Atualmente, os modelos preditivos de indemnização dos trabalhadores, cada vez mais sofisticados, podem prever com exatidão quais os trabalhadores lesionados com maior probabilidade de terem dificuldades em regressar ao trabalho, quais os sinistros que podem tornar-se graves e quais os sinistros que necessitam de uma investigação mais aprofundada. Este conhecimento pode fazer uma grande diferença tanto para os trabalhadores lesionados como para a organização. Saber o que está para vir pode ajudar a dar prioridade aos recursos, a dar apoio adicional a quem precisa e a evitar erros dispendiosos. Quando os sinistros são encerrados mais rapidamente, o resultado é geralmente melhor para todos.
Resolução mais rápida, melhores resultados
Os modelos preditivos de indemnização dos trabalhadores baseiam-se numa variedade de métodos estatísticos testados e comprovados que analisam dados históricos para identificar padrões e prever resultados. Apresentamos aqui sete modelos preditivos que estão a ajudar os profissionais de sinistros a identificar potenciais problemas, a intervir precocemente e a obter melhores resultados:
- Gravidade precoce. A disponibilização dos recursos certos aos trabalhadores acidentados de alto risco no início do processo pode alterar a trajetória do sinistro. Os modelos de gravidade precoce utilizam métodos de regressão para analisar o tipo de lesão, os dados demográficos do sinistrado e as avaliações médicas iniciais para prever a gravidade de um sinistro de indemnização dos trabalhadores e assinalar os que têm potencial para se tornarem de alto risco e/ou de alto custo. Desta forma, pode direcionar recursos – por exemplo, programas de reabilitação, tratamentos médicos e apoio adicional – para os sinistros que mais beneficiarão de uma intervenção precoce, o que reduzirá os custos e melhorará os resultados.
- Deteção de fraudes. A fraude na indemnização dos trabalhadores custa à indústria cerca de 34 mil milhões de dólares por ano. Os modelos de deteção de fraudes utilizam técnicas de aprendizagem automática, como árvores de decisão e florestas aleatórias, para analisar os dados de pedidos de indemnização de acidentes de trabalho em busca de padrões suspeitos e anomalias para identificar indicadores de fraude comuns, como informações inconsistentes, tratamentos médicos excessivos ou pedidos repetidos do mesmo indivíduo. Os pedidos de indemnização suspeitos são assinalados para investigação adicional.
- Regressa ao trabalho. A chave para um programa de regresso ao trabalho bem sucedido é a rapidez – responde rapidamente para resolver rapidamente. Os modelos de regresso ao trabalho analisam a natureza da lesão, os tratamentos médicos recebidos e outros factores para prever a probabilidade de um trabalhador lesionado regressar ao trabalho dentro de um período de tempo específico. Este conhecimento pode ajudar a iniciar planos de reabilitação personalizados, programas de formação profissional e adaptações no local de trabalho para facilitar a reintegração produtiva na força de trabalho. Uma ação rápida também ajuda na recuperação, produtividade e moral dos empregados, reduzindo simultaneamente os custos para a organização.
- Sub-rogação. A fuga de sinistros – por responsabilidade de terceiros, ineficiências ou erros – custa milhões ao sector dos seguros todos os anos. Os modelos de sub-rogação analisam relatórios de acidentes, informações de responsabilidade e outros detalhes para identificar sinistros em que um terceiro é culpado. Os modelos também podem determinar a probabilidade de recuperar com êxito os custos de sinistros já pagos, para que possa dar prioridade aos seus esforços.
- Projeção dos custos médicos. Os custos médicos – incluindo instalações, custos médicos, equipamento e consumíveis – representam a maioria dos custos de acidentes de trabalho. Os modelos de projeção de custos médicos analisam dados históricos de sinistros, padrões de tratamento médico e tendências de custos de cuidados de saúde para estimar o custo de tratamentos contínuos, cirurgias, medicamentos, serviços de reabilitação, etc. Com uma previsão exacta da responsabilidade total do sinistro, pode atribuir reservas de forma adequada e incorporar estratégias rentáveis para gerir as despesas médicas.
- Risco de litígio. Os pedidos de indemnização por acidente de trabalho litigiosos são 388% mais caros do que os não litigiosos. Os trabalhadores lesionados que contratam advogados para tratar dos seus processos de compensação dos trabalhadores tendem a ficar mais tempo em situação de incapacidade, o que aumenta os custos e a duração do processo. Os modelos de risco de litígio utilizam métodos de agrupamento de dados, como a análise de clusters, para analisar a complexidade, o historial de litígios anteriores e as considerações jurisdicionais para avaliar a probabilidade de uma reclamação se transformar numa batalha legal. Os modelos de risco de litígio com recurso a IA também podem ajudar a direcionar as negociações de acordo antecipadas, identificar candidatos que necessitem de investigações minuciosas e assinalar reclamações que possam necessitar de apoio jurídico especializado.
- Segurança preditiva. E se pudesses identificar áreas de alto risco, antecipar tendências de lesões e corrigir problemas de forma proactiva para evitar que as lesões aconteçam em primeiro lugar? Os modelos de segurança preditivos estimam a probabilidade de futuros incidentes e lesões no local de trabalho, aplicando uma análise de séries temporais a dados históricos de acidentes, relatórios de quase-acidentes e resultados de inspecções de segurança. A análise pode ajudar a definir as prioridades das iniciativas de segurança, a afetar recursos de forma eficaz e a implementar intervenções específicas.
Aproveitar o poder dos dados não estruturados
As primeiras formas de modelação preditiva baseavam-se em dados “estruturados”, ou seja, dados organizados e formatados em categorias e métricas definidas que podem ser compreendidas por algoritmos simples, como os modelos de regressão. No entanto, cerca de 80% dos dados de sinistros não estão estruturados sob a forma de texto, imagens, meios de comunicação e outras informações que não são facilmente captadas num formato tradicional de linhas/colunas. Com os avanços nos métodos que utilizam o processamento de linguagem natural, os modelos preditivos são agora capazes de interpretar as complexidades dos dados não estruturados. A IA generativa permitirá uma tomada de decisões ainda mais matizada, analisando as formas mais complexas de dados não estruturados. E são essas nuances que podem tornar o processo de sinistros mais humano. A modelação preditiva da indemnização dos trabalhadores dá aos profissionais de sinistros uma compreensão mais profunda da pessoa lesionada, daquilo por que está a passar e da ajuda necessária. Essa humanidade auxiliada pela tecnologia é o que otimizará os resultados para todos.
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