Descripción

Esta compañía de seguros tenía un serio problema con sus datos debido a grandes cantidades de datos que estaban ocultos en formatos sin procesar sin detalles semánticos que no permitían a los usuarios comerciales aprovecharlos o incluso conocer su existencia. Como resultado, la empresa perdió oportunidades. Algunos datos estaban duplicados o eran inconsistentes, y las opciones para explotar los datos se redujeron significativamente.

Stratio emprendió la tarea de virtualizar todas las fuentes de datos y construyó una capa de datos semánticos unificados para la compañía de seguros dominio por dominio en un plan de 18 meses implementando 5-7 casos de uso. El primer caso de uso fue la reducción de costos por fraude en seguros de automóviles y se implementó en 12 semanas.

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Stratio data virtualization and semantic layer allows building a trusted data layer for real-time insurance fraud management decisions with advanced AI at its core.

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Solución

El primer paso fue implementar la infraestructura Stratio Data Centric completa, basada en su propio y potente sistema operativo Stratio EOS.

Stratio descubrió automáticamente y virtualizó todas las fuentes de datos de la compañía de seguros relevantes para el dominio de datos del caso de uso de fraude (alrededor de 124 tablas de 6 fuentes de datos con > 3000 campos). Stratio aplicó capacidades de calidad de datos y gobernanza para eliminar las inconsistencias de los datos, unificar los repositorios de datos y filtrar los datos malformados o de mala calidad.

Stratio definió junto con la aseguradora los 230 términos comerciales clave para el dominio del fraude (incluyendo datos del cliente, transacción, siniestros, etc). Importamos una ontología de seguros global utilizada como referencia y también usamos un glosario de seguros interno ya construido.

Luego, Stratio BDL usó sus capacidades de mapeo automático para encontrar qué datos sin procesar coincidían con los conceptos comerciales definidos por la empresa, reduciendo las tareas de identificación de datos a solo 2 semanas.

Finalmente, Stratio creó una solución de inteligencia artificial para calcular la probabilidad de fraude de un reclamo de automóvil utilizando todas las fuentes de datos y los datos del inspector de seguros (incluidas las imágenes del automóvil) para definir la probabilidad de fraude y dar una recomendación en tiempo real al inspector de seguros para aceptar o no la demanda.

Después del primer caso de uso exitoso, la compañía de seguros creó una solución de fraude de extremo a extremo en 9 meses con varias soluciones de inteligencia artificial implementadas en los diferentes pasos de la gestión de reclamos.

Como resultado:

- Gracias a la plataforma Stratio la aseguradora construyó por primera vez una visión unificada de datos con significado semántico y DaaS disponible.

- Implementación de una solución de reducción de fraude en 12 semanas como primer caso de uso reduciendo los costos de fraude en un 20%.

- Despliegue de una solución end to end para la gestión de casos de fraude en todas las líneas de negocio en 9 meses adicionales.