State Auto mejora los procesos a lo largo del ciclo de vida mediante el machine learning, la visión artificial y la arquitectura sin servidor de AWS

2022

State Automobile Mutual Insurance Company (State Auto) quería comprender mejor y anticipar las necesidades de sus clientes para proporcionarles la información que necesitaban incluso antes de que supieran pedirla. La empresa comenzó a utilizar la tecnología para ayudar a los representantes de su servicio de atención al cliente (CSR) a cumplir sus objetivos de calidad y satisfacción del cliente cuando creó su solución SA360 en Amazon Web Services (AWS). Al utilizar información basada en datos y ponerla a disposición de los clientes y los CSR, State Auto pudo crear una mejor experiencia de servicio al redirigir las llamadas habituales de los clientes a los canales de autoservicio para que los CSR pudieran centrarse en los clientes con necesidades más complejas. Tras el éxito de este proyecto, State Auto comenzó a utilizar más servicios de AWS, incluidos el machine learning (ML), la visión artificial y los servicios sin servidor, a fin de contribuir a ampliar sus objetivos en otras áreas, como la automatización de los procesos de suscripción de seguros y la detección temprana de reclamaciones fraudulentas para agilizar la revisión de los casos.

Multiethnic colleagues sitting at desk looking at laptop computer in office.
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Como los servicios de AWS desempeñan sus funciones a la perfección desde el primer momento, tenemos la flexibilidad de ser creativos y desarrollar teniéndolos como base».

Uthra Ramanujam
Vice President of Strategic Technology Research de State Automobile Mutual Insurance Company

Exploración de la optimización de servicios con AWS

Fundada en 1921, State Auto ofrece cobertura en nueve áreas de actividad, como los automóviles, las viviendas y los comercios, a través de agentes y agencias independientes en 33 estados de EE. UU. A principios de 2020, State Auto comenzó a explorar nuevas formas de mejorar la experiencia de su servicio tanto para sus clientes como para los CSR. Para volver a crear su aplicación web y proporcionar una nueva interfaz basada en datos para sus CSR, la empresa utilizó los servicios de AWS, como Amazon Connect, que las empresas pueden utilizar para configurar un centro de contacto en cuestión de minutos, y lanzó el proyecto SA360 en septiembre de 2020. «Con la pila tecnológica de AWS, pudimos rediseñar la interfaz de usuario para que los agentes ofrecieran una interacción más fluida e intuitiva», afirma Mark Skaggs, IT director of platform engineering de State Auto. «También pudimos establecer una mejor relación con los clientes al implementar sus comentarios en un periodo de tiempo mucho más corto».
 
State Auto fue capaz de obtener información de millones de llamadas realizadas a los CSR mediante Amazon Transcribe, que utiliza el reconocimiento automático de voz para convertirla en texto de forma rápida y precisa. «La transcripción es el primer paso para anticipar las necesidades de los clientes que nos llaman y, a partir de ahí, empezamos a crear», afirma Uthra Ramanujam, vice president of strategic technology research de State Auto. «Como los servicios de AWS desempeñan sus funciones a la perfección desde el primer momento, tenemos la flexibilidad de ser creativos y desarrollar teniéndolos como base». State Auto creó 15 modelos de ML a partir de los datos acumulados mediante Amazon Transcribe. La empresa utiliza estos modelos para ayudar a los CSR a atender mejor las llamadas de los clientes y mejorar su aplicación web, de modo que muchos clientes puedan encontrar lo que necesitan en línea y no tengan que llamar para solicitar información. Estos modelos ahora realizan el trabajo para el que State Auto habría necesitado de 8 a 10 empleados anteriormente, ya que evalúa 5000 llamadas de reclamación por semana para determinar los atributos de la experiencia de llamada, la persona que llama y el motivo de la llamada. Además, dado que la solución se creó con AWS Step Functions, un servicio de flujo de trabajo visual que requiere poco código, State Auto puede activar la escucha de llamadas y obtener información detallada utilizando los modelos existentes para todo un departamento en 20 minutos. «El uso de AWS Step Functions nos ofrece la máxima flexibilidad para obtener diferente información en diferentes momentos, según las necesidades», afirma Ramanujam.
 
La implementación de las tecnologías de servicio de atención al cliente de State Auto y la automatización mediante los servicios de AWS se tradujeron pronto en un aumento de la eficiencia y en reducciones de los gastos. La reducción de llamadas y el aumento de la eficiencia han permitido ahorrar aproximadamente 800 000 USD en gastos operativos del servicio y, al mismo tiempo, han mejorado la experiencia del usuario. Tras comprobar el éxito de su iniciativa SA360, State Auto tenía la confianza necesaria para seguir adelante con la creación de más soluciones en AWS para las diferentes etapas del ciclo de vida de los seguros.

Implementación de la optimización de los flujos de trabajo centrados en el cliente

Al utilizar los servicios administrados de visión artificial de AWS, State Auto ha podido automatizar procesos que antes realizaba manualmente. Para simplificar el proceso de inspección de propiedades, la empresa utiliza Amazon Rekognition, que automatiza el análisis de imágenes y vídeos con ML y ofrece capacidades de visión artificial preentrenadas y personalizables para extraer información. State Auto puede utilizar Amazon Rekognition para etiquetar factores de riesgo que no son específicos del sector en las fotos y los vídeos de las inspecciones de propiedades, lo que permite a los ingenieros de riesgos dedicar más tiempo a identificar los aspectos específicos del sector en sus evaluaciones de riesgos. Para entrenar los modelos de ML de State Auto, la empresa utilizó ampliamente Amazon SageMaker Ground Truth, un servicio de etiquetado de datos. Tras la puesta en marcha del modelo, la empresa también utilizó Amazon Augmented AI (Amazon A2I), un servicio de ML que simplifica la creación de los flujos de trabajo necesarios para la revisión humana, para la validación activa de los usuarios.

State Auto también usa Amazon Textract, que extrae automáticamente el texto impreso, la escritura a mano y los datos de los documentos escaneados, para indexar documentos mediante una amplia variedad de casos de uso de optimización empresarial. «El uso que hacemos de Amazon Textract afecta a casi todos los pasos del ciclo de vida de los seguros», explica Ramanujam.

Además de los servicios administrados, State Auto también utiliza una arquitectura sin servidor para impulsar su solución antifraude, que combina la experiencia de los usuarios empresariales de la empresa con información basada en datos. La solución se creó en AWS Lambda, un servicio de computación sin servidor y basado en eventos que permite a las empresas ejecutar código para una aplicación o un servicio de backend sin aprovisionar ni administrar servidores, y utiliza AWS Step Functions. Toda la solución se combinó a la perfección con AWS Glue, un servicio de integración de datos sin servidor que facilita la detección, la preparación y la combinación de datos para el análisis, el ML y el desarrollo de aplicaciones. Tras desplegar sin problemas el servicio de detección de fraudes, State Auto ahora puede evaluar un 83 % más de reclamaciones que antes para detectar posibles fraudes, identificar las reclamaciones sospechosas 3 días antes en el proceso de reclamación y detectar el 20 % de las reclamaciones que antes no se habrían identificado.

Uso de AWS para estandarizar las operaciones

En el futuro, State Auto planea establecer pautas de desarrollo estandarizadas internamente para que sus diversos equipos puedan maximizar los beneficios de usar las herramientas de AWS para resolver problemas comunes. La empresa también espera combinar otras de las soluciones que está desarrollando en AWS de forma automatizada basándose en el ML para supervisar el proceso. «El siguiente paso para nosotros sería ver cómo podemos lograr que estas capacidades se fusionen y combinen con suficientes controles», dice Ramanujam. «Conocemos el arte de lo que es posible y creo que automatizar todas esas comprobaciones y mecanismos nos ayudará a hacer cosas cada vez más grandes».

La creación de soluciones con los recursos de AWS ha aumentado la eficiencia operativa de State Auto, ya que la empresa puede abordar las necesidades de sus clientes de forma más directa y sigue viendo beneficios. «El uso de los servicios de AWS ha aumentado nuestra agilidad y flexibilidad generales a la hora de desarrollar soluciones y ha facilitado una entrega más rápida, menos costosa y de mejor calidad de nuestras capacidades en todos los ámbitos», afirma Skaggs.

Acerca de State Automobile Mutual Insurance Company

Fundada en 1921, State Automobile Mutual Insurance Company es una aseguradora regional de bienes y accidentes que ofrece seguros en nueve áreas de actividad, como los automóviles, las viviendas y los comercios. Presta servicios en 33 estados de EE. UU., tiene activos por valor de 4600 millones de USD y emite 2000 millones de USD en primas.

Beneficios de AWS

  • Aumento del 83 % en el número de reclamaciones revisadas por posibles fraudes
  • Reducción de aproximadamente 800 000 USD en gastos operativos del servicio
  • Facilita la detección de fraudes 3 días antes
  • Mejora la eficiencia operativa

Servicios de AWS utilizados

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition ofrece capacidades de visión artificial (CV) previamente entrenadas y personalizables para extraer información a partir de las imágenes y los vídeos.

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Amazon Textract

Amazon Textract es un servicio de machine learning (ML) que extrae automáticamente texto, escritura manuscrita y datos de documentos escaneados. Va más allá del simple reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para identificar, comprender y extraer datos de formularios y tablas.

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Amazon Transcribe

Amazon Transcribe es un servicio de reconocimiento automático de voz que facilita la incorporación de funciones de conversión de voz a texto en cualquier aplicación. Las características de Transcribe le permiten ingerir entradas de audio, producir transcripciones fáciles de leer y revisar, mejorar la precisión con la personalización y filtrar el contenido para garantizar la privacidad de los clientes.

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AWS Step Functions

AWS Step Functions es un servicio de flujo de trabajo visual que requiere poco código y que los desarrolladores usan para crear aplicaciones distribuidas, automatizar procesos empresariales y de TI y crear canalizaciones de datos y machine learning mediante servicios de AWS. Los flujos de trabajo administran los errores, los reintentos, la paralelización, las integraciones de servicios y la observabilidad para que los desarrolladores se puedan centrar en la lógica empresarial de mayor valor.

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