Ο ισχυρισμός είναι οξύμωρο στο ασφαλιστική βιομηχανία (Ασφαλιστική αξίωση) – ούτε οι ασφαλιστικές εταιρείες ούτε οι πελάτες θέλουν να υποβάλουν αξιώσεις. Ωστόσο, και τα δύο μέρη θέλουν διαφορετικά πράγματα όταν τελικά κατατεθούν οι αξιώσεις.
Ο πελάτης θέλει η επεξεργασία των αξιώσεων να είναι γρήγορη, άμεση επικοινωνία, γρήγορη επίλυση και προσωπική επαφή, αν είναι δυνατόν.
Η ασφαλιστική εταιρεία θέλει αποτελεσματική, ακριβή επίλυση. Και εξαλείψτε τον κίνδυνο υπερπληρωμών, απάτης και δικαστικών διαφορών. Γιατί όμως αυτοματοποίηση εγγράφων αξιώσεων θέμα στον ασφαλιστικό τομέα;
Σχετικά 87% των ασφαλισμένων πιστεύουν ότι ο τρόπος με τον οποίο διεκπεραιώνονται οι αξιώσεις επηρεάζει τις αποφάσεις τους να παραμείνουν με τον ασφαλιστή.
Από τη μία πλευρά, η διεκπεραίωση αποζημιώσεων είναι ίσως η πιο ορατή από όλες τις ασφαλιστικές δραστηριότητες, η οποία επηρεάζει ικανοποίηση των πελατών και διατήρηση. Και από την άλλη, η ασφαλιστική απάτη είναι μια τεράστια τίγρη που περιμένει να εξημερωθεί. Το συνολικό κόστος της ασφαλιστικής απάτης ήταν περισσότερο από $ 40 ετησίως στις Η.Π.Α. Ασφαλιστικές απαιτήσεις μεταποίηση δεν είναι το μόνο πρόβλημα που μαστίζει τον ασφαλιστικό κλάδο. Μερικά άλλα πολύ γνωστά κρίσιμα ζητήματα είναι
- Ο χρόνος που δαπανάται για μη αυτόματη αντιγραφή και επικόλληση δεδομένων σε πολλαπλά συστήματα.
- Οι υπερπληρωμές οφείλονται σε ανακρίβειες επεξεργασίας αξιώσεων.
- Πολύ αργή επίλυση αξιώσεων που οδηγεί σε παράπονα πελατών.
- Μεγαλύτερο κόστος λειτουργίας.
Λοιπόν, ποιο είναι το πρώτο βήμα προς μια καλύτερη εμπειρία αξιώσεων; Αυτοματισμός που βασίζεται σε AI.
Τεχνητή Νοημοσύνη στον Ασφαλιστικό Κλάδο
Πριν από την ενσωμάτωση Επεξεργασία αξιώσεων με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη, ας καταλάβουμε πώς λειτουργεί η συμβατική επεξεργασία αξιώσεων.
Στη συμβατική διεκπεραίωση αξιώσεων, ο πελάτης που διεκδικεί την ασφάλιση πρέπει να προσκομίσει όλα τα απαραίτητα έγγραφα για να επαληθεύσει και να τεκμηριώσει την αληθοφάνεια του αιτήματος. Τα κύρια βήματα στη διεκπεραίωση αξιώσεων είναι η εκδίκαση αξιώσεων, τα EOB και ο διακανονισμός. Αν και αυτό φαίνεται απλό, είναι πιο εύκολο να το λες παρά να το κάνεις.
Απαιτείται ένας τόνος γραφειοκρατίας, επαλήθευσης εγγράφων, ανάλυση δεδομένων και έλεγχος γεγονότων για να διευθετηθεί η αξίωση. Και αυτή η διαδικασία είναι γεμάτη με χειροκίνητα λάθη κατά την επαλήθευση και τον έλεγχο, ανοίγοντας το δρόμο για περίπλοκες απάτες αξιώσεων. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι εταιρείες αξιοποιούν τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης.
Επεξεργασία αξιώσεων με δυνατότητα AI – Η διαδικασία
Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στο ασφαλιστικό επιχειρηματικό μοντέλο μπορεί να προσθέσει αξία τόσο στους πελάτες όσο και ασφαλιστικές εταιρείες.
Για παράδειγμα, φανταστείτε ότι το όχημά σας ενεπλάκη σε ένα μικρό ατύχημα. Με τις ενσωματωμένες συσκευές τηλεματικής, το όχημά σας θα στείλει πληροφορίες σχετικά με την πιθανή βλάβη στο σύστημα. Το ίδιο σύστημα θα ζητήσει επιβεβαίωση από τον πελάτη για την επαλήθευση του ατυχήματος.
Το σύστημα θα χρησιμοποιήσει προγνωστικά και προηγμένα αναλυτικά στοιχεία για να αποφασίσει εάν η αξίωση μπορεί να διεκπεραιωθεί ή εάν απαιτείται ανθρώπινη παρέμβαση.
Πώς να επεξεργαστείτε μια αξίωση με AI;
Ασφαλιστικές αξιώσεις AI Η επεξεργασία μπορεί να πραγματοποιηθεί μέσα σε λίγα λεπτά, από την εξαγωγή πληροφοριών από τα έγγραφα έως τις αξιώσεις έως την επεξεργασία.
Αν και έχουμε πάρει το παράδειγμα ζημιάς οχημάτων Ασφαλιστικές αξιώσεις με δυνατότητα AI, η ίδια διαδικασία επαναλαμβάνεται και σε άλλες αξιώσεις. Μαζί με τις τεχνικές NLP – Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας – και OCR – Οπτική Αναγνώριση Χαρακτήρων –, είναι δυνατή η καταγραφή και η εξαγωγή κρίσιμων πληροφοριών τόσο από χειρόγραφα όσο και από έντυπα έγγραφα.
Επιπλέον, τα chatbot που βασίζονται σε NLP μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αξιολόγηση της ζημίας που ζητήθηκε, αναλύοντας τις φωτογραφίες και τα βίντεο της ζημίας.
Παραδείγματα επεξεργασίας αξιώσεων με δυνατότητα AI
Αρκετοί βασικοί παράγοντες στον ασφαλιστικό κλάδο διερευνούν τα οφέλη της μηχανικής μάθησης και διαχείριση απαιτήσεων για τη βελτίωση της επεξεργασίας.
Νέες πλατφόρμες βασισμένες στην τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσονται για την ανάλυση ζημιών σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας τρισδιάστατες εικόνες. Επιπλέον, chatbot που βασίζονται σε AI χρησιμοποιούνται για τον εξορθολογισμό του συστήματος απόκρισης πελατών απλοποιώντας την υποβολή αξιώσεων και την ενημέρωση φωτογραφιών και βίντεο της σκηνής.
Χρησιμοποιώντας λύσεις NLP, οι ασφαλιστικές εταιρείες επίσης αυστηροποιούν και εντοπίζουν δόλιες αξιώσεις.
Δεδομένα ποιότητας: Η βάση της επεξεργασίας αξιώσεων με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη
Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει στις ασφαλιστικές εταιρείες τη δυνατότητα να λαμβάνουν κρίσιμες αποφάσεις σχετικά με περίπλοκες αξιώσεις ελέγχοντας τα δεδομένα πελατών, την ανάλυση συμπεριφοράς και την τεκμηρίωση των αξιώσεων για να εξακριβωθεί εάν η αξίωση είναι γνήσια ή δόλια.
Ωστόσο, το μεγαλύτερο εμπόδιο για την επίτευξη αυτοματοποίησης είναι η ανάπτυξη μιας ισχυρής λύσης επεξεργασίας αξιώσεων που βασίζεται σε ML που μπορεί να ενσωματωθεί ομαλά στα υπάρχοντα συστήματά τους. Και το πρώτο βήμα για την ανάπτυξη μοντέλων που βασίζονται στη μηχανική μάθηση που μπορούν να προβλέψουν με ακρίβεια τις αξιώσεις είναι η συλλογή δεδομένων υψηλής ποιότητας.
Η διαδικασία αυτοματοποίησής σας μπορεί να αποφέρει απτά αποτελέσματα μόνο όταν χρησιμοποιούνται δεδομένα υψηλής ποιότητας για την εκπαίδευση των μοντέλων ML. Η ενσωμάτωση προσαρμοσμένων λύσεων στα παλαιού τύπου συστήματα ή η εφαρμογή ενός πλαισίου που αυτοματοποιεί την επεξεργασία αξιώσεων είναι εύκολη. Ωστόσο, όταν δεν εργάζεστε με ποιοτικά, επαληθευμένα και επισημασμένα δεδομένα, δεν θα μπορείτε να κάνετε το πρώτο βήμα προς την αυτοματοποίηση AI.
Πώς να αποκτήσετε ποιοτικά δεδομένα με χαμηλότερο κόστος;
Ο ασφαλιστικός κλάδος κερδίζει πολλά από την τεχνητή νοημοσύνη και την τεχνολογία μηχανικής μάθησης. Αλλά η μηχανική μάθηση ευδοκιμεί στα δεδομένα και στην απόκτηση ποιοτικών δεδομένων με χαμηλότερο κόστος. πρέπει να εξετάσετε την εξωτερική ανάθεση.
Η εξωτερική ανάθεση των απαιτήσεων δεδομένων σας σε έναν premium πάροχο θα σας βοηθήσει να αποκτήσετε ένα ξεκίνημα ανάπτυξης. Χρειάζεστε μεγάλες ποσότητες δεδομένων τρίτων, αρχεία αξιώσεων, όπως πληροφορίες καταναλωτών, ιατρικές αξιώσεις, φωτογραφίες βάσεων δεδομένων ζημιών, έγγραφα ιατρικής περίθαλψης, τιμολόγια επισκευής και άλλα.
Η Shaip είναι ο κορυφαίος πάροχος δεδομένων με καλά επισημασμένα δεδομένα ειδικά για ασφαλιστική αυτοματοποίηση και διεκπεραίωση αξιώσεων. Με έναν αξιόπιστο πάροχο δεδομένων εκπαίδευσης όπως το Shaip, μπορείτε να εστιάσετε στην ανάπτυξη, τη δοκιμή και την ανάπτυξη αυτοματοποιημένες λύσεις επεξεργασίας αξιώσεων.
