Dissertation/ Thesis
Aplicativo Móvil para reducir los tiempos de espera en los servicios de atención de IAFAS prepagas de Lima utilizando Chatbot con Machine Learning y PLN
| العنوان: | Aplicativo Móvil para reducir los tiempos de espera en los servicios de atención de IAFAS prepagas de Lima utilizando Chatbot con Machine Learning y PLN |
|---|---|
| المؤلفون: | Araujo Mebus, Hugo Javier, Doménique Romero, José Alejandro |
| المساهمون: | Huarcaya Junes, Alejandrina Nelly, Berrocal Navarro, Richard Leonardo |
| المصدر: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) ; Repositorio Académico - UPC |
| بيانات النشر: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) PE |
| سنة النشر: | 2024 |
| المجموعة: | Repositorio Académico de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) |
| مصطلحات موضوعية: | Chatbot de atención al cliente, Chatbot con PLN, Chatbot con árboles de decisiones, Reducción de tiempos de espera en aseguradoras, Atención al asegurado, Customer service chatbot, Chatbot with PLN, Chatbot with decision trees, Reduction of waiting times in insurance companies, Policyholder service, https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04, https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 |
| الوصف: | Las aseguradoras de salud que están subordinadas a una sola clínica han registrado por primera vez 6,938 reclamos entre el primer semestre del 2021 y el primer semestre del 2022 en la Superintendencia Nacional de Salud (SUSALUD). El 70% de estos reclamos tratan sobre la atención brindada al asegurado que se origina debido al excesivo tiempo de espera al brindar información a los afiliados que ha aumentado tras la congestión de los canales de atención, la falta de plataformas tecnológicas para el afiliado, los insuficientes canales de atención y la demora en la obtención de información de la póliza o atenciones médicas. En consecuencia, el elevado número de reclamos ha tenido un impacto económico paras las IAFAS prepagas ya que ha ocasionado 25 sanciones entre S/. 8,800.00 a S/. 220,000.00. Por ello, se propone el desarrollo de un chatbot que utilice machine learning y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para reducir los tiempos de espera en los servicios de atención al asegurado en IAFAS Prepagas de Lima. El modelo propuesto consta de 3 fases: extracción de información mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural, determinación de intención del usuario aplicando el algoritmo de árboles de decisiones y consulta de documentos utilizando servicios Api REST. Esta propuesta fue validada mediante un caso de estudio en una aseguradora prepaga de Lima durante tres días a través de un análisis comparativo de la variable de tiempos de respuesta frente a la variable de uso del aplicativo. Los resultados muestran que el modelo logró reducir los tiempos de espera en 88.43% aproximadamente. ; Health insurers that are subordinated to a single clinic have registered for the first time 6,938 claims between the first half of 2021 and the first half of 2022 with the National Health Superintendence (SUSALUD). Seventy percent of these claims deal with the attention provided to the insured, which originates due to the excessive waiting time when providing information to the affiliates that has increased after the ... |
| نوع الوثيقة: | bachelor thesis |
| وصف الملف: | application/pdf; application/epub; application/msword |
| اللغة: | Spanish; Castilian |
| Relation: | https://audio.com/raupc/audio/10144; @raupc; http://hdl.handle.net/10757/672220; 000000012196144X |
| الاتاحة: | http://hdl.handle.net/10757/672220 |
| Rights: | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International ; info:eu-repo/semantics/openAccess ; http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ ; http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| رقم الانضمام: | edsbas.493451C9 |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| الوصف غير متاح. |