carrot carrot carrot Change Centers x cognizanti collaborators create-folder Data Science Decisive Infrastructure download download edit Email exit Facebook files folders future-of-work global sourcing industry info infographic linkedin location Mass Empowerment Mobile First our-latest-thinking pdf question-mark icon_rss save-article search-article search-folders settings icon_share smart-search Smart Sourcing icon_star Twitter Value Webs Virtual Capital workplace Artboard 1

Por favor accede a COVID-19 response page para obtener más información y ayuda acerca de cómo poder enfrentar esta situación.

España

SEGUROS

Reivindicar la automatización de correo electrónico basada en AI


El desafío

Una compañía de seguros europea líder recibía un número cada vez mayor de correos electrónicos de clientes relacionados con pólizas. El personal leía y analizaba los mensajes y archivos adjuntos para responder preguntas y cerrar las reclamaciones. El seguimiento de las solicitudes en estos correos electrónicos no estructurados era una tarea monótona, laboriosa y costosa, y a medida que la empresa crecía, este proceso dejó de ser sostenible. Por lo tanto, la aseguradora quería conseguir una extracción inteligente y automatizada de los datos para gestionar su gran volumen de consultas por correo electrónico, reducir la carga de trabajo de los agentes, mejorar el servicio al cliente y reducir los costes.


Nuestro enfoque

Cognizant diseñó un modelo de aprendizaje automático basado en inteligencia artificial (AI) para extraer automáticamente la información relacionada con pólizas, reclamaciones y agentes de los correos electrónicos entrantes y los archivos adjuntos no estructurados. La solución integra el servidor de intercambio de correos de nuestro cliente con un motor cognitivo en Microsoft Azure. Utiliza la clasificación de lenguaje natural, el reconocimiento de patrones de autoaprendizaje basado en AI y el reconocimiento de texto de palabras clave para extraer datos automáticamente y, a continuación, responder sin intervención manual. Se integra con la API de Graph y otros motores de flujo de trabajo para proporcionar reconocimiento de imágenes para determinadas solicitudes y realiza un seguimiento de la precisión.

También implementamos capacidades analíticas para realizar un seguimiento del índice de emoción del cliente de los correos electrónicos y aprovechar el reconocimiento de imágenes para determinadas solicitudes. Nuestro modelo de aprendizaje automático incorpora formación y mejora continuas, utiliza un conjunto configurable de frases clave y patrones de valores para una extensibilidad futura, y se integra con herramientas de terceros a través de una interfaz web.

Revisa automáticamente y direcciona todos los correos electrónicos entrantes de manera adecuada

Mejoramos el proceso de nuestro cliente sin interrumpirlo e incrementamos la eficiencia operativa a la vez que permitimos a la aseguradora reasignar recursos humanos a tareas de mayor valor añadido. La solución también mejora la experiencia del cliente, y detecta y responde fácilmente a diferentes tipos de solicitudes mediante grandes conjuntos de datos del cliente. La interfaz configurable realiza un seguimiento de la precisión por estadísticas.

60 %

de ahorro de costes en comparación con el procesamiento manual

50 %

de incremento de la capacidad de gestión de consultas

6 veces más

de velocidad del servicio al cliente


CORRA LA VOZ