Tvrzení je oxymoron v pojišťovnictví (Insurance Claim) – pojišťovny ani zákazníci nechtějí podávat pojistné události. Obě strany však chtějí různé věci, když jsou nakonec nároky podány.
Zákazník chce, aby vyřízení reklamace bylo rychlé, rychlá komunikace, rychlé řešení a pokud možno osobní přístup.
Pojišťovna chce efektivní a přesné řešení. A eliminovat riziko přeplácení, podvodů a soudních sporů. Ale proč ano automatizace dokladů reklamací záležitost v oblasti pojištění?
O Nás 87 % pojištěnců věří, že to, jak jsou nároky zpracovávány, ovlivňuje jejich rozhodnutí držet se u pojistitele.
Na jedné straně je zpracování pojistných událostí snad nejviditelnější ze všech pojišťovacích činností, což ovlivňuje spokojenost zákazníků a udržení. A na druhou stranu pojistný podvod je obrovský tygr, který čeká na zkrocení. Celkové náklady na pojistné podvody byly více než $ 40 miliard ročně ve Spojených státech. Pojistné nároky zpracování není jediným problémem, který trápí pojišťovnictví. Některé další až příliš známé kritické problémy jsou
- Čas strávený ručním kopírováním a vkládáním dat napříč více systémy.
- Přeplatky jsou způsobeny nepřesnostmi při zpracování reklamací.
- Velmi pomalé řešení reklamací vedoucí k stížnostem zákazníků.
- Vyšší provozní náklady.
Jaký je tedy první krok k lepšímu zážitku z reklamací? Automatizace založená na AI.
Umělá inteligence v pojišťovnictví
Před integrací Zpracování nároků na základě AI, pojďme pochopit, jak funguje konvenční zpracování reklamací.
Při klasickém vyřizování pojistných událostí musí zákazník uplatňující pojištění předložit všechny potřebné dokumenty k ověření a doložení pravdivosti požadavku. Primárními kroky při zpracování pojistných událostí jsou posouzení reklamací, EOB a vypořádání. I když se to zdá jednoduché, snadněji se to řekne, než udělá.
Před vyřízením reklamace je potřeba spousta papírování, ověřování dokumentů, analýza dat a ověřování faktů. A tento proces je prošpikovaný manuálními chybami během ověřování a kontroly, což připravuje cestu pro komplikované podvody s reklamacemi. To je důvod, proč společnosti využívají výhod AI.
Zpracování nároků s podporou AI – Proces
Integrace AI do obchodního modelu pojištění může přidat hodnotu jak zákazníkům, tak i zákazníkům pojišťovny.
Představte si například, že se vaše vozidlo stalo účastníkem menší nehody. Pomocí vestavěných telematických zařízení bude vaše vozidlo odesílat informace o podezření na poškození systému. Stejný systém bude vyžadovat potvrzení od zákazníka k ověření nehody.
Systém bude využívat prediktivní a pokročilé analýzy k rozhodnutí, zda lze reklamaci zpracovat nebo zda je nutný lidský zásah.
Jak zpracovat reklamaci s AI?
Nároky na pojištění AI zpracování může proběhnout během několika minut, od extrakce informací z dokumentů až po nároky na zpracování.
I když jsme si vzali příklad poškození vozidla Pojistné nároky s podporou AI, stejný proces je replikován v jiných nárocích. Spolu s technikami NLP – Natural Language Processing – a OCR – Optical Character Recognition – je možné zachytit a extrahovat důležité informace z ručně psaných i tištěných dokumentů.
Kromě toho lze chatboty řízené NLP použít k posouzení nárokovaného poškození analýzou fotografií a videí poškození.
Příklady zpracování nároků s podporou AI
Několik klíčových hráčů v pojišťovnictví zkoumá výhody strojového učení a řízení pohledávek pro zlepšení zpracování.
Vyvíjejí se nové platformy založené na umělé inteligenci pro analýzu poškození v reálném čase pomocí 3D snímků. Chatboti na bázi umělé inteligence se navíc používají ke zefektivnění systému odezvy zákazníků zjednodušením odesílání nároků a aktualizací fotografií a videí.
Pomocí NLP řešení zpřísňují a identifikují i pojišťovny podvodná tvrzení.
Kvalitní data: Základ zpracování nároků řízených umělou inteligencí
Umělá inteligence poskytuje pojišťovnám možnost přijímat kritická rozhodnutí o komplikovaných pojistných událostech tím, že zkoumá zákaznická data, analýzu chování a dokumentaci nároků, aby se ujistilo, zda je nárok pravý nebo podvodný.
Největší překážkou při dosahování automatizace je však vývoj robustního řešení pro zpracování pojistných událostí založené na ML, které lze hladce integrovat do jejich stávajících systémů. A prvním krokem ve vývoji modelů založených na strojovém učení, které dokážou přesně předpovídat nároky, je shromažďování vysoce kvalitních dat.
Váš proces automatizace může přinést hmatatelné výsledky pouze tehdy, když se k trénování modelů ML použijí vysoce kvalitní data. Integrace vlastních řešení do vašich starších systémů nebo implementace rámce, který automatizuje zpracování nároků, je snadné. Ale když nepracujete s kvalitními, ověřenými a označenými daty, nebudete schopni udělat první krok k automatizaci AI.
Jak získat kvalitní data za nižší cenu?
Pojišťovnictví hodně získává z umělé inteligence a technologie strojového učení. Ale strojovému učení se daří na datech a získávání kvalitních dat za nižší náklady; musíte se podívat na outsourcing.
Outsourcing vašich požadavků na data prémiovému poskytovateli vám pomůže nastartovat vývoj. Potřebujete velké množství dat třetích stran, záznamů o škodách, jako jsou informace pro spotřebitele, lékařská tvrzení, fotografie databází poškození, dokumenty o lékařském ošetření, faktury za opravy a další.
Shaip je předním poskytovatelem dobře označených dat specifických pro automatizace pojištění a zpracování reklamací. Se spolehlivým poskytovatelem školicích dat, jako je Shaip, se můžete soustředit na vývoj, testování a nasazení automatizovaná řešení zpracování reklamací.
