Contrate expertos en reclamaciones

    Cliente: Aseguradora líder en el Medio Oeste de EE. UU.

    Desafío: El sistema heredado del cliente provocaba retrasos de hasta 72 horas en la actualización de estados dentro de su Plataforma de reclamaciones por accidentes laborales, generando insatisfacción en los usuarios y multas regulatorias.

    Solución: Smartbrain desplegó un equipo aumentado de 4 desarrolladores Java Senior especializados en Spring Boot. El equipo diseñó una capa de middleware para desacoplar el frontend moderno de la base de datos legacy, implementando procesamiento asíncrono para la ingesta de datos de siniestros.

    Resultado: La latencia de actualización se redujo drásticamente, logrando una disminución del 95% en los tiempos de espera. Esto permitió el procesamiento en tiempo real de las reclamaciones, mejorando la retención de clientes corporativos en un 15% durante el primer trimestre.

    Cliente: Firma de LegalTech en Nueva York.

    Desafío: El procesamiento manual de documentos médicos y legales en su Plataforma de reclamaciones por accidentes laborales creaba un cuello de botella, limitando la capacidad de la firma para escalar su base de clientes.

    Solución: Integramos dos ingenieros Java con experiencia en NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural). Desarrollaron un microservicio en Java que ingiere documentos escaneados, extrae datos clave y los clasifica automáticamente dentro del flujo de trabajo de la plataforma.

    Resultado: La automatización resultó en una reducción del 70% en horas-hombre dedicadas a la entrada de datos. La firma pudo duplicar su volumen de casos gestionados sin contratar personal administrativo adicional, aumentando su margen de beneficio operativo.

    Cliente: Empresa de Gestión de Riesgos en Construcción.

    Desafío: La Plataforma de reclamaciones por accidentes laborales del cliente colapsaba bajo la carga de reportes simultáneos durante las auditorías de seguridad trimestrales, causando pérdida de datos críticos.

    Solución: Proporcionamos un arquitecto de software y tres desarrolladores Java para migrar su arquitectura monolítica a microservicios en la nube. Se implementaron patrones de diseño resilientes y auto-escalado utilizando Kubernetes y Java.

    Resultado: El sistema logró un 100% de tiempo de actividad (uptime) durante la temporada de auditoría más exigente del año. La capacidad de procesamiento de transacciones por segundo aumentó en un 300%, eliminando por completo la pérdida de datos de incidentes.