemática constante.

Detección de fraudes

Evalúa las reclamaciones en busca de indicadores de fraude. Redirige los casos de alto riesgo a la unidad de investigación (SIU) aportando pruebas y recomendaciones.

Demo

Vea la adjudicación de reclamaciones en acción

Vea cómo el agente adjudica 100 reclamaciones de automóviles: verificación de cobertura, evaluación de responsabilidad, valoración de daños, detección de 5 patrones de fraude, aprobación de 80 pagos y derivación de 15 para revisión... todo en tan solo 2 horas.