Cómo Munich Re HealthTech usa Oracle AI para potenciar el análisis de seguros

Los actuarios de las compañías de seguros de salud trabajan con grandes volúmenes de datos no estructurados de múltiples fuentes para evaluar reservas, fijar precios de productos y gestionar el riesgo. Durante años, el proceso de recopilar y analizar estos datos fue tan exhaustivo como lento: sólo reunir las cifras necesarias para los cálculos mensuales de reservas llevaba entre 10 y 15 días por ciclo. La plataforma SMAART de Munich Re HealthTech fue diseñada para comprimir ese plazo, combinando suscripción, fijación de precios, gestión de siniestros y gestión del riesgo en una sola aplicación capaz de reducir el tiempo de cálculo de reservas a 20 minutos.

A medida que la demanda de SMAART se expandió a múltiples países, surgieron dos nuevas limitaciones. Las aseguradoras necesitaban que MRHT abordara los requisitos de residencia de datos—normativas que obligan a almacenar ciertos datos dentro de las fronteras del país donde se originan. Al mismo tiempo, los clientes solícitaban capacidades analíticas más avanzadas a medida que sus volúmenes de datos crecían. Desarrollar esas capacidades sobre la infraestructura heredada de Oracle Database requería un esfuerzo de desarrollo considerable, y el equipo necesitaba una solución que no implicara reescribir el modelo de datos ni el código de la aplicación.

MRHT migró SMAART a Oracle Autonomous AI Database en Oracle Cloud Infrastructure, utilizando Oracle Globally Distributed Autonomous Database para cumplir los requisitos de residencia de datos sin necesidad de rediseñar la arquitectura. La migración no requirió modificaciones en el código. Las políticas de fragmentación de bases de datos integradas distribuyeron automáticamente los datos a los centros de datos regionales de OCI en el país elegido por cada cliente, reduciendo la replicación global de datos y mejorando la latencia de las consultas. Sobre esta infraestructura, MRHT construyó un chatbot de IA utilizando OCI Generative AI, las funcionalidades Select AI y AI Vector Search de Oracle Autonomous Database, y Oracle APEX para la interfaz de usuario.

El chatbot atiende a actuarios, suscriptores y alta dirección, permitiéndoles consultar la base de conocimientos de SMAART mediante lenguaje conversacional natural y recibir respuestas en varios idiomas. Resuelve correctamente más del 90% de las preguntas en texto libre que se le formulan. Oracle APEX también automatizó la extracción de datos de hojas de cálculo, reduciendo el tiempo necesario para crear cuadros de mando analíticos en SMAART de 15 días a aproximadamente 20 minutos, eliminando además el error humano. El proyecto entró en producción en cuatro meses, con el presupuesto previsto y sin necesidad de licencias de software adicionales.

Para el sector del software de seguros de salud, el despliegue de MRHT ilustra cómo la infraestructura de bases de datos empresariales existente puede extenderse hacia una capa analítica nativa de IA sin necesidad de una rearquitectura desde cero. La combinación de distribución de datos conforme a la normativa, consultas instantáneas en lenguaje natural e informes automatizados posiciona a los clientes de MRHT para operar con información en tiempo real sobre fijación de precios, evaluación de riesgos y gestión de carteras.