Un'affermazione è un ossimoro in settore assicurativo (Insurance Claim) - né le compagnie assicurative né i clienti vogliono presentare reclami. Tuttavia, entrambe le parti vogliono cose diverse quando le richieste vengono infine presentate.
Il cliente desidera che l'elaborazione dei reclami sia rapida, comunicazione rapida, risoluzione rapida e, se possibile, un tocco personale.
La compagnia di assicurazioni desidera una risoluzione efficiente e accurata. Ed elimina il rischio di pagamenti eccessivi, frodi e contenziosi. Ma perché automazione dei documenti di reclamo questione nel regno delle assicurazioni?
Chi siamo 87% degli assicurati credono che il modo in cui i sinistri vengono elaborati influisca sulle loro decisioni di restare con l'assicuratore.
Da un lato, l'elaborazione dei sinistri è forse la più visibile di tutte le attività assicurative, che ha un impatto soddisfazione del cliente e ritenzione. E d'altra parte, la frode assicurativa è un'enorme tigre che aspetta di essere domata. Il costo totale della frode assicurativa è stato superiore a $ 40 miliardi di dollari all'anno negli Stati Uniti. Reclami di assicurazione lavorazione non è l'unico problema che affligge il settore assicurativo. Alcuni altri problemi critici fin troppo familiari lo sono
- Il tempo impiegato per copiare e incollare manualmente i dati su più sistemi.
- I pagamenti in eccesso sono dovuti a imprecisioni nell'elaborazione dei reclami.
- Risoluzione dei reclami molto lenta che porta a reclami dei clienti.
- Maggiori costi operativi.
Allora, qual è il primo passo verso una migliore esperienza di sinistro? Automazione basata sull'intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale nel settore assicurativo
Prima di integrare Elaborazione dei reclami basata sull'intelligenza artificiale, vediamo come funziona l'elaborazione convenzionale delle richieste di risarcimento.
Nell'elaborazione convenzionale dei sinistri, il cliente che richiede l'assicurazione deve produrre tutti i documenti necessari per verificare e comprovare la veridicità della richiesta. I passaggi principali nell'elaborazione dei sinistri sono l'aggiudicazione dei sinistri, gli EOB e la liquidazione. Anche se questo sembra semplice, è più facile a dirsi che a farsi.
Prima che il reclamo possa essere risolto, sono necessarie un sacco di scartoffie, verifica dei documenti, analisi dei dati e verifica dei fatti. E questo processo è pieno di errori manuali durante la verifica e la revisione, aprendo la strada a elaborate frodi sui reclami. Questo è il motivo per cui le aziende stanno sfruttando i vantaggi dell'intelligenza artificiale.
Elaborazione dei reclami abilitata all'intelligenza artificiale: il processo
L'integrazione dell'intelligenza artificiale nel modello di business assicurativo può aggiungere valore sia ai clienti che compagnie di assicurazione.
Ad esempio, immagina che il tuo veicolo sia stato coinvolto in un piccolo incidente. Con i dispositivi telematici integrati, il tuo veicolo invierà informazioni sul sospetto danno al sistema. Lo stesso sistema chiederà conferma al cliente per verificare il sinistro.
Il sistema utilizzerà l'analisi predittiva e avanzata per decidere se la richiesta può essere elaborata o se è necessario l'intervento umano.
Come elaborare un reclamo con AI?
Sinistri assicurativi AI l'elaborazione può avvenire in pochi minuti, dall'estrazione delle informazioni dai documenti ai reclami da elaborare.
Anche se abbiamo preso l'esempio del danno al veicolo Sinistri assicurativi abilitati all'intelligenza artificiale, lo stesso processo è replicato in altre rivendicazioni. Insieme alle tecniche NLP (Natural Language Processing) e OCR (Optical Character Recognition), è possibile acquisire ed estrarre informazioni critiche sia da documenti scritti a mano che stampati.
Inoltre, i chatbot guidati dalla PNL possono essere utilizzati per valutare il danno rivendicato analizzando le foto e i video del danno.
Esempi di elaborazione dei reclami abilitata all'intelligenza artificiale
Diversi attori chiave nel settore assicurativo stanno esplorando i vantaggi dell'apprendimento automatico e gestione sinistri per migliorare l'elaborazione.
Nuove piattaforme basate sull'intelligenza artificiale sono in fase di sviluppo per analizzare i danni in tempo reale utilizzando immagini 3D. Inoltre, i chatbot basati sull'intelligenza artificiale vengono utilizzati per semplificare il sistema di risposta dei clienti semplificando l'invio di reclami e l'aggiornamento di foto e video della scena.
Utilizzando le soluzioni di PNL, anche le compagnie assicurative stanno rafforzando e identificando pretese fraudolente.
Dati di qualità: la base dell'elaborazione dei reclami basata sull'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale offre alle compagnie assicurative la possibilità di prendere decisioni critiche su richieste di risarcimento complicate esaminando i dati dei clienti, l'analisi del comportamento e la documentazione relativa alla richiesta di risarcimento per accertare se la richiesta è autentica o fraudolenta.
Tuttavia, l'ostacolo più grande nel raggiungere l'automazione è lo sviluppo di una solida soluzione di elaborazione dei sinistri basata su ML che possa essere facilmente integrata nei loro sistemi esistenti. E il primo passo nello sviluppo di modelli basati sull'apprendimento automatico in grado di prevedere con precisione i sinistri è la raccolta di dati di alta qualità.
Il tuo processo di automazione può produrre risultati tangibili solo quando vengono utilizzati dati di alta qualità per addestrare i modelli ML. L'integrazione di soluzioni personalizzate all'interno dei sistemi legacy o l'implementazione di un framework che automatizza l'elaborazione delle richieste è semplice. Ma quando non lavori con dati di qualità, verificati ed etichettati, non sarai in grado di fare il primo passo verso l'automazione dell'IA.
Come ottenere dati di qualità a un costo inferiore?
Il settore assicurativo guadagna molto dall'intelligenza artificiale e dalla tecnologia di apprendimento automatico. Ma l'apprendimento automatico prospera sui dati e acquisisce dati di qualità a un costo inferiore; devi guardare all'outsourcing.
L'esternalizzazione dei tuoi requisiti di dati a un fornitore premium ti aiuterà a ottenere un kickstart di sviluppo. Hai bisogno di grandi quantità di dati di terze parti, record di reclami come informazioni sui consumatori, reclami medici, foto di database di danni, documenti di cure mediche, fatture di riparazione e altro ancora.
Shaip è il principale fornitore di dati di dati ben etichettati specifici per automazione assicurativa e l'elaborazione dei reclami. Con un affidabile fornitore di dati di addestramento come Shaip, puoi concentrarti sullo sviluppo, il test e la distribuzione soluzioni automatizzate per l'elaborazione dei sinistri.
