Los datos no estructurados proporcionan información valiosa para las aseguradoras

El procesamiento del lenguaje natural es una de las herramientas de IA que puede ayudar a las compañías de seguros a aprovechar sus datos no estructurados y mejorar la experiencia del cliente

Las aseguradoras confían en los datos para obtener los conocimientos que necesitan para desarrollar los productos y servicios que exigen sus clientes, y para hacer que sus negocios sean más eficientes y ágiles, capaces de ajustarse y adaptarse rápidamente a la tecnología cambiante y las expectativas comerciales cambiantes. Pero, ¿qué pasa si los datos que las compañías de seguros necesitan analizar no están estructurados?

Casi el 80 % de los datos empresariales no están estructurados, en forma de correos electrónicos, documentos de texto, investigaciones, informes legales, grabaciones de audio, videos, publicaciones en redes sociales y más. Para las aseguradoras que buscan respuestas, estos datos no estructurados son una mina de oro. Sin embargo, es mucho más difícil de analizar que los datos estructurados.

Afortunadamente, las tecnologías en evolución, como el procesamiento del lenguaje natural, pueden permitir a las aseguradoras desbloquear valor. El procesamiento del lenguaje natural, un componente de la inteligencia artificial (IA) que comprende el lenguaje humano mientras habla, ha evolucionado hasta el punto en que se puede utilizar para comprender las preguntas de los usuarios (texto o voz) y extraer información de grandes volúmenes de datos no estructurados..

Hay varias formas en que las compañías de seguros pueden usar aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural para ayudarlas a recopilar los conocimientos que necesitan para realizar cambios en los productos y servicios o tomar decisiones estratégicas:

• Análisis inteligente de documentos.Utilice técnicas de inteligencia artificial, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la extracción de entidades, la comprensión semántica y el aprendizaje automático para analizar contenido, extraer significado y ayudar de manera confiable a la automatización de procesos y la toma de decisiones.
• Análisis de optimización del almacenamiento de datos.Mejore la calidad de los datos y reduzca los costos al permitir que los departamentos de TI, los CIO y los propietarios de contenido identifiquen el contenido adecuado para eliminarlo o migrarlo a un almacenamiento de bajo costo.
• Análisis de los sentimientos.También conocida como minería de opiniones, utiliza inteligencia artificial para automatizar el proceso de identificación de opiniones sobre un tema específico a partir de un contenido. En su forma más simple, clasifica las emociones como positivas o negativas.

Además de ayudar a analizar datos no estructurados, las aplicaciones de NLP pueden reducir la fricción en las interacciones con los clientes a través de chatbots y asistentes virtuales. Investigación de Gartner Se sugiere que para 2021 (¡en solo un año!) el 15% de las interacciones de servicio al cliente serán manejadas completamente por IA, un aumento del 400% desde 2017.

Con una solución de procesamiento de lenguaje natural bien implementada, las aseguradoras pueden obtener una mayor comprensión del contenido no estructurado y desarrollar inteligencia comercial y análisis mejorados. Si desea mantenerse por delante de la competencia, vale la pena considerar los conocimientos que esperan ser descubiertos en sus datos no estructurados.