Az állítás egy oximoron a biztosítási ágazat (Biztosítási kárigény) – sem a biztosítók, sem az ügyfelek nem kívánnak kárigényt benyújtani. Azonban mindkét fél mást akar, amikor a keresetet végül benyújtják.
Az ügyfél azt szeretné, ha az igények feldolgozása gyors, azonnali kommunikációt, gyors megoldást és lehetőség szerint személyes érintést jelentene.
A biztosító hatékony, pontos megoldást szeretne. És kiküszöböli a túlfizetés, a csalás és a peres eljárások kockázatát. De miért követelési dokumentum automatizálás ügy a biztosítási szférában?
Rólunk kötvénytulajdonosok 87%-a úgy gondolják, hogy a kárigények feldolgozásának módja befolyásolja a biztosítóhoz fűződő döntéseiket.
Egyrészt az összes biztosítási tevékenység közül talán a kárfeldolgozás a leglátványosabb, ami hatással van ügyfél-elégedettség és megtartása. Másrészt pedig a biztosítási csalás egy hatalmas tigris, amely arra vár, hogy megszelídítsék. A biztosítási csalás összköltsége több mint $ 40 milliárd évente az USA-ban. Biztosítási igények feldolgozás nem az egyetlen probléma, amely a biztosítási ágazatot sújtja. Néhány más, túlságosan is ismert kritikus probléma
- Az adatok manuális másolására és beillesztésére fordított idő több rendszer között.
- A túlfizetések a követelésfeldolgozás pontatlanságából adódnak.
- Nagyon lassú kárrendezés, ami az ügyfelek sérelméhez vezet.
- Magasabb üzemeltetési költségek.
Tehát mi az első lépés a jobb követelési élmény felé? AI-alapú automatizálás.
Mesterséges intelligencia a biztosítási ágazatban
Integrálás előtt AI-vezérelt követelésfeldolgozás, ismerjük meg, hogyan működik a hagyományos követelésfeldolgozás.
A hagyományos kárrendezés során a biztosítást igénylő ügyfélnek minden szükséges dokumentumot be kell mutatnia a kérelem valódiságának igazolására és alátámasztására. A követelésfeldolgozás elsődleges lépései a kárigények elbírálása, az EOB-k és a rendezés. Bár ez egyszerűnek tűnik, könnyebb mondani, mint megtenni.
Rengeteg papírmunkára, dokumentumellenőrzésre, adatelemzésre és tények ellenőrzésére van szükség a követelés rendezéséhez. Ez a folyamat pedig tele van manuális hibákkal az ellenőrzés és felülvizsgálat során, ami utat nyit a bonyolult követelésekkel kapcsolatos csalásoknak. Ez az oka annak, hogy a vállalatok kihasználják az AI előnyeit.
AI-kompatibilis követelésfeldolgozás – A folyamat
Az AI integrálása a biztosítási üzleti modellbe mind az ügyfelek, mind pedig a biztosító társaságok.
Képzelje el például, hogy járműve kisebb balesetet szenvedett. A beágyazott telematikai eszközökkel járműve információkat küld a rendszer feltételezett károsodásáról. Ugyanez a rendszer megerősítést kér az ügyféltől a baleset igazolására.
A rendszer prediktív és fejlett elemzéseket használ annak eldöntésére, hogy a követelés feldolgozható-e, vagy emberi beavatkozásra van szükség.
Hogyan lehet feldolgozni egy követelést az AI-val?
AI biztosítási igények a feldolgozás néhány percen belül megtörténik, a dokumentumokból való információ kinyerésétől a követelések feldolgozásáig.
Bár vettünk példát a járműkárosításról MI által támogatott biztosítási igények, ugyanezt a folyamatot más igénypontokban is megismétlik. Az NLP – Natural Language Processing – és az OCR – Optical Character Recognition – technikák mellett lehetőség nyílik a kritikus információk rögzítésére és kinyerésére mind a kézzel írt, mind a nyomtatott dokumentumokból.
Ezenkívül az NLP-vezérelt chatbotok a kárról készült fényképek és videók elemzésével felmérhetik az igényelt kárt.
Példák az AI-kompatibilis követelésfeldolgozásra
A biztosítási ágazat számos kulcsszereplője vizsgálja a gépi tanulás előnyeit és követeléskezelés a feldolgozás javítása érdekében.
Új mesterséges intelligencia-alapú platformok fejlesztése folyik a károk valós idejű elemzésére, 3D-s képek segítségével. Ezenkívül mesterséges intelligencia-alapú chatbotokat használnak az ügyfelek válaszadási rendszerének egyszerűsítésére azáltal, hogy egyszerűsítik a panaszok benyújtását, valamint a helyszínről készült fényképek és videók frissítését.
Az NLP-megoldások segítségével a biztosítótársaságok is szigorítanak és azonosítanak csalárd követelések.
Minőségi adatok: A mesterséges intelligencia által vezérelt követelésfeldolgozás alapja
A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a biztosítótársaságok számára, hogy kritikus döntéseket hozzanak bonyolult követelésekkel kapcsolatban az ügyfelek adatainak, a viselkedéselemzésnek és a követelésdokumentációnak a vizsgálatával, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy a követelés valódi vagy csaló.
Az automatizálás elérésének legnagyobb akadálya azonban egy robusztus, ML-alapú követelésfeldolgozási megoldás kifejlesztése, amely zökkenőmentesen integrálható meglévő rendszereikbe. A követelések pontos előrejelzésére alkalmas gépi tanuláson alapuló modellek fejlesztésének első lépése pedig a jó minőségű adatok összegyűjtése.
Az automatizálási folyamat csak akkor hozhat kézzelfogható eredményeket, ha jó minőségű adatokat használnak az ML modellek betanításához. Az egyéni megoldások integrálása a régebbi rendszereibe vagy a követelések feldolgozását automatizáló keretrendszer megvalósítása egyszerű. De ha nem minőségi, ellenőrzött és címkézett adatokkal dolgozik, nem fogja tudni megtenni az első lépést a mesterséges intelligencia automatizálása felé.
Hogyan juthatunk minőségi adatokhoz alacsonyabb költséggel?
A biztosítási ágazat sokat nyer a mesterséges intelligenciával és a gépi tanulási technológiával. A gépi tanulás azonban virágzik az adatokon és a minőségi adatok alacsonyabb költséggel történő megszerzésén; meg kell nézni a kiszervezést.
Az adatkövetelmények prémium szolgáltatóhoz való kiszervezése segít a fejlesztési beindulásban. Nagy mennyiségű harmadik féltől származó adatra, kárnyilvántartásra, például fogyasztói információkra, orvosi panaszokra, káradatbázisokról készült fényképekre, orvosi kezelési dokumentumokra, javítási számlákra és egyebekre van szüksége.
A Shaip a jól címkézett adatok vezető adatszolgáltatója biztosítási automatizálás és a követelések feldolgozása. Egy olyan megbízható képzési adatszolgáltatóval, mint a Shaip, a fejlesztésre, tesztelésre és telepítésre összpontosíthat automatizált követelésfeldolgozási megoldások.
