Las empresas del sector asegurador enfrentan desafíos crecientes al manejar grandes volúmenes de datos no estructurados, como PDFs, hojas de cálculo, imágenes, videos y audios. Información crítica se encuentra en documentos de reclamación, videos de accidentes y pólizas, lo que hace que el preprocesamiento sea vital para el ciclo de reclamaciones.

Tradicionalmente, los métodos de preprocesamiento presentan limitaciones en cuanto a precisión y consistencia, afectando la extracción de metadatos y la eficacia en tareas como la detección de fraudes. Sin embargo, un nuevo sistema de colaboración entre múltiples agentes especializados promete revolucionar este campo. Estos agentes se ocupan de tareas como clasificación, conversión y extracción de metadatos. La orquestación automatiza la ingesta y transformación de datos, mejorando la precisión y permitiendo análisis de extremo a extremo.

Para equipos con volúmenes pequeños y homogéneos, un solo agente puede ser suficiente. No obstante, para datos diversos como documentos de reclamación o videos de accidentes, la arquitectura de múltiples agentes ofrece ventajas significativas. Cada agente está diseñado para un tipo de dato específico, lo que mejora la precisión y depuración.

Este diseño modular puede escalar eficientemente, incorporando nuevos agentes o mejorando los prompts sin interrumpir el flujo general. La intervención humana durante el feedback de expertos se puede mapear a agentes específicos, mejorando continuamente el sistema.

Amazon Bedrock respalda este enfoque, creando y escalando aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Este servicio permite la creación de agentes conscientes del dominio, capaces de recuperar contexto y orquestar tareas en múltiples pasos. Estos agentes procesan datos a gran escala, adaptándose a las necesidades de la empresa.

El sistema clasifica datos, extrae metadatos como números de reclamación y convierte documentos a formatos uniformes. También incluye validación humana para campos inciertos. Los datos enriquecidos se integran en un lago de datos, facilitando la detección de fraudes y análisis avanzado.

El flujo de trabajo incluye un agente supervisor y utiliza Amazon S3 para almacenar los datos procesados. Esta modularidad permite una gestión escalable y robusta, reduciendo el tiempo de validación humana y mejorando la precisión en la extracción de metadatos. La experiencia humana integrada asegura mejoras en la calidad de los datos.

Transformar datos no estructurados en información rica permite acelerar procesos críticos como la detección de fraudes, optimizar perfiles de clientes y facilitar decisiones basadas en análisis avanzados. A medida que el sistema evoluciona, se espera que reduzca significativamente la intervención humana, consolidando su papel en el futuro del procesamiento de reclamaciones en el sector asegurador.