El Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) al servicio del sector seguros



Comparar e interpretar datos rápida, precisa y coherentemente es cada día un poco más crítico para ser competitivo, sin embargo, es un proceso laborioso, lento y consume muchos recursos.


El Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) es una rama del Knowledge Mining que nos permite automatizar estos procesos mediante la aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial.


Si quieres conocer cómo puedes aprovechar al máximo el poder de tus datos para mejorar la experiencia de tus clientes y hacer crecer tu negocio, sigue leyendo.


Beneficios del Procesamiento Inteligente de Documentos


El día a día de los empleados de muchas compañías, como las del sector seguros, consiste en revisar, procesar e interpretar todo tipo de documentos para analizar datos semi-estructurados o desestructurados y realizar informes concluyentes.


Dichas tareas asociadas a su actividad laboral conllevan una elevada carga de trabajo manual y repetitivo que, en ocasiones, puede derivar en errores o imprecisiones. Estas impactan directamente en la calidad del servicio y la generación de oportunidades de negocio, sin contar con los riesgos de carácter legal y normativo para la marca.


Aquí es donde el Procesamiento Inteligente de Documentos marca la diferencia, convirtiendo la información en datos y los datos en conocimiento:

  • Reduce hasta en un 90% el esfuerzo y tiempo respecto a procesos manuales

  • Disminuye los costes y riesgos asociados

  • Maximiza la calidad y precisión de los datos


Esta tecnología escalable se beneficia del Big Data, es decir, a más información para evaluar riesgos, analizar daños o segmentar clientes, mejores son los resultados.


Esquema de IDP
Document Intelligence Technical Overview

Casos reales: Aplicación del Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP)


BNP Paribas Securities Services usa NLP y Entendimiento del Lenguaje Natural (NLU), para comprender palabras, frases, párrafos, y el significado global de un texto. Reutiliza los datos obtenidos de prospectos, folletos de fondos, confirmaciones de órdenes y otra documentación oficial en varios departamentos de la entidad. Tardaron 12 meses en implementarlo y, a día de hoy, automatizan 500.000 documentos al año.


La aseguradora Mapfre utiliza IDP para interpretar el lenguaje natural del usuario a través de un chatbot, analizando, procesando y extrayendo documentación del expediente de siniestro (factura, informe pericial, etc.) para su tramitación.


AXA UK agiliza y mejora la experiencia de reclamaciones con la iniciativa RoRI. Analiza el texto de las conversaciones telefónicas y estima costes de reparación, apoyando al equipo de reclamaciones y reduciendo retrasos en el proceso de siniestros.


Por nuestra parte, desde Turing Challenge hemos implementado diversas soluciones en este ámbito, tales como la automatización de la lectura de proyectos de reformas de vehículos. ¿El objetivo? Agilizar los procesos manuales de comprobación para compañías de inspecciones, pudiendo automatizar el 80% de las operaciones de verificación.


De igual forma, también hemos ayudando a la Administración Pública a agilizar el proceso de concesión de subvenciones, extrayendo información automáticamente de nóminas y formularios TC2; o para otras grandes compañías, extrayendo información de facturas para su tratamiento automatizado.


Inteligencia Artificial para tomar mejores decisiones


El knowledge Mining se divide en dos bloques principales:

  1. Process Automation: Extracción de datos (de manuales técnicos, pólizas de seguros, etc.) y automatización de procesos.

  2. Document Intelligence: Análisis semántico de textos.


Esta segunda disciplina emplea diversas tecnologías como la Visión Artificial y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), para leer, comprender y generar información inteligente.


Analiza todo tipo de textos (como el de un folleto o un prospecto), extrae los datos más destacados y los presenta estructurados y digitalizados. Un ejemplo donde puedes ponerlo a prueba, es está web de Microsoft AI: Machine Comprehension Tasks.


Machine Comprehension Tasks
Machine Comprehension Tasks

Seguros, el sector perfecto para el IDP


Detectar anomalías en facturas, identificar posibles errores, sobrecostes, o realizar análisis y evaluaciones de los asegurados presentes y futuros, son solo algunas de las tareas habituales de este sector que requieren mucho tiempo. Sin embargo, podemos encontrar muchas otras en función del área:

  • Seguros de salud: Recopilar historial de enfermedades previas, reconocimientos médicos, pruebas de laboratorio, etc.

  • Reclamaciones de seguros: evaluaciones que requieren gestionar muchos datos y documentos de clientes heterogéneos, en muchos casos en papel.


La digitalización y el desarrollo de nuevas tecnologías digitales son una gran oportunidad para estas compañías, situadas en una excelente posición debido a la gran cantidad de datos que manejan. Un factor clave, como hemos visto, para desarrollar soluciones de IA y Machine Learning, como el Procesamiento Inteligente de Documentos.


La industria de seguros ha acelerado la adopción de IA en sus procesos de negocio. El 86% de los líderes del sector asegurador y financiero planean acelerar su incorporación en los próximos 5 años. Informe de The Economist.

Si deseas profundizar más sobre cómo aplicar esta tecnología a tu negocio, no dudes en contactar con nosotros.