Preguntas & respuestas
El modelado predictivo está transformando la forma en que los examinadores de reclamos identifican y administran los reclamos de seguros de compensación para trabajadores de alto riesgo (seguro WC). Está produciendo resultados que no solo reducen los plazos de regreso al trabajo y los costos de reclamos, sino que también amplían y mejoran los esfuerzos de subrogación de aseguradoras.
El vicepresidente y científico de datos de reclamos, Paul Drennan, es una fuerza impulsora detrás del enfoque innovador de The Hartford para el modelado predictivo. Informa las soluciones integrales de la empresa para la intervención y gestión de reclamos de compensación para trabajadores.
En una entrevista, Drennan habla sobre cómo el modelado predictivo respalda el proceso de subrogación de The Hartford y por qué es una propuesta de valor tan crítica para las grandes empresas sensibles a las pérdidas.
¿Qué factores se consideran al identificar las oportunidades de subrogación de compensación para trabajadores?
PD: muchos factores influyen en la decisión de subrogarse. Las leyes estatales de seguros definen los niveles de responsabilidad por la subrogación de compensación para trabajadores y dictan las condiciones bajo las cuales una aseguradora puede presentar un caso. Desde un punto de vista práctico, la aseguradora necesita evidencia suficiente para presentar un caso y la oportunidad de subrogación debe valer el tiempo, el esfuerzo y los gastos que se dedican a perseguirla.
En otras palabras, el hecho de que hayamos encontrado un tercero que tiene responsabilidad no significa que vayamos a presentar un caso. El caso debe cumplir con los exigentes criterios estatales, así como con los propios criterios de la aseguradora y cualquier consideración crítica del cliente.
¿Cómo respalda el modelado predictivo el proceso de subrogación en The Hartford?
PD: utilizamos modelos predictivos para priorizar los estados y condiciones en los que tenemos la oportunidad de maximizar el esfuerzo de subrogación. Nuestros modelos también pueden encontrar patrones inusuales, raros o sutiles en un reclamo que podrían calificar para la subrogación pero que nuestros manipuladores no pueden detectar.
¿El modelado predictivo agiliza el proceso de evaluación de casos elegibles?
PD: el modelado predictivo agiliza el proceso de evaluación y lo hace más eficiente. Sin el modelo, el gestor de reclamaciones junto con nuestra Oficina Central de Recuperación (CRO) tendría que determinar la elegibilidad del caso de forma manual, lo que lleva tiempo y también presenta la posibilidad de error. El modelado predictivo también proporciona información en forma de datos que pueden guiar la investigación y la recopilación de pruebas.
Parece que el modelado predictivo podría conducir a menos oportunidades perdidas.
PD: sí, lo hace. La fuga de reclamos le costos a la industria de seguros millones de dólares cada año, ya sea debido a que se enmascara una posible responsabilidad de terceros, ineficiencias o errores en el procesamiento u otros problemas. Ninguna fuga es una propuesta innovadora.
Los modelos están ayudando a The Hartford a maximizar todas las oportunidades posibles de subrogación. También nos están ayudando a ahorrar en la necesidad de contratar a proveedores externos para realizar revisiones de oportunidades perdidas de nuestros archivos de reclamos. Esta es una práctica de larga data aquí en The Hartford, pero que ha devuelto muy poco desde que nuestros modelos entraron en funcionamiento. En este punto, creemos que se pierden muy pocas oportunidades.
¿Podrían utilizarse modelos para identificar todas las oportunidades de subrogación?
PD: eso es posible desde el punto de vista analítico, pero no es una dirección en el mejor interés de The Hartford o de nuestros clientes.
Los manejadores de reclamos y sus socios de subrogación identifican una abrumadora mayoría de los casos que son elegibles para la subrogación y tienen experiencia que es esencial para recopilar pruebas, investigar pérdidas y resolver nuestros casos de subrogación con éxito.
Nuestro objetivo con el modelado predictivo es lograr un equilibrio entre la habilitación humana y la de las máquinas, una relación complementaria en la que el manipulador es el principal y el modelo desempeña un papel secundario y de apoyo.
¿En qué momento del flujo de trabajo utiliza el modelado predictivo para identificar oportunidades de subrogación?
PD: los modelos clasifican todas las reclamaciones abiertas por potencial de subrogación comenzando con el primer aviso de pérdida. Se ejecutan todos los días y reevalúan las reclamaciones a medida que llega nueva información. A cada reclamación se le asigna una puntuación de subrogación, y las que alcanzan un determinado umbral se remiten a los gestores de reclamaciones y a las Operaciones Centrales de Recuperación (CRO).
La clasificación permite al equipo centrarse en reclamos de alta probabilidad, y un sistema de alerta temprana les da tiempo para desarrollar su caso de subrogación.
Si las condiciones lo justifican y el gestor de reclamaciones aún no lo ha hecho, los modelos remitirán una reclamación a subrogación mientras la reclamación aún esté abierta. Esto le da al equipo más influencia en sus esfuerzos de recuperación y les permite hacer un mejor trabajo para descubrir qué funciona mejor para el demandante y la compañía de seguros. En algunos casos, la acción temprana puede extinguir la exposición de indemnización y eliminar por completo la necesidad de subrogación.
Esta actividad de referencia temprana, que es exclusiva de la compensación de los trabajadores, es anterior a los modelos predictivos, pero los modelos nos están ayudando a encontrar cosas que no se encontraron anteriormente y encontrar muchas de ellas antes.
¿Cómo monitorean la efectividad de las referencias de los modelos?
PD: monitoreamos el rendimiento del modelo mensualmente. Una de las principales formas de hacerlo es observar cómo responde el CRO a las referencias de los modelos y realizar un seguimiento de su tasa de aceptación. Si eso disminuye, el modelo se volverá a entrenar con la entrada y la guía de los controladores de notificaciones y el CRO.
¿Cómo se destaca el uso de modelos predictivos de The Hartford en la industria?
PD: nuestro uso de la minería de texto para capturar detalles de reclamos dentro de notaciones de forma libre (no estructuradas) realizadas por el controlador es sólido, distintivo y patentado. La profunda integración del modelo en el flujo de trabajo de reclamos también es distintiva.
¿Puede ofrecer algunos ejemplos de los modelos que funcionan dentro del proceso de subrogación?
PD: en un caso reciente, una excavadora se consideró una pérdida total por incendio con un valor de poco menos de $20,000. El modelo recomendó el reclamo para subrogación, lo que permitió que el representante de CRO se involucrara temprano y asegurara una oferta de más de $2,000, que el asegurado acordó igualar. Esto ayudó a brindar una mejor experiencia al cliente para el asegurado.
En otro caso de propiedad, el modelo descubrió reclamos por dos computadoras portátiles caídas el mismo día en que se ofrecía un acuerdo. El CRO pudo ponerse en contacto con el asegurado y asegurar ambas computadoras portátiles para su rescate. Desde entonces, se han enviado a un proveedor para su evaluación y venta pendiente.
¿Tiene estadísticas que muestren los beneficios del modelado predictivo en los esfuerzos de subrogación de The Hartford en la compensación de los trabajadores?
PD: en 2016, solo para la compensación de trabajadores, los modelos identificaron aproximadamente 6,500 oportunidades de subrogación perdidas, 2,400 de las cuales fueron perseguidas por la CRO. Los ahorros para la empresa en términos de dólares recuperados entre $3 y $4 millones.
¿Cómo se traduce esto en beneficios para los clientes de The Hartford?
PD: el éxito de los modelos con la subrogación está reduciendo el índice de pérdidas de la compañía, lo que en última instancia se traduce en un menor costo de seguro para nuestros clientes. Los clientes también pueden recibir el beneficio inmediato de recibir un reembolso por sus deducibles.
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