Väite on oksymoroni vakuutusala (Vakuutuskorvaus) – vakuutusyhtiöt tai asiakkaat eivät halua tehdä korvauksia. Molemmat osapuolet haluavat kuitenkin eri asioita, kun kanteet lopulta nostetaan.
Asiakas haluaa reklamaatioiden käsittelyn olevan nopeaa, nopeaa viestintää, nopeaa ratkaisua ja mahdollisuuksien mukaan henkilökohtaista kosketusta.
Vakuutusyhtiö haluaa tehokkaan ja tarkan ratkaisun. Ja poista liiallisten maksujen, petosten ja oikeudenkäyntien riski. Mutta miksi tekee korvausasiakirjojen automaatio asia vakuutusalalla?
Meistä 87 % vakuutuksenottajista uskovat, että korvausvaatimusten käsittely vaikuttaa heidän päätöksiinsä pysyä vakuutuksenantajan kanssa.
Toisaalta korvauskäsittely on ehkä näkyvin kaikista vakuutustoimista, mikä vaikuttaa asiakastyytyväisyys ja säilyttäminen. Ja toisaalta vakuutuspetos on valtava tiikeri, joka odottaa kesytystä. Vakuutuspetoksen kokonaiskustannukset olivat yli $ 40 miljardia euroa vuodessa Yhdysvalloissa. Vakuutustuotot käsittely ei ole ainoa vakuutusalaa vaivaava ongelma. Jotkut muut aivan liian tutut kriittiset ongelmat ovat
- Aika, joka kuluu tietojen manuaaliseen kopioimiseen ja liittämiseen useiden järjestelmien välillä.
- Liialliset maksut johtuvat korvausten käsittelyn epätarkkuuksista.
- Erittäin hidas reklamaatioiden käsittely, mikä johtaa asiakkaiden epäkohtiin.
- Korkeammat käyttökustannukset.
Joten mikä on ensimmäinen askel kohti parempaa väitekokemusta? AI-pohjainen automaatio.
Tekoäly vakuutusalalla
Ennen integrointia Tekoälypohjainen vaatimuskäsittely, Ymmärretään, miten perinteinen vaatimusten käsittely toimii.
Perinteisessä korvauskäsittelyssä vakuutuksen hakevan asiakkaan on esitettävä kaikki tarvittavat asiakirjat pyynnön todenperäisyyden todentamiseksi ja perustelemiseksi. Korvauskäsittelyn ensisijaiset vaiheet ovat korvausten ratkaiseminen, EOB:t ja sovinto. Vaikka tämä näyttää yksinkertaiselta, se on helpommin sanottu kuin tehty.
Vaatimuksen ratkaiseminen vaatii paljon paperityötä, asiakirjojen tarkistamista, tietojen analysointia ja tosiasioiden tarkistamista. Ja tämä prosessi on täynnä manuaalisia virheitä todentamisen ja tarkastelun aikana, mikä tasoittaa tietä monimutkaisille vaatimuspetoksille. Tästä syystä yritykset hyödyntävät tekoälyn etuja.
AI-yhteensopiva vaatimuskäsittely – prosessi
Tekoälyn integroiminen vakuutusliiketoimintamalliin voi tuoda lisäarvoa sekä asiakkaille että vakuutusyhtiöt.
Kuvittele esimerkiksi, että ajoneuvosi on joutunut pieneen onnettomuuteen. Sisäänrakennettujen telemaattisten laitteiden avulla ajoneuvosi lähettää tietoa järjestelmän epäillystä vauriosta. Sama järjestelmä pyytää asiakkaalta vahvistuksen onnettomuuden todentamiseksi.
Järjestelmä käyttää ennakoivaa ja kehittynyttä analytiikkaa päättääkseen, voidaanko väite käsitellä vai tarvitaanko ihmisen väliintuloa.
Kuinka käsitellä vaatimus tekoälyn avulla?
AI-vakuutuskorvaukset käsittely voi tapahtua muutamassa minuutissa tietojen poimimisesta asiakirjoista vaatimuksiin käsittelyyn.
Vaikka olemme ottaneet esimerkin ajoneuvovaurioista Tekoälyn tukemat vakuutuskorvaukset, sama prosessi toistetaan muissa patenttivaatimuksissa. NLP – Natural Language Processing – ja OCR – Optical Character Recognition – tekniikoiden lisäksi on mahdollista kaapata ja poimia tärkeitä tietoja sekä käsin kirjoitetuista että painetuista asiakirjoista.
Lisäksi NLP-ohjattuja chatbotteja voidaan käyttää väitetyn vahingon arvioimiseen analysoimalla vahingosta otettuja valokuvia ja videoita.
Esimerkkejä tekoälyä käyttävästä vaatimuskäsittelystä
Useat vakuutusalan avaintoimijat tutkivat koneoppimisen etuja ja korvausten hallinta käsittelyn parantamiseksi.
Uusia tekoälypohjaisia alustoja kehitetään analysoimaan vaurioita reaaliajassa 3D-kuvien avulla. Lisäksi tekoälypohjaisia chatbotteja käytetään virtaviivaistamaan asiakkaiden vastausjärjestelmää yksinkertaistamalla reklamaatioiden lähettämistä sekä valokuvien ja videoiden päivittämistä tapahtumapaikasta.
NLP-ratkaisujen avulla myös vakuutusyhtiöt kiristyvät ja tunnistautuvat petollisia väitteitä.
Laatutiedot: tekoälypohjaisen vaatimuskäsittelyn perusta
Tekoäly tarjoaa vakuutusyhtiöille mahdollisuuden tehdä kriittisiä päätöksiä monimutkaisista vaateista tarkastelemalla asiakastietoja, käyttäytymisanalyysiä ja vaatimusdokumentaatiota varmistaakseen, onko vaatimus aito vai vilpillinen.
Suurin este automatisoinnin saavuttamiselle on kuitenkin vankan, ML-pohjaisen korvaustenkäsittelyratkaisun kehittäminen, joka voidaan integroida sujuvasti olemassa oleviin järjestelmiin. Ja ensimmäinen askel kehitettäessä koneoppimiseen perustuvia malleja, jotka voivat ennustaa väitteitä tarkasti, on korkealaatuisen tiedon kerääminen.
Automaatioprosessisi voi tuottaa konkreettisia tuloksia vain, kun ML-mallien kouluttamiseen käytetään korkealaatuista dataa. Räätälöityjen ratkaisujen integrointi vanhoihin järjestelmiisi tai vaatimusten käsittelyn automatisoivan kehyksen käyttöönotto on helppoa. Mutta kun et työskentele laadukkaiden, varmennettujen ja merkittyjen tietojen kanssa, et voi ottaa ensimmäistä askelta kohti tekoälyautomaatiota.
Kuinka saada laadukasta dataa pienemmällä hinnalla?
Vakuutusala hyötyy paljon tekoälystä ja koneoppimisteknologiasta. Mutta koneoppiminen kukoistaa datasta ja laadukkaan datan hankkimisesta pienemmillä kustannuksilla; sinun täytyy tarkastella ulkoistamista.
Tietovaatimustesi ulkoistaminen premium-palveluntarjoajalle auttaa sinua saamaan kehityspotkun. Tarvitset suuria määriä kolmannen osapuolen tietoja, korvausasiakirjoja, kuten kuluttajatietoja, lääketieteellisiä vaateita, kuvia vahinkotietokannoista, hoitoasiakirjoja, korjauslaskuja ja paljon muuta.
Shaip on johtava datan toimittaja hyvin merkittyjä tietoja erityisesti vakuutusautomaatio ja vaateiden käsittely. Shaipin kaltaisen luotettavan koulutustietojen tarjoajan avulla voit keskittyä kehittämiseen, testaamiseen ja käyttöönottoon automaattiset korvausten käsittelyratkaisut.
