McConnell sobre los seguros: Una comprobación de la realidad sobre la RPA

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Tratar de sacar algo de eficiencia de sistemas heredados con décadas de antigüedad puede parecer una batalla perdida para muchos compañías de seguros, en las que los contratos a largo plazo representan la esencia del negocio. Los ingenieros de proceso (ya sea internos o contratados) han impulsado la eficiencia en estas operaciones al punto de disminuir los rendimientos. Después de todo, las macros de Excel y los atajos del teclado solo funcionan hasta cierto punto para optimizar los procesos repetitivos y con un alto índice de procesamiento manual.

No debería sorprendernos que los bancos y las compañías de seguros hayan expresado interés cuando entró en escena la automatización robótica de procesos (RPA). Al automatizar las interacciones de las aplicaciones de software, como la compleción de datos, documentación de registros de auditoría y la realización de cálculos, la RPA promete liberar a los seres humanos de estas tareas menores y, al mismo tiempo, mejorar la precisión, incrementar la eficiencia y reducir el costo de las operaciones casi en un 40%. Asimismo, la RPA requiere de una integración mínima con la tecnología heredada. Al usar RPA para optimizar las operaciones manuales intensivas, desde la emisión de pólizas hasta procesar reclamaciones, los ingenieros de procesos pueden, una vez más, extender la vida de estos sistemas heredados.

¿Está RPA a la altura de las expectativas?

Cuando se la aplica correctamente, la RPA presenta increíbles beneficios. Por ejemplo, en NTT DATA Services, automatizamos nuestra plataforma registrada de seguros de vida, BPaaS, para impulsar mayor eficiencia y ofrecer una mejor experiencia de usuario a nuestros clientes. Al usar RPA para automatizar la entrada y aceptación de tareas, así como la extracción de datos, nuestro cliente, un proveedor global de programas de beneficios para empleados, observó una mejora del 99% en la calidad y del 78% en la eficiencia.

No obstante, muchas empresas han tenido problemas con la implementación. Una de las principales causas consiste en asumir que la RPA puede implementarse sin depender de la organización de TI. Si bien esto podría ser cierto para una prueba de concepto, el hecho de escalar un programa de RPA para que el proveedor logre obtener beneficios reales requiere de las disciplinas del proceso de TI que son fundamentales para la organización de TI, como configurar la infraestructura, administrar la seguridad y realizar pruebas. Si no se aplica este nivel de rigurosidad, podría suceder que la implementación de la RPA no logre los resultados prometidos y que se eche por la borda un promisorio programa de robótica.

La segunda falla principal que he observado es el hecho de administrar el programa de RPA sin una visión integral del proceso, recurriendo a ingenieros experimentados del proceso. Cuando no se cuenta con esta perspectiva, he visto a distintas empresas dedicar meses a crear bots que entregan poca eficiencia real, ya que solo se optimizan pequeños sectores de un proceso sin rediseñar el proceso en su conjunto con la automatización vigente.

Cómo lograr que la RPA sea un éxito

Para que el programa de RPA sea sólido, debe contarse con un equipo interdisciplinario que combine expertos en procesos y tecnología dedicados a rediseñar, desarrollar e integrarse con la gente en el proceso. Este enfoque permite:

  • maximizar la capacidad para identificar los mejores sitios en los que aplicar la robótica;
  • garantizar que se aplique una buena disciplina de TI, para evitar los trabajos repetidos;
  • implementar procesos rediseñados con una gestión adecuada de los cambios organizacionales a fin de garantizar la aceptación.

¿Cuál es el siguiente paso?

Las herramientas de minería del proceso detectan nuevas utilidades a medida que se integran de manera estrecha con las empresas de software de RPA. Estas herramientas dan lugar a un enfoque con mayor nivel de automatización y orientado a la identificación y reingeniería de oportunidades. FortressIQ ofrece una herramienta que supera el software de minería del proceso. Esta empresa aplica la inteligencia artificial para ayudar a los ingenieros del proceso en la evaluación de los procesos que se llevan a cabo en el piso. Además, contribuye a automatizar la creación de los documentos con requisitos, lo que permite ahorrar horas de esfuerzo y agilizar la creación de bots.

La promesa de la RPA de mejorar la experiencia tanto de clientes como de empleados y, al mismo tiempo, optimizar los resultados, es lo que impulsa su adopción y las inversiones. En noviembre de 2018, Automation Anywhere, un proveedor de RPA, anunció una inversión de $300 millones por parte de SoftBank Vision Fund. En septiembre, UiPath recaudó $225 millones para financiar el desarrollo del producto, profundizar la asociación con la IA e invertir en iniciativas de Fusiones y Adquisiciones (M&A).

Se observa un interés cada vez mayor en la RPA. Forrester estima que la incorporación del software de RPA se incrementará en $2,9 mil millones para el 2021. Aún así, la RPA no es una bala de plata. Cuando se la aplica en forma correcta, la RPA puede impulsar la eficiencia y mejorar la calidad. Sin embargo, no se trata de una solución de punto final para los sistemas heredados, cuya modificación resulta muy compleja. La RPA no juega un gran papel en lo que respecta a mejorar la toma de decisiones que tiene lugar en sus procesos.

En esta publicación de blog, Tanvir Khan, presidente de división, BPO, NTT DATA Services, señala que la unión entre la IA y la RPA contribuirá a las capacidades de toma de decisiones con RPA para impulsar oportunidades adicionales y lograr un mayor nivel de eficiencia y una mejor experiencia del cliente en los procesos relacionados con seguros. Observamos esta combinación para los procesos de entrada de las compañías de seguros. Por ejemplo, ahora está madurando la idea de usar la IA para mejorar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la robótica para indexar y clasificar los documentos del cliente para un enrutamiento adecuado del sistema del flujo de trabajo.

Con la ayuda de ingenieros con conocimientos del proceso emergerán rápidamente las nuevas aplicaciones de RPA e IA. Por ejemplo, el hecho de detectar anomalías en los datos mediante el uso de la IA puede contribuir a hallar transacciones fraudulentas. Con la RPA, puede garantizarse que la información pertinente se presente con eficiencia ante el administrador de casos para llevar a cabo una evaluación minuciosa y eficaz.

En el momento de implementar la RPA deben tenerse en cuenta varios factores, como la participación de equipos multidisciplinarios que aportan conocimientos en la reingeniería de procesos, rigor en materia de TI y conocimientos sobre la gestión de cambios en el programa. ¿Ha implementado la RPA su empresa? ¿Qué salió mal? ¿Qué salió bien? Comparta su historia conmigo a través de Twitter o LinkedIn.

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Fecha de publicación: 20/02/2019

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