Con el aumento de los volúmenes de datos no estructurados en la industria de seguros, las empresas enfrentan desafíos significativos en su procesamiento y análisis. Documentos como reclamaciones, videos de accidentes y transcripciones de chats contienen información crucial a lo largo del ciclo de procesamiento de reclamaciones, pero los métodos tradicionales de preprocesamiento a menudo carecen de la precisión y consistencia necesarias. Esto limita la efectividad en la extracción de metadatos y en el uso de datos para aplicaciones de inteligencia artificial, como la detección de fraudes y análisis de riesgos.
En respuesta a estos retos, se ha propuesto un sistema innovador de colaboración entre múltiples agentes. Este enfoque involucra un conjunto de agentes especialistas en distintas tareas como clasificación, conversión y extracción de metadatos. Al orquestar estos agentes, se busca automatizar la ingesta y transformación de datos no estructurados de diversos formatos, mejorando así la precisión y la eficacia en los análisis de extremo a extremo.
Aunque una configuración de un solo agente puede ser suficiente para equipos que manejan volúmenes pequeños de documentos homogéneos, la diversidad de datos en paquetes de reclamación o videos de colisiones requiere la ventaja de una arquitectura de múltiples agentes. Esto no solo permite una mejor ingeniería en la creación de prompts y una depuración más efectiva, sino que también optimiza la extracción de información según la naturaleza de cada tipo de dato.
A medida que se incrementa la variedad y cantidad de datos, este diseño modular ofrece una escalabilidad eficiente. Permite la incorporación de nuevos agentes o la mejora de los existentes sin afectar el flujo general. La retroalimentación de expertos se puede integrar durante la intervención humana, lo que promueve una mejora continua del sistema.
Este enfoque puede ser respaldado por Amazon Bedrock, un servicio que facilita la creación de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Esta plataforma permite la configuración de agentes inteligentes capaces de recuperar contexto de bases de conocimiento y orquestar tareas complejas. Su flexibilidad es clave para procesar grandes cantidades de datos no estructurados y adaptarse a las cambios en los flujos de trabajo.
El sistema se presenta como un centro de preprocesamiento de datos no estructurados que incluye funcionalidades como la clasificación de datos entrantes, extracción de metadatos y validación humana para corregir campos inciertos. Todo esto desemboca en un lago de datos rico en metadatos, configurando una base sólida para la detección de fraudes y análisis avanzados.
La modularidad del sistema permite que cada agente se encargue de funciones específicas, lo que no solo promueve una gestión más escalable, sino que también reduce el tiempo dedicado a la validación humana y mejora la precisión en la extracción de datos. La integración continua de expertos en la fase de validación garantiza mejoras en la calidad y estructura de la información a lo largo del tiempo.
En resumen, la transformación de datos no estructurados en salidas ricas en metadatos ofrece a las empresas la oportunidad de acelerar procesos críticos, optimizar la gestión de clientes y tomar decisiones informadas basadas en análisis avanzados. Se espera que con la evolución de este sistema de colaboración entre agentes, la necesidad de intervención humana se reduzca considerablemente, mejorando la automatización y consolidando su lugar en el futuro del procesamiento de reclamaciones en el sector asegurador.
