Un agente de IA clasifica más de 15 000 correos de siniestros al año, reduciendo el tiempo de apertura de un expediente de 5 minutos a unos segundos para un corredor de seguros.
Un importante corredor de seguros gestiona, por cuenta de un promotor inmobiliario francés y de sus proveedores, más de 15 000 correos electrónicos relacionados con declaraciones de daños y garantías decenales (DO/CRAC). Aproximadamente 2 500 declaraciones deben registrarse en su sistema de gestión — una operación que, de forma manual, requiere cerca de cinco minutos por expediente y moviliza a tres tramitadores.
El proceso incluye la clasificación de correos, la apertura del expediente en la herramienta de gestión, el envío de acuses de recibo y la verificación de numerosos datos heterogéneos: contrato, referencia de obra, fechas, siniestro, adjuntos, y muchos más.
La empresa quería automatizar esta etapa para dedicar a sus equipos a expedientes de mayor valor añadido. La solución elegida se basa en un agente de inteligencia artificial conectado al buzón compartido. Este clasifica cada correo (declaración u otro), extrae automáticamente los datos y documentos de los mensajes, verifica su integridad, determina las coberturas aplicables e inyecta la información estructurada en el sistema de gestión. Los datos se conservan un máximo de 30 días, conforme al RGPD y al convenio CRAC.
Todos los mensajes entrantes relacionados con siniestros se redirigen a un buzón común supervisado por la IA. El agente lee el asunto, el cuerpo del mensaje y los adjuntos, y lo clasifica en tres categorías: nueva declaración, información complementaria, u otro. Los correos fuera de alcance se reenvían a los equipos correspondientes.
Los adjuntos — cartas, partes, contratos, presupuestos — se tratan con un motor de reconocimiento OCR combinado con un modelo de lenguaje. La IA extrae los campos necesarios, como el número de contrato, la referencia de obra, la fecha del siniestro, la descripción de los daños, la ubicación y la naturaleza de la obra, así como los importes declarados y la documentación justificativa.
Si falta información, el agente envía un correo solicitando los documentos necesarios. En función de los códigos del daño (categoría, ubicación/parte afectada, causa) y de las fechas, la IA determina también las coberturas pertinentes — daños materiales o responsabilidad civil, por ejemplo — para orientar el tratamiento. Las nomenclaturas de códigos (101 a 112 para categorías, 201 a 219 para ubicaciones/partes afectadas, y otras) están integradas directamente en el modelo.
Cuando los datos están completos, la IA crea automáticamente el expediente en el sistema de información interno mediante una API o un fichero de importación, adjuntando los documentos normalizados. Los correos y archivos se almacenan en un servidor dedicado durante 30 días, y luego se purgan conforme al RGPD.
Se recogen estadísticas de volumen, plazos y complitud para mejorar continuamente los modelos y los procesos. Toda la gestión se realiza en Outlook: la IA aplica etiquetas a los correos para indicar el estado del tratamiento — declaración recibida, extracción en curso, a la espera de complementos, expediente inyectado — permitiendo un seguimiento claro y una implantación muy sencilla.
Clasifica cada correo como nueva declaración, complemento, o fuera de alcance, y lo redirige en consecuencia.
El OCR combinado con un modelo de lenguaje extrae números de contrato, fechas y detalles de los daños directamente desde los adjuntos.
Una vez completo, el expediente se crea automáticamente en el sistema de gestión — totalmente estructurado, sin reintroducción.
La apertura de un expediente pasó de 5 minutos a unos segundos. Con cerca de 2 164 expedientes en 2024, la solución permitió ahorrar más de 22 días de trabajo en el año — es decir, unos 11 días de productividad por tramitador.
El proyecto de automatización de correos DO/CRAC ilustra cómo la IA puede transformar un flujo de trabajo tradicionalmente pesado.
Antes del proyecto, tres tramitadores clasificaban unos 15 000 mensajes al año para identificar 2 500 declaraciones. Cada expediente requería abrir un archivo en la herramienta, crear una referencia, enviar un acuse de recibo y registrar la información. La presencia de anexos heterogéneos — PDF escaneados, fotos de informes, correos reenviados — complicaba la tarea.
La solución se basa en un conector Microsoft Graph o SFTP para recuperar correos, un motor OCR avanzado, un modelo de lenguaje especializado en seguros y un motor de reglas de negocio para la validación. La regla de retención de 30 días y la clasificación de datos se aplican por defecto. Las acciones automatizadas se describen a lo largo de diez flujos del plan: triaje inicial, extracción, control de complitud, inyección, notificación y reporting.
Algunos mensajes contienen información parcial, como la ausencia de un número de contrato, o documentos ilegibles. La IA lanza entonces una solicitud de información complementaria y pone el expediente en espera. La intervención humana se limita a situaciones litigiosas o a anomalías detectadas.
La misma arquitectura puede desplegarse para otras tipologías de siniestros, como la responsabilidad civil o los daños a bienes fuera de construcción, o para otros canales, como los formularios web y la mensajería instantánea. El aprendizaje continuo mejora el reconocimiento de documentos y la detección de coberturas.
En resumen, este caso muestra que, combinando triaje inteligente, extracción semántica y validaciones de negocio, es posible automatizar la mayoría de las declaraciones de siniestros recibidas por correo electrónico cumpliendo los requisitos regulatorios y aumentando la satisfacción de los equipos.