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
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.
