La subrogación juega un papel crítico en las operaciones de seguros, permitiendo a las aseguradoras recuperar pérdidas de terceros responsables de los daños. Los procesos tradicionales a menudo implican la revisión manual de los archivos de reclamaciones, una priorización inconsistente y acciones de recuperación retrasadas. Estas ineficiencias conducen a oportunidades perdidas y a mayores costos operativos. Para superar estos desafíos, la empresa adoptó Decisions para automatizar los procesos predictivos de subrogación con lógica basada en reglas y aprendizaje automático, asegurando que los casos de alto valor se priorizaran para la recuperación.
Desafío
Antes de adoptar Decisions, la empresa experimentó:
- Revisiones manuales de reclamaciones que ralentizaron el proceso de recuperación.
- Perspectivas predictivas limitadas sobre el potencial de recuperación de reclamaciones.
- Enrutamiento inconsistente de reclamaciones a los equipos de subrogación.
- Altos costos administrativos y oportunidades de recuperación perdidas.
Estos desafíos limitaron la capacidad de la organización para maximizar las recuperaciones y, al mismo tiempo, tensaron la eficiencia operativa.
Solución
La aseguradora implementó Decisions como un motor de subrogación predictivo, combinando la automatización con el aprendizaje automático para priorizar las oportunidades de recuperación.
- Ingesta automatizada de datos de reclamaciones desde sistemas centrales.
- Puntuación predictiva para evaluar la probabilidad de una recuperación exitosa.
- Enrutamiento basado en reglas para garantizar que las reclamaciones se asignaran a los equipos apropiados según la probabilidad de recuperación.
- Paneles para proporcionar a los gerentes visibilidad del rendimiento y los resultados de la subrogación.