AI বীমা দাবি প্রক্রিয়াকরণের 6 সুবিধা

A আন্ডাররাইটিং কর্মীদের উপর Accenture দ্বারা সমীক্ষা দেখা গেছে যে আন্ডাররাইটারদের 40% পর্যন্ত সময় নন-কোর এবং প্রশাসনিক কার্যক্রমে ব্যয় করা হয়। তারা অনুমান করে যে এটি পরবর্তী পাঁচ বছরে $ 160 বিলিয়ন পর্যন্ত শিল্প-ব্যাপী দক্ষতার ক্ষতির প্রতিনিধিত্ব করে।

আন্ডাররাইটিং ওয়ার্কফ্লোতে এআই এবং অটোমেশনকে একীভূত করা প্রশাসনিক কাজ, ম্যানুয়াল প্রক্রিয়া এবং পুনরাবৃত্তিমূলক ডেটা এন্ট্রিগুলিতে বরাদ্দ করা সময় কমানোর একটি উল্লেখযোগ্য সুযোগ উপস্থাপন করে।

এছাড়াও, AI বীমা সংস্থাগুলিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করে উচ্চ নির্ভুলতার সাথে ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে সহায়তা করতে পারে। এই তথ্য কি হতে পারে? ঐতিহাসিক দাবি, ক্রেডিট স্কোর, সোশ্যাল মিডিয়া অ্যাক্টিভিটি এবং হাইপার-পার্সোনালাইজড কভারেজ অফার করার মতো জিনিস।

এটি হিমশৈলের টিপ মাত্র। AI বীমা দাবি প্রক্রিয়াকরণের শীর্ষ 6 সুবিধাগুলি কী তা অন্বেষণ করা যাক৷

#1: বর্ধিত নির্ভুলতা এবং ত্রুটি হ্রাস

বীমা দাবি প্রক্রিয়াকরণে AI বিভিন্ন কাজ স্বয়ংক্রিয় করে এবং ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলির সাথে সম্পর্কিত ঝুঁকিগুলি কমিয়ে নির্ভুলতা বাড়ানো এবং ত্রুটিগুলি হ্রাস করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR) প্রযুক্তির ইন্টিগ্রেশন বিভিন্ন নথি, যেমন মেডিকেল রিপোর্ট, দুর্ঘটনার বিবৃতি এবং নীতির বিশদ বিবরণ থেকে তথ্যের নিষ্কাশনকে স্বয়ংক্রিয় করতে বিশেষভাবে সহায়ক। এই অটোমেশনটি ম্যানুয়াল ডেটা এন্ট্রির উপর নির্ভরতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে, যা ট্রান্সক্রিপশন এবং ইনপুট করার সময় সম্ভাব্য ত্রুটির উৎস।

আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল AI অ্যালগরিদমের প্যাটার্ন চিনতে এবং পূর্বনির্ধারিত মানদণ্ডের বিরুদ্ধে তথ্য যাচাই করার ক্ষমতা। এটি নিশ্চিত করে যে নিষ্কাশিত ডেটা প্রত্যাশিত ফর্ম্যাট এবং মানগুলি মেনে চলে এবং যে কোনও বিচ্যুতি বা অসঙ্গতিগুলি আরও পর্যালোচনার জন্য অবিলম্বে পতাকাঙ্কিত করা হয়৷ উন্নত এআই সিস্টেমের প্রাসঙ্গিক বোঝার ক্ষমতা জটিল ডেটা সম্পর্কের ব্যাখ্যা করে, ভুল ব্যাখ্যা বা ভুল শ্রেণীবিভাগের সম্ভাবনা কমিয়ে নির্ভুলতায় অবদান রাখে।

ত্রুটি সংশোধন এবং শেখা এআই মডেলগুলির একটি গতিশীল বৈশিষ্ট্যকে উপস্থাপন করে, বিশেষ করে যারা মেশিন লার্নিং অন্তর্ভুক্ত করে। যখন ত্রুটি দেখা দেয়, সিস্টেমটি ক্রমাগত শেখার মাধ্যমে সময়ের সাথে সাথে মানিয়ে নিতে পারে এবং উন্নত করতে পারে, শেষ পর্যন্ত ভবিষ্যতের ডেটা নিষ্কাশনের নির্ভুলতা বাড়ায়। অধিকন্তু, বীমা দাবি প্রক্রিয়াকরণে AI বিভিন্ন নথি থেকে আহরিত তথ্য ক্রস-ভেরিফাই করতে পারে, প্রক্রিয়াকৃত ডেটাতে নির্ভরযোগ্যতার একটি অতিরিক্ত স্তর যুক্ত করে।

জালিয়াতি সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমগুলির সংহতকরণ ত্রুটি হ্রাসের জন্য সর্বোত্তম। এই অ্যালগরিদমগুলি জালিয়াতি বা ভুল উপস্থাপনের সম্ভাব্য উদাহরণগুলি সনাক্ত করতে ডেটাতে প্যাটার্ন এবং অসঙ্গতিগুলি বিশ্লেষণ করে৷ প্রক্রিয়ার প্রথম দিকে সন্দেহজনক দাবিগুলিকে পতাকাঙ্কিত করার মাধ্যমে, AI শুধুমাত্র ত্রুটি হ্রাসে অবদান রাখে না বরং প্রতারণামূলক কার্যকলাপ প্রতিরোধে, দাবি প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেমের অখণ্ডতা রক্ষায় সহায়তা করে।

রিয়েল-টাইম ফিডব্যাক এবং সংশোধন প্রক্রিয়া হল অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য যা দাবি প্রক্রিয়াকরণের পুরো যাত্রা জুড়ে নির্ভুলতা বাড়ায়। এআই সিস্টেমগুলি যখন অসঙ্গতি বা ত্রুটি সনাক্ত করা হয় তখন তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে, প্রয়োজনীয় সংশোধন বা অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশনের জন্য অনুরোধ করে। এই সক্রিয় পন্থা শুধুমাত্র ত্রুটি অব্যাহত থাকার সম্ভাবনা কমায় না বরং একটি মসৃণ এবং আরও সঠিক দাবির বিচার প্রক্রিয়ায় অবদান রাখে।

#2: সক্রিয় নিয়ন্ত্রক সম্মতি

নিম্নলিখিতগুলির মাধ্যমে বীমা দাবি প্রক্রিয়াকরণে নিয়ন্ত্রক সম্মতি নিশ্চিত করতে AI একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে:

1. স্বয়ংক্রিয় সম্মতি পরীক্ষা: এআই অ্যালগরিদমগুলি নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তার বিরুদ্ধে স্বয়ংক্রিয় চেক পরিচালনা করার জন্য প্রোগ্রাম করা যেতে পারে। রিয়েল-টাইমে দাবির ডেটা বিশ্লেষণ করে, এআই নিশ্চিত করতে পারে যে দাবি প্রক্রিয়াকরণ কর্মপ্রবাহের প্রতিটি ধাপ প্রাসঙ্গিক প্রবিধান মেনে চলছে। এটি অনিচ্ছাকৃত অ-সম্মতির ঝুঁকি হ্রাস করে এবং বীমাকারীদের আইনি সীমার মধ্যে থাকতে সহায়তা করে।
2. ডকুমেন্টেশন নির্ভুলতা এবং মানককরণ: AI, বিশেষ করে যখন অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR) প্রযুক্তির সাথে সংহত করা হয়, তখন ডকুমেন্টেশনের নির্ভুলতা এবং প্রমিতকরণ নিশ্চিত করে। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে নথি থেকে তথ্য বের করতে পারে, ম্যানুয়াল ত্রুটির সম্ভাবনা হ্রাস করে। এটি নিয়ন্ত্রক মান পূরণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যেগুলি প্রায়শই নির্দিষ্ট ডেটা ফর্ম্যাট এবং ডকুমেন্টেশন নির্ভুলতার প্রয়োজন হয়।
3. রিয়েল-টাইম মনিটরিং এবং রিপোর্টিং: এআই সিস্টেম দাবি প্রক্রিয়াকরণ কার্যক্রমের রিয়েল-টাইম পর্যবেক্ষণ প্রদান করতে পারে। এর মধ্যে রয়েছে প্রবিধানের পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করা এবং অবিলম্বে কোনও অসঙ্গতি বা সম্ভাব্য অ-সম্মতি সংক্রান্ত সমস্যাগুলিকে পতাকাঙ্কিত করা। রিয়েল-টাইম রিপোর্টিং বীমাকারীদের সম্মতি সংক্রান্ত উদ্বেগগুলিকে অবিলম্বে মোকাবেলা করতে সক্ষম করে, ক্রিয়াকলাপের উপর প্রভাব কমিয়ে দেয়।
4. অডিট ট্রেইল এবং স্বচ্ছতা: এআই ইন্স্যুরেন্স ক্লেম প্রসেসিং সিস্টেম ক্লেম প্রসেসিং ওয়ার্কফ্লো এর মধ্যে সমস্ত ক্রিয়াকলাপের বিস্তারিত অডিট ট্রেল বজায় রাখে। এই স্বচ্ছতা নিয়ন্ত্রক নিরীক্ষার জন্য অপরিহার্য, কর্তৃপক্ষকে সম্পূর্ণ প্রক্রিয়া পর্যালোচনা করতে এবং প্রতিটি পদক্ষেপ সম্মতির প্রয়োজনীয়তা মেনে চলে কিনা তা যাচাই করার অনুমতি দেয়। অডিট ট্রেইল একটি ব্যাপক রেকর্ড হিসাবে কাজ করে, যা নিয়ন্ত্রক আনুগত্যের ক্ষেত্রে যথাযথ অধ্যবসায় প্রদর্শন করে।
5. নিয়ন্ত্রক পরিবর্তনের সাথে অভিযোজনযোগ্যতা: বীমা শিল্পে প্রবিধান পরিবর্তন সাপেক্ষে। এআই সিস্টেমগুলি, বিশেষ করে যারা মেশিন লার্নিং অন্তর্ভুক্ত করে, আপডেট করা ডেটাসেটগুলি থেকে শিখে এবং সেই অনুযায়ী তাদের প্রক্রিয়াগুলি সামঞ্জস্য করে নতুন নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। এই অভিযোজনযোগ্যতা নিশ্চিত করে যে বীমাকারীরা তাদের ক্রিয়াকলাপকে ব্যাহত না করে নির্বিঘ্নে পরিবর্তনগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।
6. ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা সম্মতি: AI সিস্টেমগুলি শক্তিশালী এনক্রিপশন পদ্ধতি এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণগুলি প্রয়োগ করে ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা সম্মতি বাড়াতে পারে। নিশ্চিত করা যে সংবেদনশীল তথ্য পরিচালনা করা হয় এবং নিরাপদে সংরক্ষণ করা হয় নিয়ন্ত্রক আদেশের সাথে সারিবদ্ধ, যেমন ডেটা সুরক্ষা আইন। ধারাবাহিকভাবে নিরাপত্তা ব্যবস্থা প্রয়োগ করার AI এর ক্ষমতা অননুমোদিত অ্যাক্সেস এবং ডেটা লঙ্ঘন প্রতিরোধে সহায়তা করে।
7. ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং সম্মতি পূর্বাভাস: AI ঐতিহাসিক ডেটা এবং প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে সম্ভাব্য সম্মতি ঝুঁকিগুলিকে সক্রিয়ভাবে চিহ্নিত করতে সহায়তা করতে পারে। যেসব ক্ষেত্রে সম্মতি চ্যালেঞ্জিং হতে পারে তার ভবিষ্যদ্বাণী করে, বীমাকারীরা তাদের প্রক্রিয়া এবং ডকুমেন্টেশন সামঞ্জস্য করার জন্য অগ্রিম ব্যবস্থা নিতে পারে, যার ফলে অ-সম্মতি সমস্যাগুলির ঝুঁকি হ্রাস পায়।

#3: একটি ভাল গ্রাহক অভিজ্ঞতার সাথে tNPS উন্নত করুন

খাতের অত্যন্ত গ্রাহক-কেন্দ্রিক প্রকৃতির পরিপ্রেক্ষিতে, বীমা সংস্থাগুলি গ্রাহকদের ক্ষোভের জন্য উচ্চতর সংবেদনশীলতার সম্মুখীন হয়। বীমা ডোমেনে গ্রাহক পরিষেবার জটিলতা যোগ করে, সমসাময়িক গ্রাহকরা তাত্ক্ষণিক, 24/7 প্রতিক্রিয়াশীলতার উপর জোর দেন, সাধারণত "স্পর্শহীন গ্রাহক যাত্রা" হিসাবে বর্ণনা করা হয়। এই প্রত্যাশা সেবা প্রদানে কোনো ত্রুটির জন্য একটি ব্যতিক্রমীভাবে কম সহনশীলতার সাথে আসে।

দাবি প্রক্রিয়াকরণ কর্মপ্রবাহের মধ্যে রুটিন কাজগুলির বুদ্ধিমান অটোমেশন চাবিকাঠি। স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা যাচাইকরণ, স্থিতি আপডেট এবং যোগাযোগ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, বীমাকারীরা ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ কমাতে পারে এবং ক্রিয়াকলাপকে স্ট্রিমলাইন করতে পারে। এটি শুধুমাত্র দাবি প্রক্রিয়াকরণের গতি বাড়ায় না বরং দক্ষতাও বাড়ায়, উন্নত tNPS-এ অবদান রাখে কারণ গ্রাহকরা দাবির যাত্রা জুড়ে দ্রুত এবং আরও বিরামহীন মিথস্ক্রিয়া অনুভব করেন।

এআই-চালিত চ্যাটবট তাত্ক্ষণিক সহায়তা প্রদানের মাধ্যমে গ্রাহকের যোগাযোগ বাড়াতে পারে। পলিসিধারীরা দাবির স্থিতি, কভারেজের বিশদ বিবরণ এবং ডকুমেন্টেশনের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে রিয়েল-টাইম আপডেট পেতে পারেন। এই তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়াশীলতা গ্রাহকের সন্তুষ্টিকে উন্নত করে এবং tNPS-এ ইতিবাচক অবদান রাখে।

উপরন্তু, AI ঐতিহাসিক দাবির ডেটা মূল্যায়ন ও বিশ্লেষণ করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ নিযুক্ত করে। প্যাটার্ন এবং প্রবণতা সনাক্ত করে, বীমাকারীরা আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে পারে, দাবির বিচার প্রক্রিয়াকে দ্রুততর করে। এই সক্রিয় পদ্ধতি বিলম্ব কমিয়ে দেয় এবং দ্রুত দাবি সমাধানে অবদান রাখে।

#4: উন্নত দাবির ভলিউম পূর্বাভাস

AI বীমা শিল্পে দাবির পরিমাণের পূর্বাভাস উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করার সম্ভাবনা রাখে। এআই সিস্টেমগুলি তার অত্যাধুনিক ডেটা বিশ্লেষণ ক্ষমতার মাধ্যমে ঐতিহাসিক দাবির ডেটাকে সতর্কতার সাথে বিশ্লেষণ করতে পারে, ভবিষ্যত ঘটনার জন্য মূল্যবান সূচক হিসাবে কাজ করে এমন প্যাটার্ন এবং প্রবণতা সনাক্ত করে। এই অন্তর্দৃষ্টি বীমাকারীদের আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে, দাবির পরিমাণে ওঠানামার জন্য তাদের পূর্বাভাস এবং প্রস্তুতির ক্ষমতা বাড়ায়।

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের একটি মূল শক্তি, পূর্বাভাসকে আরও পরিমার্জিত করে। বিভিন্ন প্রভাবক কারণের পাশাপাশি ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে, এই মডেলগুলি বীমাকারীদের দাবির ঘটনাকে প্রভাবিত করে এমন ভেরিয়েবলগুলির একটি সংক্ষিপ্ত ধারণা দেয়। এই ডেটা-চালিত পদ্ধতিটি বীমাকারীদের সুনির্দিষ্ট পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে এবং সম্পদ বরাদ্দ অপ্টিমাইজ করার সরঞ্জামগুলির সাথে সজ্জিত করে।

অধিকন্তু, AI বহিরাগত ডেটা উত্সগুলির বিরামহীন একীকরণের সুবিধা দেয়, বিস্তৃত অন্তর্দৃষ্টি সহ পূর্বাভাস মডেলগুলিকে সমৃদ্ধ করে। এই সামগ্রিক পদ্ধতিটি আবহাওয়ার পূর্বাভাস, অর্থনৈতিক সূচক এবং সামাজিক প্রবণতা সহ ঐতিহাসিক দাবির ডেটার বাইরের কারণগুলিকে বিবেচনা করে। ফলাফল হল একটি আরো ব্যাপক এবং নির্ভরযোগ্য পূর্বাভাস মডেল যা বাহ্যিক পরিবেশের জটিলতা ক্যাপচার করে।

পরিবর্তিত পরিস্থিতিতে এআই-চালিত পূর্বাভাস মডেলগুলির অভিযোজনযোগ্যতা একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা। বীমা ল্যান্ডস্কেপ বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, এই সিস্টেমগুলি ক্রমাগত নতুন ডেটা ইনপুটগুলি থেকে শিখতে থাকে, বাজারের গতিশীলতা এবং উদীয়মান প্রবণতার পরিবর্তনের মুখে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি প্রাসঙ্গিক এবং শক্তিশালী থাকে তা নিশ্চিত করে। সময়ের সাথে সাথে পূর্বাভাসের মডেলগুলির যথার্থতা এবং কার্যকারিতা বজায় রাখার জন্য এই অভিযোজনযোগ্যতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

#5: একটি বার্ধক্য জনবল প্রতিস্থাপন

AI একটি শক্তিশালী সমাধান হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে বীমা সংস্থাগুলির জন্য যারা একটি বার্ধক্যজনিত কর্মশক্তির সাথে যুক্ত চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে তাদের ক্রিয়াকলাপকে ভবিষ্যত প্রমাণ করতে চাইছে। অভিজ্ঞ পেশাদারদের অবসর নেওয়ার সাথে, AI প্রাতিষ্ঠানিক জ্ঞান ধরে রাখতে এবং স্থানান্তর করতে সহায়তা করে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ঐতিহাসিক ডেটা, নথি, এবং যোগাযোগের ধরণগুলি বিশ্লেষণ করে, একটি সংগ্রহস্থল তৈরি করে যা নতুন কর্মীদের কাছে নির্বিঘ্নে জ্ঞান স্থানান্তর করে।

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মশক্তি পরিকল্পনা এআই-এর একটি মূল শক্তি, ঐতিহাসিক ডেটা এবং বাজারের প্রবণতার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যত চাহিদার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের ব্যবহার। এটি বীমা সংস্থাগুলিকে প্রত্যাশিত চাহিদার সাথে স্টাফিং লেভেল সহ অপারেশনাল খরচগুলি সারিবদ্ধ করতে দেয়। সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সর্বোত্তম স্টাফিং লেভেল নিশ্চিত করে, অতিরিক্ত স্টাফিং বা কম স্টাফিংয়ের সমস্যাগুলি এড়িয়ে।

AI-বর্ধিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ অবসর গ্রহণের মুখে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম দিয়ে সজ্জিত, এআই সিস্টেমগুলি বিস্তৃত ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে অন্তর্দৃষ্টি এবং ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করে। এটি নিশ্চিত করে যে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের বুদ্ধিমান, ডেটা-চালিত নির্দেশিকাতে অ্যাক্সেস রয়েছে, এমনকি কম কর্মীবাহিনীর সাথেও।

প্রশিক্ষণ এবং দক্ষতা উন্নয়ন AI দ্বারা সহজতর করা হয়, যা দক্ষতার ফাঁক সনাক্ত করে এবং বিদ্যমান এবং নতুন উভয় কর্মীদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষার পথের সুপারিশ করে। এটি নিশ্চিত করে যে কর্মশক্তি ক্রমবর্ধমান চাহিদা পূরণের জন্য অভিযোজিত এবং প্রয়োজনীয় দক্ষতার সাথে সজ্জিত থাকে।

সবশেষে, AI এর ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা পর্যন্ত প্রসারিত। ঐতিহাসিক তথ্য বিশ্লেষণ করে, এআই সিস্টেমগুলি কর্মশক্তি পরিবর্তনের সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলি সনাক্ত করে এবং বীমা সংস্থাগুলিকে সক্রিয়ভাবে এই ঝুঁকিগুলি পরিচালনা করতে সহায়তা করে। এর মধ্যে রয়েছে দক্ষতার অভাব ক্ষেত্রগুলিকে মোকাবেলা করা এবং সম্ভাব্য চ্যালেঞ্জগুলি প্রশমিত করার কৌশলগুলি বাস্তবায়ন করা।

#6: ডেটা অখণ্ডতা বজায় রাখা

AI হল ব্যবসার ধারাবাহিকতা জোরদার করার এবং দাবি ব্যবস্থাপনায় ডেটা সুরক্ষিত করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ। এটি সক্রিয়ভাবে স্বয়ংক্রিয় ঝুঁকি মূল্যায়নের মাধ্যমে সম্ভাব্য হুমকি চিহ্নিত করে, প্রতিরোধমূলক ব্যবস্থা গ্রহণের অনুমতি দেয়।

সাইবার নিরাপত্তার ক্ষেত্রে, এআই সরঞ্জামগুলি অননুমোদিত অ্যাক্সেস থেকে দাবি ডেটা সুরক্ষিত করে রিয়েল-টাইমে হুমকি সনাক্ত করে এবং প্রতিক্রিয়া জানায়। এনক্রিপশন কৌশল এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণগুলি ডেটা সুরক্ষাকে আরও উন্নত করে। জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণে AI এর দক্ষতা আর্থিক ক্ষতির বিরুদ্ধে সুরক্ষা দেয় এবং দাবির ডেটার অখণ্ডতা বজায় রাখে।

অধিকন্তু, AI ডেটা ব্যাকআপ নিরীক্ষণ এবং দ্রুত পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়া সহজতর করে কার্যকর দুর্যোগ পুনরুদ্ধার পরিকল্পনায় অবদান রাখে। অস্বাভাবিক ক্রিয়াকলাপের জন্য রিয়েল-টাইম সতর্কতার সাথে মিলিত সিস্টেম এবং ডেটার ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ, সম্ভাব্য হুমকির তাত্ক্ষণিক প্রতিক্রিয়া সক্ষম করে। এই বিস্তৃত পদ্ধতিটি নিশ্চিত করে যে বীমাকারীরা দাবির ডেটার গোপনীয়তা এবং অখণ্ডতা বজায় রেখে বাধাবিহীনভাবে নেভিগেট করতে পারে।

Nanonets কিভাবে সাহায্য করতে পারেন?

অনুসারে EY দ্বারা পরিচালিত গবেষণা, 87% গ্রাহক ইঙ্গিত করে যে দাবি প্রক্রিয়াকরণের দক্ষতা একই প্রদানকারীর সাথে বীমা পুনর্নবীকরণ করার তাদের সিদ্ধান্তকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে। এআই এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের ব্যবহার দাবী পরিচালনার প্রক্রিয়াটিকে নির্বিঘ্নে ত্বরান্বিত করতে পারে, সরাসরি মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে।

তবে, একটি অনুযায়ী Deloitte survey, যদিও 32% সফ্টওয়্যার এবং ইন্টারনেট প্রযুক্তি খাত AI-তে বিনিয়োগ শুরু করেছে, বীমা কোম্পানিগুলির মাত্র 1.33% AI বিনিয়োগে উদ্যোগী হয়েছে৷

Nanonets এর সাথে আপনার ব্যবসার ভবিষ্যত-প্রুফিং করার প্রথম পদক্ষেপ নিন। আমরা এর দ্বারা সাহায্য করতে পারি:

স্বয়ংক্রিয় নথি প্রক্রিয়াকরণ

ন্যানোনেটস ডকুমেন্ট প্রক্রিয়াকরণ স্বয়ংক্রিয় করতে AI এবং ML ব্যবহার করে, যার মধ্যে বিভিন্ন নথি যেমন ইনভয়েস, মেডিকেল রিপোর্ট এবং দাবি ফর্ম থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করা। এটি ম্যানুয়াল ডেটা এন্ট্রির প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে, ত্রুটিগুলি হ্রাস করে এবং দাবি প্রক্রিয়াকরণের কার্যপ্রবাহকে উল্লেখযোগ্যভাবে গতি দেয়।

Nanonets দ্বারা নিযুক্ত উন্নত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি অসংগঠিত ডেটা থেকে তথ্য বের করার ক্ষেত্রে উচ্চ নির্ভুলতা নিশ্চিত করে। এই নির্ভুলতা ডেটা নিষ্কাশনের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায়, আরও সুনির্দিষ্ট দাবি মূল্যায়নে অবদান রাখে এবং প্রক্রিয়াকরণে ত্রুটির সম্ভাবনা হ্রাস করে।

দক্ষ দাবি শ্রেণীবিভাগ

Nanonets তাদের বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে দাবিগুলিকে বুদ্ধিমত্তার সাথে শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে AI ব্যবহার করে। এই স্বয়ংক্রিয় শ্রেণীবিভাগ নিশ্চিত করে যে দাবিগুলি যথাযথ চ্যানেলগুলিতে নির্দেশিত হয়, ম্যানুয়াল বাছাইয়ের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে এবং দাবি পরিচালনার প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করে।

ফাস্ট-ট্র্যাক সিদ্ধান্ত গ্রহণ

Nanonets এর মেশিন লার্নিং ক্ষমতার সাথে, বীমাকারীরা ঐতিহাসিক দাবির ডেটা দ্রুত মূল্যায়ন করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ প্রয়োগ করতে পারে। এটি ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের সুবিধা দেয়, বৈধ দাবির জন্য দ্রুত অনুমোদন সক্ষম করে এবং সামগ্রিক দাবির বিচার প্রক্রিয়াকে অপ্টিমাইজ করে।

জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা:

দাবির ডেটার মধ্যে সম্ভাব্য জালিয়াতির ইঙ্গিতকারী অসঙ্গতিগুলি এবং প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে Nanonets এআই অ্যালগরিদম নিয়োগ করে৷ এটি জালিয়াতি সনাক্তকরণের ক্ষমতা বাড়ায়, বিমাকারীকে সন্দেহজনক দাবিগুলি অবিলম্বে সনাক্ত করতে এবং কার্যকরভাবে ঝুঁকি কমাতে সক্ষম করে, আরও সুরক্ষিত এবং সুবিন্যস্ত দাবি প্রক্রিয়াকরণ পরিবেশে অবদান রাখে।

বিকশিত প্রয়োজনীয়তার সাথে অভিযোজনযোগ্যতা

ন্যানোনেটের এআই এবং এমএল ক্ষমতাগুলি বীমা ল্যান্ডস্কেপে পরিবর্তনশীল পরিস্থিতিতে পরিমাপযোগ্যতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা প্রদান করে। সিস্টেমটি ক্রমাগত নতুন ডেটা ইনপুটগুলি থেকে শিখতে পারে, এটি নিশ্চিত করে যে এটি শিল্পের প্রয়োজনীয়তা, প্রবিধান এবং প্রক্রিয়াকরণ কর্মপ্রবাহের বিকাশের সাথে সাথে আপডেট এবং প্রাসঙ্গিক থাকে।

উন্নত গ্রাহকের অভিজ্ঞতা

সুবিন্যস্ত দাবি প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে, Nanonets একটি উন্নত গ্রাহক অভিজ্ঞতায় অবদান রাখে। দ্রুত দাবি মূল্যায়ন এবং অনুমোদনগুলি দ্রুত নিষ্পত্তির দিকে পরিচালিত করে, যা গ্রাহকের সন্তুষ্টি এবং আনুগত্যকে ইতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে।

একটি ডেমো তফসিল

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://nanonets.com/blog/ai-insurance-claims-processing/