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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.
Specialized Knowledge Base for Insurance Information Sets
Transforma conjuntos de informações de seguros padronizados em uma base de conhecimento pesquisável para apoiar operações digitais e de conformidade.
#Insurance #KnowledgeBase #DocumentUnderstanding
Desafio de negócios
No setor de seguros, as empresas são obrigadas a fornecer um conjunto de informações antes que os clientes assinem qualquer apólice. Esses documentos, tanto para seguros de vida quanto para seguros não vida, costumam ser longos, complexos e difíceis de navegar. Para garantir transparência, comparabilidade e proteção ao consumidor, sua estrutura segue formatos padronizados regulamentados em nível europeu pela EIOPA (Autoridade Europeia de Seguros e Pensões Ocupacionais).
Embora os Conjuntos de Informações compartilhem um modelo comum - como DIP (documentos pré-contratuais que descrevem produtos de seguro), DA (declarações que avaliam a adequação de um produto para o cliente) e KID (documentos padronizados que resumem os principais recursos e riscos de produtos baseados em investimentos) - eles são armazenados em formatos não estruturados, o que dificulta a busca ou a recuperação de informações específicas, o uso delas como entrada confiável para IA ou assistentes digitais ou a reutilização eficiente do conhecimento entre sistemas e departamentos. A curadoria manual desse conteúdo é cara e propensa a erros e limita a capacidade de reutilizar informações de forma eficiente para ferramentas internas, portais de clientes ou aplicativos de IA.
Visão geral da solução
Nossa solução permite a construção automatizada de uma base de conhecimento especializada a partir de conjuntos de informações, transformando a documentação do conjunto de informações em dados legíveis por máquina, enriquecidos e interligados.
Uma base de conhecimento é construída como um gráfico, em que cada nó representa uma seção do conjunto de informações e seu conteúdo relacionado. A estrutura gráfica permite não apenas interligar conceitos e cláusulas relacionados entre documentos, mas também organizar as informações diretamente nos nós. A documentação existente é analisada e estruturada usando o formato de conjuntos de informações compartilhados, enriquecida com metadados gerados por IA, como tópicos, resumos e destaques, e incorporada em um espaço vetorial para pesquisa semântica.
Os principais recursos da solução incluem:
Documentos de análise e extração de metadados baseados em IA
são processados automaticamente usando modelos GenAI para identificar seções (DIP, DA, KID etc.), extrair conteúdo semântico e gerar metadados como tags de tópicos, resumos, classificação de cláusulas e destaques de valores-chave, como exclusões, garantias e limites.Estruturação de documentos com base em formato compartilhado
Graças ao layout consistente dos conjuntos de informações, o sistema aplica técnicas de análise determinísticas e baseadas em aprendizado de máquina para extrair informações de cada seção de forma confiável.Construção do gráfico de conhecimento
Uma camada gráfica é criada para conectar conteúdo relacionado entre documentos, permitindo o rastreamento de cláusulas compartilhadas, a exploração visual de garantias e exclusões e a vinculação de documento a documento com base na semelhança contextual.Interface de recuperação conversacional
A base de conhecimento pode ser consultada usando linguagem natural, permitindo que os usuários recuperem insights e cláusulas específicas com perguntas.Base de conhecimento multiuso Essa base
de conhecimento estruturada oferece suporte a vários casos de uso, incluindo ferramentas inteligentes de pesquisa de documentos, plataformas de consultoria de produtos, soluções de suporte a agentes para verificar a cobertura do cliente e qualquer aplicativo de IA que exija acesso preciso ao conteúdo de seguro específico do domínio.
Implementação técnica
Essa solução de IA generativa foi criada com:
Análise e estruturação de documentos
O mecanismo de análise identifica os componentes estruturados dos conjuntos de informações analisando o layout, a formatação e os cabeçalhos das seções. Ele suporta documentos digitais nativos e digitalizados por meio de OCR e processamento de imagens de documentos.Modelos de IA generativa de enriquecimento de metadados
como o GPT-4o, são usados para gerar automaticamente resumos, classificação de tópicos e detecção de cláusulas, aprimorando a estrutura e a capacidade de localização do conteúdo.O conteúdo de incorporação e armazenamento vetorial
é incorporado usando modelos de linguagem específicos do domínio e armazenado em um banco de dados vetorial, como o Azure AI Search, permitindo recuperação semântica de alto desempenho e pipelines RAG.Camada de integração
Todos os componentes são expostos por meio de APIs REST e conectados a sistemas corporativos usando as ferramentas LangChain, permitindo uma integração perfeita com plataformas digitais, assistentes e serviços de back-office.
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