6 fordele ved behandling af AI-forsikringskrav

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

A undersøgelse fra Accenture om tegningsmedarbejdere konstateret, at op til 40 % af forsikringsgivernes tid bruges på ikke-kerneaktiviteter og administrative aktiviteter. De anslår, at dette repræsenterer et effektivitetstab i hele branchen på op til $160 milliarder over de næste fem år.

Integrering af AI og automatisering i tegningsworkflowet giver en betydelig mulighed for at minimere den tid, der er allokeret til administrative opgaver, manuelle processer og gentagne dataindtastninger.

Derudover kan AI hjælpe forsikringsselskaber med at vurdere risiko med høj nøjagtighed ved at analysere store mængder data. Hvad kan disse data være? Ting som historiske påstande, kreditscore, aktivitet på sociale medier og tilbyder hyper-personlig dækning.

Dette er kun toppen af isbjerget. Lad os undersøge, hvad der er de 6 største fordele ved behandling af AI-forsikringskrav.

#1: Øget nøjagtighed og færre fejl

AI i behandling af forsikringsskader spiller en central rolle i at forbedre nøjagtigheden og reducere fejl ved at automatisere forskellige opgaver og mindske risiciene forbundet med manuelle processer. Integrationen af OCR-teknologi (Optical Character Recognition) er særlig medvirkende til at automatisere udtrækningen af information fra forskellige dokumenter, såsom medicinske rapporter, ulykkeserklæringer og politikdetaljer. Denne automatisering mindsker væsentligt afhængigheden af manuel dataindtastning, en kilde til potentielle fejl under transskription og input.

Et andet afgørende aspekt er AI-algoritmers evne til at genkende mønstre og validere information i forhold til foruddefinerede kriterier. Dette sikrer, at de udtrukne data overholder forventede formater og standarder, og at eventuelle afvigelser eller uoverensstemmelser straks markeres til yderligere gennemgang. De kontekstuelle forståelsesevner i avancerede AI-systemer bidrager yderligere til nøjagtigheden ved at fortolke komplekse datarelationer, hvilket reducerer sandsynligheden for fejlfortolkning eller fejlklassificering.

Fejlrettelse og indlæring repræsenterer et dynamisk træk ved AI-modeller, især dem, der inkorporerer maskinlæring. Når der opstår fejl, kan systemet tilpasse sig og forbedres over tid gennem kontinuerlig læring, hvilket i sidste ende forbedrer nøjagtigheden af fremtidige dataudtræk. Desuden kan AI i behandling af forsikringsskader krydsbekræfte oplysninger udtrukket fra forskellige dokumenter, hvilket tilføjer et ekstra lag af pålidelighed til de behandlede data.

Integrationen af algoritmer til registrering af svindel er altafgørende for fejlreduktion. Disse algoritmer analyserer mønstre og uregelmæssigheder i dataene for at identificere potentielle tilfælde af bedrageri eller urigtige fremstillinger. Ved at markere mistænkelige krav tidligt i processen, bidrager AI ikke kun til fejlreduktion, men hjælper også med at forhindre svigagtige aktiviteter, og sikrer integriteten af skadebehandlingssystemet.

Realtidsfeedback og korrektionsmekanismer er yderligere funktioner, der øger nøjagtigheden gennem hele sagsbehandlingsrejsen. AI-systemer kan give øjeblikkelig feedback, når der opdages uoverensstemmelser eller fejl, hvilket beder om nødvendige rettelser eller anmodninger om yderligere dokumentation. Denne proaktive tilgang reducerer ikke kun chancerne for, at fejl fortsætter, men bidrager også til en smidigere og mere præcis sagsbehandlingsproces.

#2: Proaktiv reguleringsoverholdelse

AI spiller en afgørende rolle for at sikre overholdelse af lovgivning i forbindelse med behandling af forsikringsskader gennem følgende:

Automatiske overholdelsestjek: AI-algoritmer kan programmeres til at udføre automatiske kontroller i forhold til lovmæssige krav. Ved at analysere skadesdata i realtid kan AI sikre, at hvert trin i arbejdsgangen for skadebehandling overholder de relevante regler. Dette reducerer risikoen for utilsigtet manglende overholdelse og hjælper forsikringsselskaberne med at holde sig inden for de juridiske grænser.
Dokumentationsnøjagtighed og standardisering: AI, især når det er integreret med Optical Character Recognition (OCR) teknologi, sikrer nøjagtigheden og standardiseringen af dokumentation. Det kan automatisk udtrække information fra dokumenter, hvilket reducerer sandsynligheden for manuelle fejl. Dette er afgørende for at opfylde regulatoriske standarder, der ofte kræver specifikke dataformater og dokumentationsnøjagtighed.
Overvågning og rapportering i realtid: AI-systemer kan give realtidsovervågning af skadebehandlingsaktiviteter. Dette omfatter sporing af ændringer i regler og øjeblikkelig markering af eventuelle uoverensstemmelser eller potentielle problemer med manglende overholdelse. Realtidsrapportering gør det muligt for forsikringsselskaber at løse overholdelsesproblemer hurtigt, hvilket minimerer indvirkningen på driften.
Revisionsspor og gennemsigtighed: AI Insurance Claims Processing-systemer opretholder detaljerede revisionsspor for alle aktiviteter inden for skadebehandlingsarbejdsgangen. Denne gennemsigtighed er afgørende for reguleringsrevisioner, der giver myndighederne mulighed for at gennemgå hele processen og verificere, at hvert trin overholder overholdelseskravene. Revisionssporet fungerer som en omfattende registrering, der demonstrerer due diligence i reguleringsoverholdelse.
Tilpasningsevne til lovgivningsmæssige ændringer: Reglerne i forsikringsbranchen kan ændres. AI-systemer, især dem, der inkorporerer maskinlæring, kan tilpasse sig nye regulatoriske krav ved at lære fra opdaterede datasæt og justere deres processer i overensstemmelse hermed. Denne tilpasningsevne sikrer, at forsikringsselskaber problemfrit kan indarbejde ændringer uden at forstyrre deres drift.
Databeskyttelse og overholdelse af sikkerhed: AI-systemer kan forbedre databeskyttelse og overholdelse af sikkerhed ved at implementere robuste krypteringsmetoder og adgangskontroller. At sikre, at følsomme oplysninger håndteres og opbevares sikkert, stemmer overens med lovgivningsmæssige mandater, såsom databeskyttelseslove. AI's evne til konsekvent at håndhæve sikkerhedsforanstaltninger hjælper med at forhindre uautoriseret adgang og databrud.
Risikovurdering og forudsigelse af overholdelse: AI kan hjælpe med proaktivt at identificere potentielle overholdelsesrisici ved at analysere historiske data og mønstre. Ved at forudsige områder, hvor compliance kan være udfordrende, kan forsikringsselskaberne træffe forebyggende foranstaltninger for at justere deres processer og dokumentation og derved reducere risikoen for problemer med manglende overholdelse.

#3: Forbedre tNPS med en bedre kundeoplevelse

I betragtning af sektorens meget kundecentrerede karakter står forsikringsselskaber over for øget modtagelighed for kundenedslidning. For at øge kompleksiteten af kundeservice på forsikringsdomænet insisterer nutidige kunder på øjeblikkelig, 24/7 lydhørhed, almindeligvis beskrevet som den "berøringsfri kunderejse". Denne forventning kommer med en usædvanlig lav tolerance over for eventuelle mangler i serviceydelsen.

Intelligent automatisering af rutineopgaver inden for skadebehandlingsarbejdsgangen er nøglen. Ved at automatisere dataverifikation, statusopdateringer og kommunikationsprocesser kan forsikringsselskaber reducere manuel indgriben og strømline driften. Dette fremskynder ikke kun sagsbehandlingen, men øger også effektiviteten, hvilket bidrager til forbedret tNPS, efterhånden som kunder oplever hurtigere og mere problemfri interaktioner gennem hele skaderejsen.

AI-drevne chatbots kan forbedre kundekommunikationen ved at yde øjeblikkelig assistance. Forsikringstagere kan modtage opdateringer i realtid om skadestatus, dækningsdetaljer og dokumentationskrav. Denne umiddelbare lydhørhed forbedrer kundetilfredsheden og bidrager positivt til tNPS.

Derudover anvender AI prædiktiv analyse til at vurdere og analysere historiske kravdata. Ved at identificere mønstre og tendenser kan forsikringsselskaber træffe mere informerede beslutninger, hvilket fremskynder sagsbehandlingsprocessen. Denne proaktive tilgang minimerer forsinkelser og bidrager til hurtigere sagsbehandling.

#4: Forbedret kravsvolumenprognose

AI har potentialet til betydeligt at forbedre prognoserne for skadesvolumen i forsikringsbranchen. AI-systemer kan omhyggeligt analysere historiske kravdata gennem deres sofistikerede dataanalysefunktioner, identificere mønstre og tendenser, der tjener som værdifulde indikatorer for fremtidige hændelser. Denne indsigt giver forsikringsselskaber mulighed for at lave mere præcise forudsigelser, hvilket forbedrer deres evne til at forudse og forberede sig på udsving i skadesvolumen.

Prædiktiv modellering, en kernestyrke ved maskinlæringsalgoritmer, forfiner prognoser yderligere. Ved at udnytte historiske data sammen med forskellige indflydelsesfaktorer giver disse modeller forsikringsselskaberne en nuanceret forståelse af de variabler, der påvirker skadetilfælde. Denne datadrevne tilgang udstyrer forsikringsselskaber med værktøjerne til at træffe informerede beslutninger og optimere ressourceallokeringen baseret på præcise prognoser.

Desuden letter AI problemfri integration af eksterne datakilder, hvilket beriger prognosemodeller med bredere indsigt. Denne holistiske tilgang tager hensyn til faktorer ud over historiske kravdata, herunder vejrudsigter, økonomiske indikatorer og sociale tendenser. Resultatet er en mere omfattende og pålidelig prognosemodel, der fanger kompleksiteten af det eksterne miljø.

Tilpasningen af AI-drevne prognosemodeller til skiftende forhold er en bemærkelsesværdig fordel. Efterhånden som forsikringslandskabet udvikler sig, lærer disse systemer løbende af nye datainput, hvilket sikrer, at forudsigelser forbliver relevante og robuste i lyset af skiftende markedsdynamikker og nye tendenser. Denne tilpasningsevne er afgørende for at opretholde nøjagtigheden og effektiviteten af prognosemodeller over tid.

#5: Udskiftning af en aldrende arbejdsstyrke

AI fremstår som en kraftfuld løsning for forsikringsselskaber, der søger at fremtidssikre deres drift midt i udfordringer forbundet med en aldrende arbejdsstyrke. Med erfarne fagfolk på pension, hjælper AI med at bevare og overføre institutionel viden. Maskinlæringsalgoritmer analyserer historiske data, dokumenter og kommunikationsmønstre og skaber et lager, der problemfrit overfører viden til nye medarbejdere.

Forudsigende arbejdsstyrkeplanlægning er en nøglestyrke ved AI, der udnytter forudsigende analyser til at forudsige fremtidig efterspørgsel baseret på historiske data og markedstendenser. Dette gør det muligt for forsikringsselskaber at tilpasse driftsudgifter, herunder personaleniveauer, med forventet efterspørgsel. Nøjagtige forudsigelser sikrer optimale bemandingsniveauer og undgår faldgruberne med overbemanding eller underbemanding.

AI-augmented beslutningstagning bliver særligt afgørende i lyset af pensionering. Udstyret med maskinlæringsalgoritmer giver AI-systemer indsigt og forudsigelser baseret på omfattende datasæt. Dette sikrer, at beslutningstagere har adgang til intelligent, datadrevet vejledning, selv med en reduceret arbejdsstyrke.

Træning og færdighedsudvikling faciliteres af AI, som identificerer kompetencemangler og anbefaler personlige læringsveje for både eksisterende og nye medarbejdere. Dette sikrer, at arbejdsstyrken forbliver tilpasningsdygtig og udstyret med de nødvendige færdigheder til at imødekomme skiftende krav.

Endelig strækker AI's forudsigelige muligheder sig til risikostyring. Ved at analysere historiske data identificerer AI-systemer potentielle risici forbundet med ændringer i arbejdsstyrken og hjælper forsikringsselskaber med proaktivt at håndtere disse risici. Dette omfatter adressering af områder, der mangler ekspertise, og implementering af strategier for at afbøde potentielle udfordringer.

#6: Opretholdelse af dataintegritet

AI er et kritisk aktiv til at styrke forretningskontinuiteten og sikre data i skadehåndteringen. Den identificerer proaktivt potentielle trusler gennem automatiserede risikovurderinger, hvilket giver mulighed for forebyggende foranstaltninger.

Inden for cybersikkerhed registrerer AI-værktøjer og reagerer på trusler i realtid og sikrer kravdata mod uautoriseret adgang. Krypteringsteknikker og adgangskontroller forbedrer databeskyttelsen yderligere. AI's færdigheder inden for svigopdagelse og identifikation af uregelmæssigheder sikrer mod økonomiske tab og opretholder integriteten af kravdata.

Desuden bidrager kunstig intelligens til effektiv katastrofegendannelsesplanlægning ved at overvåge sikkerhedskopiering af data og lette hurtige gendannelsesprocesser. Kontinuerlig overvågning af systemer og data, kombineret med realtidsadvarsler for usædvanlige aktiviteter, muliggør øjeblikkelig reaktion på potentielle trusler. Denne omfattende tilgang sikrer, at forsikringsselskaber kan navigere problemfrit ved forstyrrelser, samtidig med at de opretholder kravdataens fortrolighed og integritet.

Hvordan kan Nanonets hjælpe?

Ifølge forskning udført af EY, 87 % af kunderne angiver, at effektiviteten af skadebehandlingen i væsentlig grad påvirker deres beslutning om at forny forsikringen hos den samme udbyder. Brugen af kunstig intelligens og maskinlæringsalgoritmer kan fremskynde sagsbehandlingsprocessen problemfrit, hvilket minimerer behovet for direkte menneskelig indgriben.

Men ifølge a Deloitte overlevery, selvom 32 % af software- og internetteknologisektorerne har påbegyndt investeringer i AI, har kun 1.33 % af forsikringsselskaberne vovet sig i AI-investeringer.

Tag det første skridt til at fremtidssikre din virksomhed med Nanonets. Vi kan hjælpe ved:

Automatiseret dokumentbehandling

Nanonets udnytter AI og ML til at automatisere dokumentbehandling, herunder udtrækning af relevant information fra forskellige dokumenter, såsom fakturaer, medicinske rapporter og skadesformularer. Dette reducerer behovet for manuel dataindtastning, minimerer fejl og fremskynder arbejdsgangen i sagsbehandlingen markant.

De avancerede maskinlæringsalgoritmer, der anvendes af Nanonets, sikrer høj nøjagtighed ved udtrækning af information fra ustrukturerede data. Denne nøjagtighed øger pålideligheden af dataudtræk, bidrager til mere præcise kravvurderinger og reducerer sandsynligheden for fejl i behandlingen.

Effektiv skadeklassificering

Nanonets bruger AI til intelligent at klassificere og kategorisere påstande baseret på deres indhold. Denne automatiserede klassificering sikrer, at reklamationer sendes til de relevante kanaler, hvilket reducerer behovet for manuel sortering og fremskynder skadehåndteringsprocessen.

Fast-Track beslutningstagning

Med Nanonets' maskinlæringsfunktioner kan forsikringsselskaber implementere forudsigende analyser for hurtigt at vurdere historiske kravdata. Dette letter datadrevet beslutningstagning, hvilket muliggør hurtigere godkendelse af legitime krav og optimerer den overordnede sagsbehandlingsproces.

Opdagelse af svindel og risikostyring:

Nanonets anvender AI-algoritmer til at opdage uregelmæssigheder og mønstre, der indikerer potentielt bedrageri inden for kravdata. Dette forbedrer mulighederne for at afsløre svindel, hvilket gør det muligt for forsikringsselskaber at identificere mistænkelige krav omgående og afbøde risici effektivt, hvilket bidrager til et mere sikkert og strømlinet skadebehandlingsmiljø.

Tilpasningsevne til skiftende krav

Nanonets' AI- og ML-kapaciteter giver skalerbarhed og tilpasningsevne til skiftende forhold i forsikringslandskabet. Systemet kan løbende lære af nye datainput og sikre, at det forbliver opdateret og relevant, efterhånden som industriens krav, reguleringer og arbejdsprocesser udvikler sig.

Forbedret kundeoplevelse

Gennem strømlinet skadebehandling bidrager Nanonets til en forbedret kundeoplevelse. Hurtigere skadesvurderinger og -godkendelser fører til hurtigere afregninger, hvilket påvirker kundetilfredsheden og loyaliteten positivt.