6 AI kindlustusnõuete töötlemise eelised

6 AI kindlustusnõuete töötlemise eelised

Ajatempel: 13. detsember 2023 kell 11:52
Allikasõlm: 3013142

A Accenture'i uuring kindlustuse töötajate kohta leidis, et kuni 40% kindlustusandjate ajast kulub põhitegevusega mitteseotud ja administratiivsetele tegevustele. Nende hinnangul tähendab see järgmise viie aasta jooksul kogu tööstusharu efektiivsuse vähenemist kuni 160 miljardi dollarini.

Tehisintellekti ja automatiseerimise integreerimine kindlustuse töövoogu annab märkimisväärse võimaluse minimeerida haldusülesannetele, käsitsi protsessidele ja korduvatele andmesisestustele kuluvat aega.

Lisaks võib tehisintellekt aidata kindlustusfirmadel riske suure täpsusega hinnata, analüüsides suuri andmemahtusid. Mis need andmed olla võivad? Sellised asjad nagu ajaloolised nõuded, krediidiskoorid, sotsiaalmeedia tegevus ja ülipersonaliseeritud katvus.

See on vaid jäämäe tipp. Uurime, millised on AI kindlustusnõuete töötlemise kuus peamist eelist.

#1: suurem täpsus ja vähem vigu

Kindlustusnõuete töötlemise tehisintellektil on keskne roll täpsuse suurendamisel ja vigade vähendamisel, automatiseerides erinevaid ülesandeid ja maandades käsitsi protsessidega seotud riske. Optilise märgituvastuse (OCR) tehnoloogia integreerimine on eriti oluline mitmesugustest dokumentidest (nt meditsiinilistest aruannetest, õnnetuste aruannetest ja poliitika üksikasjadest) teabe hankimise automatiseerimisel. See automatiseerimine vähendab oluliselt sõltuvust käsitsi andmete sisestamisest, mis on transkriptsiooni ja sisestamise võimalike vigade allikas.

Teine oluline aspekt on AI-algoritmide võime tuvastada mustreid ja kinnitada teavet eelnevalt määratletud kriteeriumide alusel. See tagab, et eraldatud andmed järgivad eeldatavaid vorminguid ja standardeid ning kõik kõrvalekalded või lahknevused märgitakse viivitamatult edasiseks ülevaatamiseks. Täiustatud tehisintellektisüsteemide kontekstuaalse mõistmise võimalused aitavad täpsust veelgi suurendada, tõlgendades keerulisi andmesuhteid, vähendades valesti tõlgendamise või valesti klassifitseerimise tõenäosust.

Vigade parandamine ja õppimine on AI mudelite dünaamiline omadus, eriti masinõpet sisaldavate mudelite puhul. Kui ilmnevad vead, saab süsteem pideva õppimise kaudu kohaneda ja aja jooksul paraneda, suurendades lõppkokkuvõttes tulevaste andmete väljavõtete täpsust. Lisaks saab kindlustusnõuete töötlemisel tehisintellekt ristkontrollida erinevatest dokumentidest eraldatud teavet, lisades töödeldud andmetele täiendava usaldusväärsuse.

Pettuste tuvastamise algoritmide integreerimine on vigade vähendamiseks ülimalt oluline. Need algoritmid analüüsivad andmete mustreid ja kõrvalekaldeid, et tuvastada võimalikud pettuse või valeandmete esitamise juhtumid. Kahtlaste nõuete märkimisega protsessi varajases staadiumis ei aita AI mitte ainult kaasa vigade vähendamisele, vaid aitab ka ära hoida pettusi, kaitstes nõuete töötlemise süsteemi terviklikkust.

Reaalajas tagasiside ja parandusmehhanismid on lisafunktsioonid, mis suurendavad täpsust kogu nõuete töötlemise teekonna jooksul. AI-süsteemid võivad ebakõlade või vigade tuvastamisel anda kohest tagasisidet, mis nõuab vajalikke parandusi või täiendavaid dokumente. Selline ennetav lähenemisviis mitte ainult ei vähenda vigade püsimise tõenäosust, vaid aitab kaasa ka sujuvamale ja täpsemale nõuete lahendamise protsessile.

#2: Proaktiivne eeskirjade järgimine

Tehisintellektil on otsustav roll kindlustusnõuete töötlemise eeskirjade järgimise tagamisel järgmiste toimingute kaudu:

  1. Automaatsed vastavuskontrollid: AI-algoritme saab programmeerida regulatiivsete nõuete automaatseks kontrollimiseks. Nõuete andmeid reaalajas analüüsides saab tehisintellekt tagada, et nõuete töötlemise töövoo iga etapp vastab asjakohastele eeskirjadele. See vähendab tahtmatu täitmata jätmise riski ja aitab kindlustusandjatel jääda seaduslikesse piiridesse.
  2. Dokumentatsiooni täpsus ja standardimine: AI, eriti kui see on integreeritud optilise märgituvastuse (OCR) tehnoloogiaga, tagab dokumentatsiooni täpsuse ja standardimise. See suudab dokumentidest automaatselt teavet eraldada, vähendades käsitsi vigade tõenäosust. See on ülioluline regulatiivsete standardite täitmiseks, mis sageli nõuavad spetsiifilisi andmevorminguid ja dokumentatsiooni täpsust.
  3. Reaalajas jälgimine ja aruandlus: AI-süsteemid võivad pakkuda nõuete töötlemise tegevuste reaalajas jälgimist. See hõlmab eeskirjade muudatuste jälgimist ja lahknevuste või võimalike mittevastavusprobleemide viivitamatut märgistamist. Reaalajas aruandlus võimaldab kindlustusandjatel nõuete täitmisega seotud probleeme kiiresti lahendada, minimeerides mõju tegevusele.
  4. Kontrolljälg ja läbipaistvus: Tehisintellekti kindlustusnõuete töötlemise süsteemid säilitavad üksikasjalikud kontrolljäljed kõigi kahjude töötlemise töövoo tegevuste kohta. See läbipaistvus on regulatiivsete auditite jaoks hädavajalik, võimaldades asutustel kogu protsessi üle vaadata ja kontrollida, kas iga samm vastab vastavusnõuetele. Kontrolljälg toimib kõikehõlmava kirjena, mis näitab nõuetekohast hoolsust eeskirjade järgimisel.
  5. Kohanemisvõime regulatiivsete muudatustega: Kindlustussektori eeskirjad võivad muutuda. AI-süsteemid, eriti need, mis sisaldavad masinõpet, saavad kohaneda uute regulatiivsete nõuetega, õppides värskendatud andmekogumitest ja kohandades oma protsesse vastavalt. See kohanemisvõime tagab, et kindlustusandjad saavad muudatusi sujuvalt kaasata ilma nende tegevust häirimata.
  6. Andmete privaatsuse ja turvalisuse järgimine: AI-süsteemid võivad tõhustada andmete privaatsust ja turvalisust, rakendades tugevaid krüptimismeetodeid ja juurdepääsu kontrolle. Tundliku teabe turvalise käitlemise ja säilitamise tagamine on kooskõlas regulatiivsete volitustega, nagu andmekaitseseadused. AI võime turvameetmeid järjepidevalt jõustada aitab vältida volitamata juurdepääsu ja andmetega seotud rikkumisi.
  7. Riski hindamine ja vastavuse prognoosimine: AI võib aidata ennetavalt tuvastada võimalikke vastavusriske, analüüsides ajaloolisi andmeid ja mustreid. Ennustades valdkondi, kus vastavus võib osutuda keeruliseks, saavad kindlustusandjad võtta ennetavaid meetmeid oma protsesside ja dokumentatsiooni kohandamiseks, vähendades sellega mittevastavusprobleemide riski.

3. Täiustage tNPS-i parema kliendikogemusega

Arvestades sektori väga kliendikeskset olemust, on kindlustusseltsidel suurem vastuvõtlikkus klientide vähenemisele. Lisades kindlustusvaldkonna klienditeeninduse keerukuse, nõuavad kaasaegsed kliendid kohest, ööpäevaringset reageerimisvõimet, mida tavaliselt nimetatakse "puutevabaks klienditeekonnaks". Selle ootusega kaasneb erakordselt madal tolerantsus mis tahes puudujääkide suhtes teenuse osutamisel.

Nõuete töötlemise töövoos on rutiinsete toimingute intelligentne automatiseerimine võtmetähtsusega. Andmete kontrollimise, olekuvärskenduste ja suhtlusprotsesside automatiseerimisega saavad kindlustusandjad vähendada käsitsi sekkumist ja toiminguid sujuvamaks muuta. See mitte ainult ei kiirenda nõuete töötlemist, vaid suurendab ka tõhusust, aidates kaasa tNPS-i paranemisele, kuna kliendid kogevad kiiremat ja sujuvamat suhtlust kogu nõuete esitamise teekonna jooksul.

AI-toega vestlusrobotid võivad parandada klientidega suhtlemist, pakkudes kohest abi. Kindlustusvõtjad saavad reaalajas värskendusi nõude staatuse, kindlustuskaitse üksikasjade ja dokumenteerimisnõuete kohta. See kohene reageerimisvõime suurendab klientide rahulolu ja aitab positiivselt kaasa tNPS-ile.

Lisaks kasutab tehisintellekt ennustusanalüütikat, et hinnata ja analüüsida varasemaid nõuete andmeid. Tuvastades mustreid ja suundumusi, saavad kindlustusandjad teha teadlikumaid otsuseid, mis kiirendab kahjude lahendamise protsessi. See ennetav lähenemisviis minimeerib viivitusi ja aitab kaasa nõuete kiiremale lahendamisele.

#4: Täiustatud nõuete mahu prognoosimine

Tehisintellektil on potentsiaal kindlustussektoris kahjude mahu prognoosimist oluliselt parandada. AI-süsteemid saavad oma keerukate andmeanalüüsi võimaluste abil hoolikalt analüüsida ajaloolisi nõuete andmeid, tuvastades mustreid ja suundumusi, mis on tulevaste sündmuste jaoks väärtuslikud näitajad. See ülevaade võimaldab kindlustusandjatel teha täpsemaid ennustusi, parandades nende võimet prognoosida kahjude mahu kõikumisi ja valmistuda nendeks.

Ennustav modelleerimine, masinõppealgoritmide põhitugevus, täiustab prognoosimist veelgi. Kasutades ajaloolisi andmeid koos erinevate mõjuteguritega, annavad need mudelid kindlustusandjatele nüansirikka arusaama kahjujuhtumit mõjutavatest muutujatest. See andmepõhine lähenemisviis varustab kindlustusandjaid vahenditega, mis võimaldavad teha teadlikke otsuseid ja optimeerida ressursside jaotamist täpsete prognooside alusel.

Lisaks hõlbustab AI väliste andmeallikate sujuvat integreerimist, rikastades prognoosimudeleid laiema ülevaatega. See terviklik lähenemine võtab arvesse tegureid, mis ei ole seotud varasemate nõuete andmetega, sealhulgas ilmaprognoosid, majandusnäitajad ja sotsiaalsed suundumused. Tulemuseks on terviklikum ja usaldusväärsem prognoosimudel, mis kajastab väliskeskkonna keerukust.

AI-toega prognoosimismudelite kohandatavus muutuvate tingimustega on märkimisväärne eelis. Kindlustusmaastiku arenedes õpivad need süsteemid pidevalt uutest andmetest, tagades, et prognoosid jäävad muutuva turudünaamika ja esilekerkivate suundumuste puhul asjakohaseks ja usaldusväärseks. See kohanemisvõime on prognoosimudelite täpsuse ja tõhususe säilitamiseks aja jooksul ülioluline.

#5: Vananeva tööjõu väljavahetamine

Tehisintellekt on võimas lahendus kindlustusfirmadele, kes soovivad oma tegevust tulevikus kindlustada keset vananeva tööjõuga seotud väljakutseid. Kui kogenud spetsialistid lähevad pensionile, aitab tehisintellekt säilitada ja edasi anda institutsionaalseid teadmisi. Masinõppe algoritmid analüüsivad ajaloolisi andmeid, dokumente ja suhtlusmustreid, luues hoidla, mis edastab sujuvalt teadmisi uutele töötajatele.

Ennustav tööjõu planeerimine on tehisintellekti peamine tugevus, mis kasutab ennustavat analüütikat, et prognoosida tulevast nõudlust ajalooliste andmete ja turusuundumuste põhjal. See võimaldab kindlustusseltsidel viia tegevuskulud, sealhulgas töötajate arv, vastavusse eeldatava nõudlusega. Täpsed prognoosid tagavad optimaalse personalitaseme, vältides üle- või alatööjõuga seotud lõkse.

Tehisintellektiga täiendatud otsuste tegemine muutub pensionile jäämisel eriti oluliseks. Masinõppe algoritmidega varustatud AI-süsteemid pakuvad ulatuslikel andmekogudel põhinevaid teadmisi ja ennustusi. See tagab, et otsustajatel on juurdepääs intelligentsetele andmepõhistele juhistele isegi väiksema tööjõu korral.

Koolitust ja oskuste arendamist hõlbustab tehisintellekt, mis tuvastab oskuste lüngad ja soovitab nii olemasolevatele kui ka uutele töötajatele personaliseeritud õpiteid. See tagab, et tööjõud on kohanemisvõimeline ja varustatud vajalike oskustega, et vastata muutuvatele nõudmistele.

Lõpuks laienevad AI ennustamisvõimalused ka riskijuhtimisele. Ajaloolisi andmeid analüüsides tuvastavad tehisintellektisüsteemid potentsiaalsed riskid, mis on seotud tööjõu muutustega, ja aitavad kindlustusfirmadel neid riske ennetavalt juhtida. See hõlmab valdkondadega tegelemist, kus puuduvad teadmised, ja strateegiate rakendamist võimalike väljakutsete leevendamiseks.

#6: andmete terviklikkuse säilitamine

AI on kriitilise tähtsusega vara äritegevuse järjepidevuse tugevdamisel ja andmete kaitsmisel kahjuhalduses. See tuvastab ennetavalt potentsiaalsed ohud automatiseeritud riskianalüüside abil, võimaldades ennetusmeetmeid.

Küberturvalisuse valdkonnas tuvastavad tehisintellekti tööriistad ohte ja reageerivad neile reaalajas, kaitstes nõuete andmeid volitamata juurdepääsu eest. Krüpteerimistehnikad ja juurdepääsukontrollid parandavad veelgi andmekaitset. Tehisintellekti oskus pettuste tuvastamisel ja kõrvalekallete tuvastamisel kaitseb rahaliste kahjude eest ja säilitab nõuete andmete terviklikkuse.

Lisaks aitab tehisintellekt kaasa tõhusale avariitaaste planeerimisele, jälgides andmete varukoopiaid ja hõlbustades kiireid taastamisprotsesse. Pidev süsteemide ja andmete jälgimine koos reaalajas hoiatustega ebatavaliste tegevuste kohta võimaldab kohe reageerida võimalikele ohtudele. See kõikehõlmav lähenemine tagab, et kindlustusandjad saavad häiretega sujuvalt navigeerida, säilitades samal ajal nõuete andmete konfidentsiaalsuse ja terviklikkuse.

Kuidas saavad nanonetid aidata?

Järgi EY poolt läbi viidud uuringud87% klientidest märgib, et kahjude menetlemise tõhusus mõjutab oluliselt nende otsust uuendada kindlustust sama pakkuja juures. Tehisintellekti ja masinõppe algoritmide kasutamine võib nõuete käsitlemise protsessi sujuvalt kiirendada, minimeerides vajaduse otsese inimese sekkumise järele.

Kuid vastavalt a Deloitte vaatlusy, kuigi 32% tarkvara- ja internetitehnoloogia sektoritest on tehisintellekti investeerinud, on vaid 1.33% kindlustusfirmadest tehisintellekti investeerinud.

Astuge Nanonetsi abil esimene samm oma ettevõtte tulevikukindluse tagamiseks. Saame aidata:

Automatiseeritud dokumentide töötlemine

Nanonets kasutab AI-d ja ML-i dokumentide töötlemise automatiseerimiseks, sealhulgas asjakohase teabe hankimiseks erinevatest dokumentidest, nagu arved, meditsiinilised aruanded ja nõudevormid. See vähendab käsitsi andmete sisestamise vajadust, minimeerib vigu ja kiirendab oluliselt nõuete töötlemise töövoogu.

Nanonetsi kasutatavad täiustatud masinõppe algoritmid tagavad struktureerimata andmetest teabe hankimisel suure täpsuse. See täpsus suurendab andmete väljavõtmise usaldusväärsust, aidates kaasa nõuete täpsemale hindamisele ja vähendades vigade tõenäosust töötlemisel.

Tõhus nõuete klassifikatsioon

Nanonets kasutab AI-d, et nõudeid nende sisu põhjal arukalt klassifitseerida ja kategoriseerida. See automatiseeritud klassifikatsioon tagab nõuete suunamise vastavatesse kanalitesse, vähendades vajadust käsitsi sortimise järele ja kiirendades kahjude käsitlemise protsessi.

Kiire otsuste tegemine

Nanonetsi masinõppevõimaluste abil saavad kindlustusandjad rakendada ennustavat analüütikat, et hinnata kiiresti ajaloolisi kahjunõuete andmeid. See hõlbustab andmepõhist otsuste tegemist, võimaldades õigustatud nõuete kiiremat kinnitamist ja optimeerides üldist nõuete lahendamise protsessi.

Pettuste avastamine ja riskijuhtimine:

Nanonets kasutab AI-algoritme, et tuvastada anomaaliaid ja mustreid, mis viitavad võimalikule pettusele kahjunõuete andmetes. See suurendab pettuste tuvastamise võimalusi, võimaldades kindlustusandjatel kahtlased nõuded kiiresti tuvastada ja riske tõhusalt maandada, aidates kaasa turvalisema ja sujuvama kahjude töötlemise keskkonna loomisele.

Kohanemisvõime arenevate nõuetega

Nanonetsi AI ja ML võimalused tagavad mastaapsuse ja kohanemisvõime muutuvate tingimustega kindlustusmaastikul. Süsteem saab pidevalt õppida uutest andmesisenditest, tagades, et see püsib ajakohasena ja asjakohasena, kui tööstusharu nõuded, eeskirjad ja töötlemise töövood arenevad.

Tõhustatud kliendikogemus

Lihtsustatud nõuete töötlemise kaudu aitab Nanonets parandada kliendikogemust. Nõuete kiirem hindamine ja kinnitamine viivad kiiremate arveldusteni, mõjutades positiivselt klientide rahulolu ja lojaalsust.

Ajatempel:

Veel alates Tehisintellekt ja masinõpe