Automatización de la facturación electrónica en seguros mediante técnicas de análisis de datos.

Abstract

Este estudio tiene como objetivo optimizar el proceso de facturación electrónica mediante la implementación de herramientas de análisis de datos, IA e inteligencia de negocio. A pesar de que la normativa para la factura electrónica entró en vigor en 2022, la transición y nuevas actualizaciones de la norma, ha sumado dificultades significativas entre los prestadores del servicio de salud, además del fraude presentado por no tener acceso a la información de forma eficiente, afectando la sostenibilidad y eficiencia del sector Asegurador. En este contexto, la implementación de BI, IA y herramientas de análisis de datos puede transformar radicalmente el proceso de facturación electrónica. Los dashboards interactivos permitirán monitorear en tiempo real el estado de cada factura radicada, identificando patrones, errores frecuentes, facilitando una identificación del error y corrección oportuna de parte del reclamante. Los modelos de series temporales y análisis predictivos pueden detectar fraudes o anomalías, de acuerdo con el volumen de radicación en determinados periodos de tiempo. El enfoque de la investigación se efectuará, con el fin de realizar un diagnóstico del estado de la radicación de la factura electrónica para el ramo Soat de parte de los prestadores a las Aseguradoras, bajo un diseño de metodología no experimental desde la perspectiva mixta, la cual tiene un enfoque de análisis de datos utilizando herramientas de Business Intelligence, Big Data e IA para realizar un diagnóstico del proceso de radicación de la factura electrónica y partiendo de los resultados, se sugerirán acciones que ayuden a los prestadores del servicio de salud a corregir los errores y a radicar de manera correcta los documentos a las entidades responsables de pago (Aseguradoras).

This study aims to optimize the electronic invoicing process through the implementation of data analysis, AI, and business intelligence tools. Although the electronic invoicing regulations came into effect in 2022, the transition and new updates to the regulations have created significant challenges for healthcare providers, in addition to the fraud caused by a lack of efficient access to information, impacting the sustainability and efficiency of the insurance sector. In this context, the implementation of BI, AI, and data analysis tools can radically transform the electronic invoicing process. Interactive dashboards will allow real-time monitoring of the status of each invoice filed, identifying patterns and common errors, facilitating error identification and timely correction by the claimant. Time series models and predictive analytics can detect fraud or anomalies based on the volume of filings during specific time periods. The research approach will be carried out in order to diagnose the status of the filing of the electronic invoice for the Soat branch by providers to Insurers, under a non-experimental methodology design from the mixed perspective, which has a data analysis approach using Business Intelligence, Big Data and AI tools to perform a diagnosis of the electronic invoice filing process and based on the results, actions will be suggested to help health service providers correct errors and correctly file documents to the entities responsible for payment (Insurers).