Descubre cómo MongoDB y LangGraph pueden ayudar a las compañías de seguros a agilizar el procesamiento de reclamaciones y ofrecer una mejor experiencia al cliente.
caso de uso: IA generativa, Gestión de contenido
Industrias: Seguros, Servicios financieros, Venta minorista, Salud
Productos: MongoDB Atlas, Búsqueda Vectorial en MongoDB Atlas
emparejar: Anthropic, AWS, Cohere, LangChain
Descripción general de la solución
La IA agente está transformando el sector asegurador, permitiendo que los sistemas autónomos perciban, razonen y actúen de forma independiente. Los agentes de IA son autónomos, lo que les permite orientarse a objetivos y operar sin instrucciones precisas. Las aseguradoras están invirtiendo fuertemente en estas tecnologías para superar las limitaciones de los sistemas heredados, ofrecer experiencias personalizadas a los clientes y capitalizar el mercado de seguros con IA de 10.000 80 millones de dólares proyectado 2032 por.
Un procesamiento eficiente de las reclamaciones es importante a la hora de modernizar el sector de los seguros. Las herramientas de IA, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la clasificación de imágenes y la incrustación de vectores, ayudan a las aseguradoras a realizar las siguientes tareas:
Genera evaluaciones precisas del impacto de catástrofes.
Acelere la gestión de reclamos con metadatos más completos.
Evite litigios mediante un análisis más eficaz.
Minimiza las pérdidas financieras utilizando evaluaciones de riesgos más precisas.
Sin embargo, aplicar la IA a escenarios de producción puede presentar desafíos al equilibrar la confiabilidad y la flexibilidad. Demasiada autonomía puede llevar a resultados impredecibles, mientras que restricciones demasiado estrictas pueden reducir la autonomía de los agentes.
Para superar estos desafíos, esta solución muestra cómo un agente de IA puede ayudarte a agilizar las operaciones de reclamaciones y aumentar la satisfacción del cliente con un flujo de trabajo de procesamiento de reclamaciones de varios pasos. En este flujo de trabajo, el agente gestiona fotos de accidentes, evalúa daños y verifica la cobertura del seguro. LLMs analizan información de políticas y documentos relacionados recuperados desde MongoDB Atlas búsqueda vectorial. Los resultados se almacenan en una base de datos de MongoDB Atlas.
Arquitectura de referencia
Para ayudar a los agentes a comprender su contexto, prepare un prompt que describa su alcance y objetivos cuando defina su instancia de agente. Esta solución utiliza el siguiente mensaje:
Eres un asistente de manejo de reclamaciones para una empresa de seguros. Tu objetivo es ayudar a los responsables de reclamaciones a comprender el alcance de la reclamación actual y proporcionar información relevante para ayudarles a tomar una decisión informada. En particular, en base a la descripción del accidente, necesitas recuperar y resumir las pautas de seguro relevantes para que el responsable pueda determinar la cobertura y procesar la reclamación en consecuencia. Presenta tus hallazgos de manera clara y extremadamente concisa.”
Además de definir las tareas, es necesario especificar qué herramientas puede utilizar el agente y cómo utilizarlas. Este sistema utiliza búsqueda vectorial y escribe en la base de datos, como se representa en la imagen a continuación.
Figura 1. Pasos del flujo de trabajo agéntico
La búsqueda vectorial asigna la descripción vectorizada de la imagen a la política vectorizada relacionada, la cual incluye la descripción de cobertura para esa clase de siniestro. El agente utiliza la póliza y las coberturas relacionadas para recomendar las próximas acciones y asignar una orden de trabajo a un gestor de reclamaciones. Después, escribe en la base de datos para almacenar esta información.
Además, la solución utiliza las siguientes tecnologías:
Compilar la solución
Para replicar esta solución, sigue las instrucciones en el README del repositorio de GitHub de esta solución. Este proceso incluye los siguientes pasos:
Inicia sesión en MongoDB Atlas y crea tu base de datos.
Crea las colecciones especificadas.
Configura tu índice de búsqueda vectorial.
Crea una cuenta de AWS y configura tus modelos Bedrock.
Configure y ejecute el backend.
Configura y ejecuta el frontend.
Configura los contenedores Docker.
Después de seguir estos pasos, puedes ejecutar la aplicación.
Lecciones clave
Los agentes de IA simplifican el procesamiento de reclamaciones: Los agentes de IA automatizan el proceso de búsqueda de pólizas y coberturas, eliminando la necesidad de navegar por múltiples sistemas, leer extensos PDFs y resumir información.
La IA agentiva puede impulsar un cambio transformador: Los agentes de IA cuentan con un nivel de autonomía sin precedentes, gracias a sus capacidades para razonar, percibir y actuar. Las aseguradoras deben adoptar la experimentación e integrar estas tecnologías en sus sistemas y procesos para seguir siendo competitivas.
El modelo orientado a documentos de MongoDB permite un fácil acceso a los datos: Los agentes pueden acceder fácilmente a datos estructurados y no estructurados almacenados en MongoDB utilizando APIs o el servidor MongoDB MCP. Esto permite a los agentes gestionar interacciones complejas y contextuales.
Autores
- Luca Napoli, MongoDB