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Capacita as equipes de RH a oferecer suporte rápido, preciso e personalizado aos funcionários por meio de IA conversacional, gerenciamento automatizado do conhecimento e integração perfeita do sistema de RH.
Claim Digital Agent
Automatiza a extração de dados de documentos médicos e cria uma base de conhecimento personalizada, permitindo um processamento mais rápido de solicitações e operações de seguro saúde mais inteligentes.
#Insurance #HealthClaims #AI #Automation #DocumentUnderstanding #GenerativeAI #KnowledgeBase
Desafio de negócios
O processamento de solicitações de seguro saúde exige a revisão de diversos documentos, como faturas, certificados e relatórios médicos, que geralmente variam em formato e qualidade, tornando o processo demorado, propenso a erros e cada vez mais insustentável à medida que os volumes de sinistros aumentam. As seguradoras enfrentam dificuldades com formatos de dados diferentes, extração inconsistente de informações e manutenção da precisão, ao mesmo tempo em que atendem às expectativas dos clientes por liquidações mais rápidas. Além da velocidade de processamento, há a necessidade de transformar documentos não estruturados em conhecimento estruturado e reutilizável para apoiar a tomada de decisões, a detecção de fraudes e a melhoria contínua dos serviços.
Visão geral da solução
Nossa Claim Digital Agent transforma o processo de liquidação de sinistros por meio de um sistema inteligente de processamento de documentos alimentado por agentes avançados de OCR e IA. Ele extrai automaticamente os principais metadados, incluindo detalhes de políticas, informações sobre beneficiários e serviços médicos, de documentos não estruturados, classifica as reivindicações por tipo e complexidade e normaliza os dados em um formato padronizado e pronto para o sistema.
Além da extração, a solução cria uma base de conhecimento personalizada para cada cliente, refinando continuamente seu perfil e histórico. Esse repositório estruturado se torna progressivamente mais inteligente a cada solicitação processada, permitindo visualização, navegação e reutilização eficientes dos dados do cliente em toda a organização. Uma interface conversacional fornece acesso em linguagem natural à base de conhecimento, permitindo que os usuários recuperem informações relacionadas a reclamações, acordos e histórico do cliente com rapidez e precisão.
A solução se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho existentes, aos sistemas de detecção de fraudes e às ferramentas de monitoramento, oferecendo suporte ao rastreamento do status das reivindicações em tempo real, à validação automatizada e à análise avançada para otimização de processos e detecção de anomalias. Ao reduzir a intervenção manual e liberar o valor dos dados relacionados a sinistros, o aplicativo acelera a liquidação, melhora a eficiência operacional e oferece suporte a operações de seguro mais inteligentes e transparentes.
Implementação técnica
Essa solução de IA generativa foi criada com:
Aquisição e pré-processamento de documentos
Ingere PDFs, imagens ou formulários digitalizados por meio de um pipeline em contêiner que pode ser implantado no local ou na nuvem. As etapas de pré-processamento incluem redução de distorção, eliminação de ruído e verificações de qualidade para garantir a precisão ideal do OCR.Camada de OCR aprimorada
Converte PDFs e outros documentos digitalizados em arquivos de imagem quando necessário e, em seguida, aplica o OCR para produzir texto legível por máquina. Melhorias de qualidade, como redução de ruído ou conversão de PDF em imagem, garantem uma extração mais precisa nas etapas subsequentes.Extração de entidades orientada por IA
Usa grandes modelos de linguagem e IA específica de domínio para reconhecer e extrair informações contextualmente relevantes de texto não estruturado, mesmo quando os documentos seguem formatos não padrão.Classificação e categorização
Classifica procedimentos ou serviços médicos em categorias padrão, permitindo o alinhamento com as regras de negócios existentes, os requisitos do mecanismo de políticas ou as estruturas regulatórias.Construção do gráfico de conhecimento
Organiza as informações extraídas em uma rede semântica que conecta solicitações, tratamentos, diagnósticos e detalhes de cobertura, permitindo a compreensão contextual da jornada de seguro saúde de cada segurado.Camada de validação
Implementa um mecanismo de regras configurável, potencialmente aproveitando a lógica de negócios ou as ontologias de domínio, para verificar a consistência entre os campos extraídos. Essa camada pode incorporar fontes de dados de referência para detectar incompatibilidades ou omissões, encaminhando anomalias para uma fila de revisão humana.
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