Optimización de recursos mediante predicción inteligente de demanda

Una organización del sector asegurador enfrentaba grandes dificultades para anticipar y gestionar eficientemente las reclamaciones de sus asegurados. Sus sistemas tradicionales eran reactivos, lo que generaba demoras en la respuesta y una asignación ineficiente de recursos críticos como grúas, electricistas y plomeros. Esta situación aumentaba los costos operativos y reducía la satisfacción del cliente, especialmente en picos de demanda o zonas inesperadas.

Gestión eficiente de recursos mediante predicción avanzada de reclamaciones

El objetivo principal fue desarrollar un sistema de predicción avanzada de reclamaciones que, con una precisión del 96%, permitiera anticipar la demanda en distintas regiones geográficas y optimizar la planificación y distribución de recursos, considerando tanto datos internos como información externa.

Actividades clave que incluyeron:

• Diseño de una metodología propia para recopilar e integrar datos externos (clima, tráfico, etc.).
• Desarrollo de modelos predictivos avanzados para anticipar demandas en horizontes de 2, 5 y 10 días.
• Aplicación de técnicas de aprendizaje por refuerzo para mejorar la asignación dinámica de recursos.
• Implementación de un sistema robusto capaz de operar en tiempo real y de forma proactiva.

Los resultados:

• Alta Precisión Predictiva: Se logró un MAPE del 4%, cumpliendo con los objetivos de precisión en la predicción.
• Asignación Proactiva de Recursos: El sistema permite una distribución anticipada y óptima de recursos clave en función de la demanda esperada.
• Eficiencia Operativa Mejorada: Reducción significativa en los tiempos de respuesta y los costos operativos.
• Mayor Satisfacción del Cliente: La mejora en tiempos de atención y resolución tuvo un impacto positivo en la experiencia del asegurado."

Conclusión

La implementación de un sistema de predicción avanzada transformó la forma en que la organización gestiona sus recursos frente a reclamaciones. Gracias a una metodología propia y modelos de aprendizaje automático, se logró anticipar la demanda con alta precisión, optimizar la logística y mejorar tanto la eficiencia operativa como la satisfacción del cliente.