Tuntutan adalah oksimoron dalam industri insurans (Tuntutan Insurans) – baik syarikat insurans mahupun pelanggan tidak mahu memfailkan tuntutan. Bagaimanapun, kedua-dua pihak mahukan perkara yang berbeza apabila tuntutan akhirnya difailkan.
Pelanggan mahu pemprosesan tuntutan menjadi pantas, komunikasi segera, penyelesaian pantas dan sentuhan peribadi, jika boleh.
Syarikat insurans mahukan penyelesaian yang cekap dan tepat. Dan menghapuskan risiko terlebih bayar, penipuan dan litigasi. Tetapi mengapa begitu automasi dokumen tuntutan perkara dalam bidang insurans?
Info 87% daripada pemegang polisi percaya bahawa cara tuntutan diproses memberi kesan kepada keputusan mereka untuk kekal dengan syarikat insurans.
Di satu pihak, pemprosesan tuntutan mungkin yang paling ketara daripada semua aktiviti insurans, yang memberi kesan kepuasan pelanggan dan pengekalan. Dan sebaliknya, penipuan insurans adalah harimau besar yang menunggu untuk dijinakkan. Jumlah kos penipuan insurans adalah lebih daripada $ 40 bilion setiap tahun di Amerika Syarikat. Tuntutan insurans pemprosesan bukan satu-satunya masalah yang melanda industri insurans. Beberapa isu kritikal lain yang terlalu biasa ialah
- Masa yang dihabiskan untuk menyalin dan menampal data secara manual merentas berbilang sistem.
- Lebihan bayaran adalah disebabkan oleh ketidaktepatan pemprosesan tuntutan.
- Penyelesaian tuntutan yang sangat perlahan yang membawa kepada rungutan pelanggan.
- Kos operasi yang lebih tinggi.
Jadi, apakah langkah pertama ke arah pengalaman tuntutan yang lebih baik? automasi berasaskan AI.
Kecerdasan Buatan dalam Industri Insurans
Sebelum menyepadukan Pemprosesan tuntutan dipacu AI, mari kita fahami cara pemprosesan tuntutan konvensional berfungsi.
Dalam pemprosesan tuntutan konvensional, pelanggan yang menuntut insurans mesti mengemukakan semua dokumen yang diperlukan untuk mengesahkan dan mengesahkan kebenaran permintaan. Langkah utama dalam pemprosesan tuntutan ialah adjudikasi tuntutan, EOB dan penyelesaian. Walaupun ini kelihatan mudah, ia lebih mudah diucapkan daripada dilakukan.
Satu tan kertas kerja, pengesahan dokumen, analisis data dan semakan fakta diperlukan sebelum tuntutan boleh diselesaikan. Dan proses ini penuh dengan ralat manual semasa pengesahan dan semakan, membuka jalan kepada penipuan tuntutan yang terperinci. Itulah sebab mengapa syarikat memanfaatkan faedah AI.
Pemprosesan tuntutan yang didayakan AI – Proses
Penyepaduan AI dalam model perniagaan insurans boleh menambah nilai kepada kedua-dua pelanggan dan syarikat insurans.
Sebagai contoh, bayangkan kenderaan anda terlibat dalam kemalangan kecil. Dengan peranti telematik terbenam, kenderaan anda akan menghantar maklumat tentang kerosakan yang disyaki pada sistem. Sistem yang sama akan mendapatkan pengesahan daripada pelanggan untuk mengesahkan kemalangan.
Sistem akan menggunakan analisis ramalan dan lanjutan untuk memutuskan sama ada tuntutan boleh diproses atau jika campur tangan manusia diperlukan.
Bagaimana untuk memproses tuntutan dengan AI?
Tuntutan insurans AI pemprosesan boleh berlaku dalam masa beberapa minit, daripada pengekstrakan maklumat daripada dokumen kepada tuntutan untuk diproses.
Walaupun kita telah mengambil contoh kerosakan kenderaan Tuntutan insurans yang didayakan AI, proses yang sama direplikasi dalam tuntutan lain. Bersama-sama dengan teknik NLP – Natural Language Processing – dan OCR – Optical Character Recognition –, adalah mungkin untuk menangkap dan mengekstrak maklumat kritikal daripada kedua-dua dokumen yang ditulis tangan dan dicetak.
Tambahan pula, chatbot dipacu NLP boleh digunakan untuk menilai kerosakan yang dituntut dengan menganalisis foto dan video kerosakan tersebut.
Contoh pemprosesan tuntutan yang didayakan AI
Beberapa pemain utama dalam industri insurans sedang meneroka faedah pembelajaran mesin dan pengurusan tuntutan untuk menambah baik pemprosesan.
Platform berasaskan AI baharu sedang dibangunkan untuk menganalisis kerosakan dalam masa nyata menggunakan imejan 3-D. Selain itu, chatbot berasaskan AI digunakan untuk menyelaraskan sistem tindak balas pelanggan dengan memudahkan penyerahan tuntutan dan pengemaskinian foto dan video tempat kejadian.
Menggunakan penyelesaian NLP, syarikat insurans juga mengetatkan dan mengenal pasti tuntutan penipuan.
Data kualiti: Asas pemprosesan tuntutan dipacu AI
AI memberikan syarikat insurans keupayaan untuk mengambil keputusan kritikal tentang tuntutan rumit dengan meneliti data pelanggan, analisis tingkah laku dan dokumentasi tuntutan untuk memastikan sama ada tuntutan itu tulen atau penipuan.
Walau bagaimanapun, halangan terbesar dalam mencapai automasi ialah membangunkan penyelesaian pemprosesan tuntutan berasaskan ML yang mantap yang boleh disepadukan dengan lancar ke dalam sistem sedia ada mereka. Dan langkah pertama dalam membangunkan model berasaskan pembelajaran mesin yang boleh meramalkan tuntutan dengan tepat ialah mengumpulkan data berkualiti tinggi.
Proses automasi anda boleh menghasilkan hasil yang ketara hanya apabila data berkualiti tinggi digunakan untuk melatih model ML. Mengintegrasikan penyelesaian tersuai dalam sistem warisan anda atau melaksanakan rangka kerja yang mengautomasikan pemprosesan tuntutan adalah mudah. Tetapi, apabila anda tidak bekerja dengan data yang berkualiti, disahkan dan berlabel, anda tidak akan dapat mengambil langkah pertama ke arah automasi AI.
Bagaimana untuk mendapatkan data berkualiti pada kos yang lebih rendah?
Industri insurans mendapat banyak keuntungan daripada kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin. Tetapi pembelajaran mesin berkembang pesat pada data, dan untuk memperoleh data berkualiti pada kos yang lebih rendah; anda perlu melihat penyumberan luar.
Penyumberan luar keperluan data anda kepada pembekal premium akan membantu anda memperoleh permulaan pembangunan. Anda memerlukan sejumlah besar data pihak ketiga, rekod tuntutan seperti maklumat pengguna, tuntutan perubatan, foto pangkalan data kerosakan, dokumen rawatan perubatan, invois pembaikan dan banyak lagi.
Shaip ialah penyedia data terkemuka bagi data berlabel baik khusus untuknya automasi insurans dan pemprosesan tuntutan. Dengan pembekal data latihan yang boleh dipercayai seperti Shaip, anda boleh menumpukan pada pembangunan, pengujian dan penggunaan penyelesaian pemprosesan tuntutan automatik.
