Optimización de Reparaciones con Inteligencia Artificial para La Caja Seguros

Resumen del Caso
La Caja Seguros, líder en el sector asegurador, enfrentaba el desafío de optimizar la gestión de siniestros, particularmente en la evaluación y aprobación de reparaciones. Para mejorar los costos, el tiempo de respuesta y la experiencia del cliente, confiaron en nuestras soluciones de consultoría tecnológica para implementar un modelo de Machine Learning llamado “Predictor de Valor de Arreglo”.
El Desafío
La Caja Seguros necesitaba:

● Normalizar costos de reparación: Reducir la variabilidad en las evaluaciones, estandarizando criterios y rangos de negociación.
● Optimizar la utilización del presupuesto: Evitar gastos excesivos y asignar recursos de manera eficiente.
● Acelerar el tiempo de aprobación: Mejorar los tiempos de respuesta para brindar una mejor experiencia al cliente.

Solución implementada

Diseñamos e implementamos el modelo de Machine Learning “Predictor de Valor de Arreglo”, que analiza datos históricos de reparaciones y predice el costo de nuevos siniestros. Este modelo innovador, desarrollado con tecnologías avanzadas, permite una gestión más eficiente y precisa.

Tecnologías Utilizadas:

En Voolkia, utilizamos herramientas y marcos avanzados para desarrollar, implementar y optimizar soluciones que garanticen eficiencia, escalabilidad y confiabilidad, adaptadas para cumplir con diversos requisitos de proyectos.

Python
Desarrollo del modelo y análisis de datos.
Flask
Implementación del sistema para su uso en entornos operativos.
Sklearn
Creación y ajuste del modelo de aprendizaje automático.

Beneficios clave

Normalización de Costos

●     Proporciona valores objetivos y rangos aceptables para reparaciones.
●     Disminuye la dependencia de la experiencia y negociación individual.
●     Asegura consistencia y equidad en las estimaciones.
Optimización del Presupuesto

●    Predicciones precisas permiten asignar el presupuesto de manera más efectiva.
●    Reducción de gastos innecesarios y mejor uso de los recursos.
Aceleración de Procesos

●     Reducción drástica del tiempo deaprobación o rechazo de presupuestos.
●     Mejora significativa en la experiencia del cliente.
●     Mayor capacidad de distribución del trabajo entre el equipo.

Resultados Obtenidos

Mediante la implementación de soluciones avanzadas impulsadas por IA, el proyecto mejoró significativamente el rendimiento operativo, optimizó los presupuestos, agilizó los procesos de aprobación y redujo la necesidad de conocimientos especializados. Estas mejoras subrayan el impacto transformador de las tecnologías innovadoras en la eficiencia empresarial y la satisfacción del cliente.

15%
de ajuste en el presupuesto asignado
95%
de reducción en el tiempo de aprobación
50%
de disminución en la experiencia requerida

Conclusión

El proyecto “Predictor de Valor de Arreglo” transformó los procesos de reparación en La Caja Seguros, logrando eficiencia operativa, reducción de costos y una experiencia optimizada para el cliente. Este caso ilustra cómo las soluciones de inteligencia artificial de Voolkia generan valor tangible para las empresas, impulsándolas hacia la innovación y la excelencia operativa.
VOLVER A TODOS LOS PROYECTOS