Претензия — это оксюморон в страховая индустрия (Insurance Claim) – ни страховые компании, ни клиенты не хотят подавать претензии. Однако обе стороны хотят разного, когда претензии в конечном итоге подаются.
Клиент хочет, чтобы обработка претензий была быстрой, оперативная связь, быстрое решение и индивидуальный подход, если это возможно.
Страховая компания хочет эффективного и точного решения. И исключить риск переплаты, мошенничества и судебных разбирательств. Но почему автоматизация претензионной документации вопрос в сфере страхования?
О нас 87% страхователей считают, что то, как обрабатываются претензии, влияет на их решения оставаться со страховщиком.
С одной стороны, обработка претензий, возможно, является наиболее заметной из всех страховых операций, которая влияет на удовлетворенность клиентов и удержание. А с другой стороны, страховое мошенничество — это огромный тигр, которого нужно приручить. Общая стоимость страхового мошенничества составила более $ 40 миллиардов долларов в год в США. Страховые претензии обработка — не единственная проблема, от которой страдает страховая отрасль. Некоторые другие слишком знакомые критические проблемы
- Время, затрачиваемое на копирование и вставку данных вручную в нескольких системах.
- Переплаты связаны с неточностями обработки претензий.
- Очень медленное рассмотрение претензий, приводящее к недовольству клиентов.
- Более высокие эксплуатационные расходы.
Итак, что является первым шагом на пути к улучшению работы с претензиями? Автоматизация на основе ИИ.
Искусственный интеллект в страховой отрасли
Перед интеграцией Обработка претензий на основе ИИ, давайте разберемся, как работает обычная обработка претензий.
При обычной обработке претензий клиент, претендующий на страхование, должен предоставить все необходимые документы для проверки и подтверждения достоверности запроса. Основными этапами обработки претензий являются рассмотрение претензий, EOB и урегулирование. Хотя это кажется простым, это легче сказать, чем сделать.
Требуется тонна документов, проверка документов, анализ данных и проверка фактов, прежде чем претензия может быть урегулирована. И этот процесс изобилует ручными ошибками во время проверки и проверки, что открывает путь для изощренного мошенничества с претензиями. Вот почему компании используют преимущества ИИ.
Обработка претензий с помощью ИИ – The Process
Интеграция ИИ в бизнес-модель страхования может повысить ценность как клиентов, так и страховые компании.
Например, представьте, что ваш автомобиль попал в небольшую аварию. Со встроенными телематическими устройствами ваш автомобиль отправит информацию о предполагаемом повреждении системы. Эта же система будет запрашивать подтверждение у клиента, чтобы подтвердить аварию.
Система будет использовать прогнозную и расширенную аналитику, чтобы решить, может ли претензия быть обработана или требуется вмешательство человека.
Как обработать претензию с помощью ИИ?
Страховые претензии ИИ обработка может происходить в течение нескольких минут, от извлечения информации из документов до обработки претензий.
Хотя мы взяли пример повреждения автомобиля Страховые претензии с поддержкой ИИ, тот же процесс повторяется в других пунктах формулы. Наряду с методами NLP (обработка естественного языка) и OCR (оптическое распознавание символов) можно собирать и извлекать важную информацию как из рукописных, так и из печатных документов.
Кроме того, чат-боты на основе NLP можно использовать для оценки заявленного ущерба путем анализа фотографий и видео повреждений.
Примеры обработки претензий с помощью ИИ
Несколько ключевых игроков страховой отрасли изучают преимущества машинного обучения и управление претензиями для улучшения обработки.
Разрабатываются новые платформы на основе искусственного интеллекта для анализа повреждений в режиме реального времени с использованием трехмерных изображений. Кроме того, чат-боты на основе ИИ используются для оптимизации системы реагирования на запросы клиентов за счет упрощения подачи претензий и обновления фото и видео с места происшествия.
С помощью NLP-решений страховые компании также ужесточают и выявляют мошеннические претензии.
Данные о качестве: основа обработки претензий на основе ИИ
ИИ дает страховым компаниям возможность принимать важные решения по сложным претензиям, тщательно изучая данные клиентов, анализ поведения и документацию по претензиям, чтобы установить, является ли претензия подлинной или мошеннической.
Однако самым большим препятствием на пути к автоматизации является разработка надежного решения для обработки претензий на основе машинного обучения, которое можно легко интегрировать в существующие системы. И первым шагом в разработке моделей на основе машинного обучения, которые могут точно прогнозировать претензии, является сбор высококачественных данных.
Ваш процесс автоматизации может дать ощутимые результаты только в том случае, если для обучения моделей машинного обучения используются высококачественные данные. Интеграция пользовательских решений в ваши устаревшие системы или внедрение платформы, которая автоматизирует обработку претензий, очень проста. Но если вы не работаете с качественными, проверенными и помеченными данными, вы не сможете сделать первый шаг к автоматизации ИИ.
Как получить качественные данные с меньшими затратами?
Страховая отрасль много выигрывает от технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Но машинное обучение процветает на данных и на получении качественных данных по более низкой цене; вам нужно смотреть на аутсорсинг.
Аутсорсинг ваших требований к данным поставщику премиум-класса поможет вам получить толчок к развитию. Вам нужны большие объемы сторонних данных, записи о претензиях, такие как информация о потребителях, медицинские претензии, фотографии баз данных повреждений, документы о лечении, счета за ремонт и многое другое.
Shaip является ведущим поставщиком хорошо размеченных данных, специфичных для автоматизация страхования и обработка претензий. С надежным поставщиком обучающих данных, таким как Shaip, вы можете сосредоточиться на разработке, тестировании и развертывании. автоматизированные решения для обработки претензий.
