Твърдението е оксиморон в застрахователна индустрия (Застрахователен иск) – нито застрахователните компании, нито клиентите искат да предявяват искове. И двете страни обаче искат различни неща, когато исковете в крайна сметка бъдат заведени.
Клиентът иска обработката на искове да бъде бърза, бърза комуникация, бързо разрешаване и лично отношение, ако е възможно.
Застрахователната компания иска ефективно и точно решение. И елиминирайте риска от надплащане, измама и съдебни спорове. Но защо автоматизация на документи за рекламации значение в застрахователната сфера?
За нас 87% от застрахованите вярват, че начинът, по който се обработват искове, влияе върху решенията им да се придържат към застрахователя.
От една страна обработката на искове е може би най-видимата от всички застрахователни дейности, което оказва влияние удовлетвореността на клиентите и задържане. А от друга страна, застрахователните измами са огромен тигър, който чака да бъде опитомен. Общата цена на застрахователната измама беше повече от $ 40 млрд. Годишно в САЩ. Застрахователни искове обработване не е единственият проблем, измъчващ застрахователната индустрия. Някои други твърде познати критични проблеми са
- Времето, прекарано ръчно копиране и поставяне на данни в множество системи.
- Надплащанията се дължат на неточности при обработката на искове.
- Много бавно разрешаване на искове, което води до оплаквания на клиентите.
- По-високи експлоатационни разходи.
И така, коя е първата стъпка към по-добро изживяване при искове? AI базирана автоматизация.
Изкуствен интелект в застрахователната индустрия
При конвенционална обработка на искове, клиентът, който иска застраховката, трябва да представи всички необходими документи, за да потвърди и обоснове истинността на заявката. Основните стъпки в обработката на искове са решаване на искове, EOBs и уреждане. Въпреки че това изглежда просто, по-лесно е да се каже, отколкото да се направи.
Необходими са много документи, проверка на документи, анализ на данни и проверка на факти, преди искът да може да бъде уреден. И този процес е пълен с ръчни грешки по време на проверка и преглед, проправяйки пътя за сложни измами с искове. Това е причината компаниите да се възползват от предимствата на AI.
Обработка на искове с активиран AI – Процесът
Интегрирането на AI в застрахователния бизнес модел може да добави стойност както за клиентите, така и за застрахователни компании.
Например, представете си, че вашият автомобил е участвал в лек инцидент. С вградените телематични устройства вашият автомобил ще изпрати информация за предполагаемата повреда на системата. Същата система ще търси потвърждение от клиента, за да потвърди произшествието.
Системата ще използва предсказуем и усъвършенстван анализ, за да реши дали искът може да бъде обработен или е необходима човешка намеса.
Как да обработим иск с AI?
AI застрахователни искове обработката може да се извърши в рамките на няколко минути, от извличането на информация от документи до искове за обработка.
Въпреки че взехме пример с щетите на превозни средства Застрахователни искове с активиран AI, същият процес се повтаря в други претенции. Заедно с техниките NLP – обработка на естествен език – и OCR – оптично разпознаване на знаци, е възможно да се улови и извлече критична информация както от ръкописни, така и от печатни документи.
Освен това управляваните от НЛП чатботове могат да се използват за оценка на заявените щети чрез анализиране на снимките и видеоклиповете на щетите.
Примери за обработка на искове с активиран AI
Няколко ключови играча в застрахователната индустрия проучват предимствата на машинното обучение и управление на искове за подобряване на обработката.
Разработват се нови базирани на изкуствен интелект платформи за анализиране на щетите в реално време с помощта на 3-D изображения. Освен това базираните на изкуствен интелект чатботове се използват за рационализиране на системата за отговор на клиентите чрез опростяване на подаването на искове и актуализирането на снимки и видео на сцената.
Използвайки НЛП решения, застрахователните компании също затягат и идентифицират измамни искове.
Качествени данни: Основата на управляваната от AI обработка на искове
AI предоставя на застрахователните компании възможността да вземат критични решения относно сложни претенции чрез преглед на клиентски данни, анализ на поведението и документация за искове, за да установят дали искът е истински или измамен.
Въпреки това, най-голямото препятствие при постигането на автоматизация е разработването на стабилно базирано на ML решение за обработка на искове, което може да бъде безпроблемно интегрирано в техните съществуващи системи. И първата стъпка в разработването на модели, базирани на машинно обучение, които могат точно да предвидят искове, е събирането на висококачествени данни.
Вашият процес на автоматизация може да даде осезаеми резултати само когато се използват висококачествени данни за обучение на ML моделите. Интегрирането на персонализирани решения във вашите наследени системи или прилагането на рамка, която автоматизира обработката на искове, е лесно. Но когато не работите с качествени, проверени и обозначени данни, няма да можете да направите първата стъпка към автоматизацията на AI.
Как да получите качествени данни на по-ниска цена?
Застрахователната индустрия печели много от технологията за изкуствен интелект и машинно обучение. Но машинното обучение процъфтява върху данни и за получаване на качествени данни на по-ниска цена; трябва да погледнете аутсорсинга.
Възлагането на вашите изисквания за данни към първокласен доставчик ще ви помогне да получите тласък на разработката. Имате нужда от големи количества данни от трети страни, записи на искове, като информация за потребителите, медицински искове, снимки на бази данни за щети, документи за медицинско лечение, фактури за ремонт и др.
Shaip е водещият доставчик на данни с добре етикетирани данни, специфични за застрахователна автоматизация и обработка на искове. С надежден доставчик на данни за обучение, като Shaip, можете да се съсредоточите върху разработването, тестването и внедряването решения за автоматизирана обработка на искове.
