Przetwarzanie roszczeń Proste

Jak sztuczna inteligencja sprawia, że ​​przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych jest proste i niezawodne

Roszczenie jest oksymoronem w branża ubezpieczeniowa (Roszczenie ubezpieczeniowe) – ani firmy ubezpieczeniowe, ani klienci nie chcą zgłaszać roszczeń. Jednak obie strony chcą różnych rzeczy, gdy roszczenia zostaną ostatecznie złożone.

Klient chce, aby przetwarzanie roszczeń było szybkie, szybka komunikacja, szybkie rozwiązanie i, jeśli to możliwe, osobisty kontakt.

Firma ubezpieczeniowa chce skutecznego i dokładnego rozwiązania. I wyeliminuj ryzyko przepłacania, oszustwa i sporów sądowych. Ale dlaczego automatyzacja dokumentacji reklamacyjnej sprawa w dziedzinie ubezpieczeń?

O nas 87% ubezpieczających uważa, że ​​sposób rozpatrywania roszczeń wpływa na ich decyzje o pozostaniu przy ubezpieczycielu.

Z jednej strony przetwarzanie roszczeń jest prawdopodobnie najbardziej widoczną ze wszystkich czynności ubezpieczeniowych, które mają wpływ satysfakcja konsumenta i retencji. Z drugiej strony oszustwa ubezpieczeniowe to ogromny tygrys, który czeka na okiełznanie. Całkowity koszt oszustwa ubezpieczeniowego był ponad $ XNXX miliardów rocznie w Stanach Zjednoczonych. Roszczenia ubezpieczeniowe przetwarzanie nie jest jedynym problemem trapiącym branżę ubezpieczeniową. Niektóre inne, aż nazbyt dobrze znane, krytyczne kwestie są

  • Czas spędzony na ręcznym kopiowaniu i wklejaniu danych w wielu systemach.
  • Nadpłaty wynikają z nieprawidłowości w przetwarzaniu roszczeń.
  • Bardzo powolne rozpatrywanie roszczeń, co prowadzi do skarg klientów.
  • Wyższe koszty eksploatacji.

Jaki jest więc pierwszy krok w kierunku lepszej obsługi roszczeń? Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej

Ai W Ubezpieczeniach Przed integracją Przetwarzanie roszczeń oparte na sztucznej inteligencji, przyjrzyjmy się, jak działa konwencjonalne przetwarzanie roszczeń.

W przypadku konwencjonalnej obsługi szkód klient ubiegający się o ubezpieczenie musi przedstawić wszystkie niezbędne dokumenty w celu weryfikacji i uzasadnienia prawdziwości wniosku. Podstawowymi etapami przetwarzania roszczeń są rozstrzyganie roszczeń, EOB i ugoda. Chociaż wydaje się to proste, łatwiej powiedzieć niż zrobić.

Zanim roszczenie będzie mogło zostać rozstrzygnięte, wymagana jest masa dokumentów, weryfikacja dokumentów, analiza danych i sprawdzanie faktów. Proces ten jest usiany ręcznymi błędami podczas weryfikacji i przeglądu, torując drogę skomplikowanym oszustwom związanym z roszczeniami. To jest powód, dla którego firmy wykorzystują zalety sztucznej inteligencji.

Przetwarzanie roszczeń z obsługą sztucznej inteligencji — Proces

Integracja sztucznej inteligencji z ubezpieczeniowym modelem biznesowym może stanowić wartość dodaną zarówno dla klientów, jak i dla nich firmy ubezpieczeniowe.

Na przykład wyobraź sobie, że twój samochód brał udział w drobnym wypadku. Dzięki wbudowanym urządzeniom telematycznym Twój pojazd prześle do systemu informację o podejrzeniu uszkodzenia. Ten sam system będzie szukał potwierdzenia od klienta, aby zweryfikować wypadek.

System użyje predykcyjnych i zaawansowanych analiz, aby zdecydować, czy roszczenie może zostać rozpatrzone, czy też wymagana jest interwencja człowieka.

Omówmy dzisiaj Twoje wymagania dotyczące danych szkoleniowych AI.

Jak przetworzyć roszczenie za pomocą AI?

Przetwarzanie roszczeń oparte na sztucznej inteligencji

Roszczenia ubezpieczeniowe AI przetwarzanie może nastąpić w ciągu kilku minut, od wydobycia informacji z dokumentów po roszczenia do przetworzenia.

Chociaż wzięliśmy przykład z uszkodzenia pojazdu Roszczenia ubezpieczeniowe z obsługą AI, ten sam proces jest powtórzony w innych zastrzeżeniach. Wraz z technikami NLP – Natural Language Processing – i OCR – Optical Character Recognition – możliwe jest przechwytywanie i wydobywanie krytycznych informacji zarówno z dokumentów pisanych odręcznie, jak i drukowanych.

Co więcej, chatboty oparte na NLP mogą być wykorzystywane do oceny zgłoszonych szkód poprzez analizę zdjęć i filmów przedstawiających szkody.

Przykłady przetwarzania roszczeń z obsługą sztucznej inteligencji 

Kilku kluczowych graczy w branży ubezpieczeniowej bada korzyści płynące z uczenia maszynowego i zarządzanie roszczeniami w celu usprawnienia przetwarzania.

Opracowywane są nowe platformy oparte na sztucznej inteligencji do analizowania szkód w czasie rzeczywistym przy użyciu obrazów 3D. Ponadto chatboty oparte na sztucznej inteligencji są wykorzystywane do usprawnienia systemu odpowiedzi klientów poprzez uproszczenie składania roszczeń oraz aktualizowanie zdjęć i filmów z miejsca zdarzenia.

Wykorzystując rozwiązania NLP, firmy ubezpieczeniowe również zacieśniają i identyfikują oszukańcze roszczenia.

Dane dotyczące jakości: podstawa przetwarzania roszczeń opartego na sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja zapewnia firmom ubezpieczeniowym możliwość podejmowania krytycznych decyzji dotyczących skomplikowanych roszczeń poprzez analizę danych klientów, analizę zachowań i dokumentację roszczeń w celu ustalenia, czy roszczenie jest prawdziwe, czy fałszywe.

Jednak największą przeszkodą w osiągnięciu automatyzacji jest opracowanie solidnego rozwiązania do przetwarzania roszczeń opartego na ML, które można płynnie zintegrować z istniejącymi systemami. Pierwszym krokiem w opracowywaniu modeli opartych na uczeniu maszynowym, które mogą dokładnie przewidywać roszczenia, jest gromadzenie danych wysokiej jakości.

Twój proces automatyzacji może przynieść namacalne rezultaty tylko wtedy, gdy do uczenia modeli uczenia maszynowego używane są dane wysokiej jakości. Integracja niestandardowych rozwiązań ze starszymi systemami lub wdrożenie struktury automatyzującej przetwarzanie roszczeń jest łatwe. Ale jeśli nie pracujesz z wysokiej jakości, zweryfikowanymi i oznakowanymi danymi, nie będziesz w stanie zrobić pierwszego kroku w kierunku automatyzacji AI.

Jak uzyskać wysokiej jakości dane niższym kosztem?

Branża ubezpieczeniowa bardzo dużo zyskuje na sztucznej inteligencji i technologii uczenia maszynowego. Ale uczenie maszynowe rozwija się dzięki danym i pozyskiwaniu danych wysokiej jakości po niższych kosztach; musisz spojrzeć na outsourcing.

Outsourcing wymagań dotyczących danych do dostawcy premium pomoże Ci uzyskać szybki start w rozwoju. Potrzebujesz dużych ilości danych stron trzecich, rejestrów roszczeń, takich jak informacje konsumenckie, roszczenia medyczne, zdjęcia baz danych uszkodzeń, dokumenty leczenia, faktury za naprawy i nie tylko.

Shaip jest wiodącym dostawcą dobrze oznakowanych danych specyficznych dla automatyzacja ubezpieczeń i rozpatrywania reklamacji. Dzięki niezawodnemu dostawcy danych szkoleniowych, takiemu jak Shaip, możesz skupić się na opracowywaniu, testowaniu i wdrażaniu rozwiązania do automatycznego przetwarzania roszczeń.

Podziel społecznej