En el dinámico mundo de los seguros, las empresas se enfrentan a un reto constante: manejar grandes volúmenes de datos no estructurados provenientes de diversas fuentes como PDFs, hojas de cálculo y archivos multimedia. Los documentos de reclamación, videos de accidentes y transcripciones de chats contienen información clave a lo largo del ciclo de procesamiento de reclamaciones.
Los métodos tradicionales de preprocesamiento a menudo presentan limitaciones en precisión y consistencia, afectando la capacidad de extraer metadatos de forma completa, así como la rapidez del flujo de trabajo. Esto impacta negativamente en tareas críticas como la detección de fraudes y el análisis de riesgos. Para solucionar estas deficiencias, se propone un sistema innovador basado en la colaboración de múltiples agentes especializados en una variedad de tareas, tales como clasificación y extracción de metadatos.
Esta metodología permite automatizar la entrada y transformación de datos no estructurados, mejorando significativamente la precisión y facilitando análisis exhaustivos de extremo a extremo. Si bien para pequeñas cantidades de datos homogéneos un solo agente puede ser suficiente, una disposición de múltiples agentes resulta ventajosa cuando se manejan diversos dominios y formatos, como documentos de reclamación y videos de colisiones.
La arquitectura modular ofrece escalabilidad, permitiendo integrar nuevos agentes o mejorar funciones existentes sin interrumpir operaciones. La retroalimentación de expertos se traduce en mejoras continuas, permitiendo ajustar cada agente según las necesidades del dominio específico durante la intervención humana.
Este enfoque es compatible con Amazon Bedrock, un servicio que facilita la creación de aplicaciones de inteligencia artificial utilizando modelos base robustos. Amazon Bedrock soporta la creación de agentes inteligentes que pueden gestionar tareas complejas y manejar datos no estructurados a gran escala, adaptándose a las necesidades y datos de cada empresa.
El sistema actúa como un hub de preprocesamiento de datos no estructurados, realizando tareas como la clasificación de información entrante, extracción de metadatos cruciales y validación humana para campos dudosos. Los datos enriquecidos se consolidan en un lago de datos no estructurados, sentando la base para una detección de fraudes más efectiva y análisis avanzados.
Este flujo de trabajo, con un agente supervisor en el centro y agentes especializados en tareas específicas, promueve una gestión más escalable y robusta. Se espera una reducción significativa del tiempo de validación y mayor precisión en la extracción de metadatos, optimizando así los procesos de datos.
En conclusión, transformar datos no estructurados en información rica en metadatos permite a las empresas agilizar procesos críticos, optimizar perfiles de clientes y tomar decisiones bien fundamentadas. Con un sistema de agentes colaborativos, se proyecta una reducción de la intervención humana y una automatización más completa, consolidando su papel en el futuro del sector asegurador.
