6 مزایای پردازش ادعاهای بیمه هوش مصنوعی

A نظرسنجی Accenture در مورد کارکنان پذیره نویسی دریافتند که تا 40 درصد از زمان پذیره نویسان صرف فعالیت های غیر اصلی و اداری می شود. آنها تخمین می زنند که این نشان دهنده کاهش بهره وری در کل صنعت تا 160 میلیارد دلار طی پنج سال آینده است.

ادغام هوش مصنوعی و اتوماسیون در گردش کار پذیره نویسی فرصت قابل توجهی را برای به حداقل رساندن زمان اختصاص داده شده به وظایف اداری، فرآیندهای دستی و ورودی های داده های تکراری ارائه می دهد.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند به شرکت های بیمه کمک کند تا با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها، ریسک را با دقت بالا ارزیابی کنند. این داده ها چه می تواند باشد؟ مواردی مانند ادعاهای تاریخی، امتیازات اعتباری، فعالیت رسانه‌های اجتماعی، و ارائه پوشش بیش از حد شخصی.

این فقط نوک کوه یخ است. بیایید بررسی کنیم که 6 مزیت برتر پردازش ادعاهای بیمه هوش مصنوعی چیست.

شماره 1: افزایش دقت و کاهش خطا

هوش مصنوعی در پردازش خسارت بیمه نقش اساسی در افزایش دقت و کاهش خطا با خودکار کردن وظایف مختلف و کاهش خطرات مرتبط با فرآیندهای دستی ایفا می کند. ادغام فناوری تشخیص کاراکتر نوری (OCR) به ویژه در استخراج خودکار اطلاعات از اسناد مختلف، مانند گزارش‌های پزشکی، بیانیه‌های تصادف، و جزئیات خط‌مشی مفید است. این اتوماسیون به طور قابل توجهی اتکا به ورود دستی داده ها را کاهش می دهد، منبعی از خطاهای احتمالی در طول رونویسی و ورودی.

یکی دیگر از جنبه های مهم، توانایی الگوریتم های هوش مصنوعی برای تشخیص الگوها و اعتبارسنجی اطلاعات بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده است. این تضمین می‌کند که داده‌های استخراج‌شده به قالب‌ها و استانداردهای مورد انتظار پایبند هستند و هر گونه انحراف یا مغایرت فوراً برای بررسی بیشتر علامت‌گذاری می‌شوند. قابلیت‌های درک متنی سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته با تفسیر روابط پیچیده داده‌ها به دقت کمک می‌کند و احتمال سوءتعبیر یا طبقه‌بندی نادرست را کاهش می‌دهد.

تصحیح خطا و یادگیری یک ویژگی پویا مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌هایی که از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند، نشان می‌دهد. هنگامی که خطا رخ می دهد، سیستم می تواند در طول زمان از طریق یادگیری مستمر سازگار شود و بهبود یابد و در نهایت دقت استخراج داده های آینده را افزایش دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی در پردازش خسارت بیمه می‌تواند اطلاعات استخراج‌شده از اسناد مختلف را تأیید کند و لایه‌ای از قابلیت اطمینان را به داده‌های پردازش شده اضافه کند.

ادغام الگوریتم های تشخیص تقلب برای کاهش خطا بسیار مهم است. این الگوریتم‌ها الگوها و ناهنجاری‌ها را در داده‌ها تجزیه و تحلیل می‌کنند تا موارد بالقوه تقلب یا ارائه نادرست را شناسایی کنند. با پرچم‌گذاری ادعاهای مشکوک در مراحل اولیه، هوش مصنوعی نه تنها به کاهش خطا کمک می‌کند، بلکه به جلوگیری از فعالیت‌های جعلی کمک می‌کند و از یکپارچگی سیستم پردازش ادعاها محافظت می‌کند.

مکانیسم‌های بازخورد و تصحیح بلادرنگ ویژگی‌های دیگری هستند که دقت را در طول سفر پردازش ادعاها افزایش می‌دهند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در صورت شناسایی ناسازگاری‌ها یا خطاها، بازخورد فوری ارائه دهند و اصلاحات یا درخواست‌های لازم برای اسناد اضافی را برانگیزند. این رویکرد پیشگیرانه نه تنها احتمال تداوم خطاها را کاهش می دهد، بلکه به روند رسیدگی به دعاوی هموارتر و دقیق تر کمک می کند.

شماره 2: انطباق مقرراتی پیشگیرانه

هوش مصنوعی در حصول اطمینان از انطباق مقرراتی در رسیدگی به دعاوی بیمه از طریق موارد زیر نقش مهمی ایفا می کند:

1. بررسی های انطباق خودکار: الگوریتم‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای انجام بررسی‌های خودکار در برابر الزامات نظارتی برنامه‌ریزی کرد. با تجزیه و تحلیل داده های ادعاها در زمان واقعی، هوش مصنوعی می تواند اطمینان حاصل کند که هر مرحله از گردش کار پردازش ادعاها با مقررات مربوطه مطابقت دارد. این امر خطر عدم رعایت ناخواسته را کاهش می دهد و به بیمه گران کمک می کند تا در محدوده های قانونی باقی بمانند.
2. دقت و استانداردسازی مستندات: هوش مصنوعی، به ویژه هنگامی که با فناوری تشخیص کاراکتر نوری (OCR) یکپارچه شود، دقت و استانداردسازی اسناد را تضمین می کند. این می تواند به طور خودکار اطلاعات را از اسناد استخراج کند و احتمال خطاهای دستی را کاهش دهد. این برای رعایت استانداردهای نظارتی که اغلب به فرمت های داده و دقت اسناد خاص نیاز دارند، بسیار مهم است.
3. نظارت و گزارش لحظه ای: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند نظارت در زمان واقعی فعالیت‌های پردازش ادعاها را فراهم کنند. این شامل ردیابی تغییرات در مقررات و پرچم‌گذاری فوری هرگونه اختلاف یا مشکلات احتمالی عدم انطباق است. گزارش‌دهی بی‌درنگ به بیمه‌گران این امکان را می‌دهد تا به نگرانی‌های مربوط به انطباق سریعا رسیدگی کنند و تأثیر آن را بر عملیات به حداقل برسانند.
4. مسیر حسابرسی و شفافیت: سیستم‌های پردازش ادعاهای بیمه AI مسیرهای حسابرسی دقیق همه فعالیت‌ها را در جریان کار پردازش خسارت حفظ می‌کنند. این شفافیت برای ممیزی‌های نظارتی ضروری است و به مقامات اجازه می‌دهد کل فرآیند را بررسی کرده و تأیید کنند که هر مرحله از الزامات انطباق پیروی می‌کند. دنباله حسابرسی به عنوان یک رکورد جامع عمل می کند، که دقت لازم را در پایبندی به مقررات نشان می دهد.
5. سازگاری با تغییرات نظارتی: مقررات صنعت بیمه در معرض تغییر است. سیستم‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه آن‌هایی که از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند، می‌توانند با یادگیری از مجموعه داده‌های به‌روز شده و تنظیم فرآیندهای خود، با الزامات جدید نظارتی سازگار شوند. این سازگاری تضمین می‌کند که بیمه‌گران می‌توانند بدون ایجاد اختلال در فعالیت‌هایشان، تغییرات را به‌طور یکپارچه وارد کنند.
6. رعایت حریم خصوصی و امنیت داده ها: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با امنیت را با اجرای روش‌های رمزگذاری قوی و کنترل‌های دسترسی افزایش دهند. حصول اطمینان از اینکه اطلاعات حساس به‌طور ایمن مدیریت و ذخیره می‌شوند، با دستورات نظارتی، مانند قوانین حفاظت از داده‌ها، مطابقت دارد. توانایی هوش مصنوعی برای اجرای مداوم اقدامات امنیتی به جلوگیری از دسترسی غیرمجاز و نقض داده ها کمک می کند.
7. ارزیابی ریسک و پیش بینی انطباق: هوش مصنوعی می تواند با تجزیه و تحلیل داده ها و الگوهای تاریخی به شناسایی پیشگیرانه خطرات انطباق بالقوه کمک کند. با پیش‌بینی مناطقی که انطباق ممکن است چالش‌برانگیز باشد، بیمه‌گران می‌توانند اقدامات پیشگیرانه را برای تنظیم فرآیندها و اسناد خود انجام دهند و در نتیجه خطر مسائل مربوط به عدم انطباق را کاهش دهند.

شماره 3: tNPS را با تجربه مشتری بهتر بهبود بخشید

با توجه به ماهیت بسیار مشتری محور این بخش، شرکت های بیمه با حساسیت بیشتری نسبت به فرسایش مشتری مواجه هستند. مشتریان معاصر با افزودن به پیچیدگی خدمات مشتری در حوزه بیمه، بر پاسخگویی آنی و 24 ساعته که معمولاً به عنوان "سفر مشتری بدون لمس" توصیف می شود، اصرار دارند. این انتظار با تحمل استثنایی کم برای هرگونه نقص در ارائه خدمات همراه است.

اتوماسیون هوشمند وظایف معمول در جریان کار پردازش ادعاها کلیدی است. با خودکارسازی تأیید داده‌ها، به‌روزرسانی‌های وضعیت و فرآیندهای ارتباطی، بیمه‌گران می‌توانند مداخله دستی را کاهش داده و عملیات را ساده‌تر کنند. این نه تنها پردازش ادعاها را سرعت می‌بخشد، بلکه کارایی را نیز افزایش می‌دهد و به بهبود tNPS کمک می‌کند زیرا مشتریان تعاملات سریع‌تر و یکپارچه‌تری را در طول سفر ادعاها تجربه می‌کنند.

چت ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند با ارائه کمک‌های فوری، ارتباطات مشتری را تقویت کنند. دارندگان بیمه نامه می توانند به روز رسانی های بلادرنگ را در مورد وضعیت ادعا، جزئیات پوشش و الزامات اسناد دریافت کنند. این پاسخگویی فوری رضایت مشتری را بهبود می بخشد و به tNPS کمک می کند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای ارزیابی و تحلیل داده‌های ادعاهای تاریخی استفاده می‌کند. با شناسایی الگوها و روندها، بیمه گران می توانند تصمیمات آگاهانه تری بگیرند و روند رسیدگی به خسارت را تسریع کنند. این رویکرد پیشگیرانه تأخیرها را به حداقل می‌رساند و به رفع سریع‌تر ادعا کمک می‌کند.

شماره 4: پیش بینی حجم مطالبات پیشرفته

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که پیش بینی حجم خسارت را در صنعت بیمه به میزان قابل توجهی بهبود بخشد. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌دقت داده‌های ادعاهای تاریخی را از طریق قابلیت‌های تحلیل داده‌های پیچیده‌اش تجزیه و تحلیل کنند، الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که به عنوان شاخص‌های ارزشمندی برای رویدادهای آینده عمل می‌کنند. این بینش بیمه‌گران را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهند و توانایی آن‌ها را برای پیش‌بینی و آمادگی برای نوسانات حجم خسارت افزایش می‌دهد.

مدل‌سازی پیش‌بینی، نقطه قوت اصلی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پیش‌بینی را بیشتر اصلاح می‌کند. این مدل‌ها با استفاده از داده‌های تاریخی در کنار عوامل تأثیرگذار مختلف، درک دقیقی از متغیرهای مؤثر بر وقوع خسارت به بیمه‌گران می‌دهند. این رویکرد مبتنی بر داده، بیمه‌گران را با ابزارهایی برای تصمیم‌گیری آگاهانه و بهینه‌سازی تخصیص منابع بر اساس پیش‌بینی‌های دقیق مجهز می‌کند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی ادغام یکپارچه منابع داده خارجی را تسهیل می‌کند و مدل‌های پیش‌بینی را با بینش‌های گسترده‌تری غنی می‌کند. این رویکرد جامع، عواملی فراتر از داده‌های ادعاهای تاریخی، از جمله پیش‌بینی‌های آب و هوا، شاخص‌های اقتصادی، و روندهای اجتماعی را در نظر می‌گیرد. نتیجه یک مدل پیش‌بینی جامع‌تر و قابل اعتمادتر است که پیچیدگی محیط خارجی را نشان می‌دهد.

سازگاری مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی با شرایط متغیر یک مزیت قابل توجه است. همانطور که چشم انداز بیمه تکامل می یابد، این سیستم ها به طور مداوم از ورودی های داده جدید یاد می گیرند و اطمینان حاصل می کنند که پیش بینی ها در مواجهه با پویایی های بازار در حال تغییر و روندهای نوظهور مرتبط و قوی باقی می مانند. این سازگاری برای حفظ دقت و کارایی مدل‌های پیش‌بینی در طول زمان بسیار مهم است.

شماره 5: جایگزینی نیروی کار سالخورده

هوش مصنوعی به عنوان یک راه حل قدرتمند برای شرکت های بیمه که به دنبال اثبات عملیات خود در آینده در میان چالش های مرتبط با نیروی کار سالخورده هستند، ظاهر می شود. با بازنشستگی متخصصان با تجربه، هوش مصنوعی به حفظ و انتقال دانش سازمانی کمک می کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی داده‌های تاریخی، اسناد و الگوهای ارتباطی را تجزیه و تحلیل می‌کنند و مخزنی ایجاد می‌کنند که دانش را به طور یکپارچه به کارکنان جدید منتقل می‌کند.

برنامه‌ریزی نیروی کار پیش‌بینی‌کننده یک نقطه قوت کلیدی هوش مصنوعی است که از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی تقاضای آینده بر اساس داده‌های تاریخی و روند بازار استفاده می‌کند. این به شرکت های بیمه اجازه می دهد تا هزینه های عملیاتی، از جمله سطوح کارکنان، را با تقاضای پیش بینی شده هماهنگ کنند. پیش‌بینی‌های دقیق، سطوح بهینه کارکنان را تضمین می‌کند، و از دام‌های مازاد یا کمبود پرسنل جلوگیری می‌کند.

تصمیم گیری تقویت شده با هوش مصنوعی در مواجهه با دوران بازنشستگی بسیار مهم می شود. سیستم های هوش مصنوعی مجهز به الگوریتم های یادگیری ماشینی، بینش و پیش بینی هایی را بر اساس مجموعه داده های گسترده ارائه می دهند. این تضمین می کند که تصمیم گیرندگان حتی با نیروی کار کاهش یافته به راهنمایی های هوشمند و مبتنی بر داده دسترسی دارند.

آموزش و توسعه مهارت توسط هوش مصنوعی تسهیل می‌شود، که شکاف‌های مهارتی را شناسایی می‌کند و مسیرهای یادگیری شخصی‌سازی شده را برای کارکنان فعلی و جدید توصیه می‌کند. این تضمین می‌کند که نیروی کار سازگار و مجهز به مهارت‌های لازم برای پاسخگویی به تقاضاهای در حال تحول است.

در نهایت، قابلیت های پیش بینی هوش مصنوعی به مدیریت ریسک گسترش می یابد. با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی، سیستم های هوش مصنوعی خطرات بالقوه مرتبط با تغییرات نیروی کار را شناسایی می کنند و به شرکت های بیمه کمک می کنند تا این خطرات را مدیریت کنند. این شامل رسیدگی به حوزه‌های فاقد تخصص و اجرای استراتژی‌هایی برای کاهش چالش‌های بالقوه است.

شماره 6: حفظ یکپارچگی داده ها

هوش مصنوعی دارایی حیاتی در تقویت تداوم کسب و کار و حفاظت از داده ها در مدیریت ادعاها است. این به طور فعال تهدیدهای بالقوه را از طریق ارزیابی خودکار خطر شناسایی می کند و امکان اقدامات پیشگیرانه را فراهم می کند.

در حوزه امنیت سایبری، ابزارهای هوش مصنوعی تهدیدها را در زمان واقعی شناسایی کرده و به آنها پاسخ می‌دهند و اطلاعات ادعاها را از دسترسی غیرمجاز ایمن می‌کنند. تکنیک‌های رمزگذاری و کنترل‌های دسترسی، حفاظت از داده‌ها را بیشتر افزایش می‌دهند. مهارت هوش مصنوعی در تشخیص تقلب و شناسایی ناهنجاری ها از ضررهای مالی محافظت می کند و یکپارچگی داده های ادعاها را حفظ می کند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی با نظارت بر پشتیبان‌گیری از داده‌ها و تسهیل فرآیندهای بازیابی سریع، به برنامه‌ریزی موثر بازیابی بلایا کمک می‌کند. نظارت مداوم بر سیستم‌ها و داده‌ها، همراه با هشدارهای بلادرنگ برای فعالیت‌های غیرمعمول، پاسخ فوری به تهدیدات احتمالی را ممکن می‌سازد. این رویکرد جامع تضمین می‌کند که بیمه‌گران می‌توانند با حفظ محرمانه بودن و یکپارچگی داده‌های خسارت، اختلالات را به طور یکپارچه مدیریت کنند.

نانوشبکه ها چگونه می توانند کمک کنند؟

مطابق با تحقیق انجام شده توسط EY87% از مشتریان نشان می دهند که کارایی رسیدگی به خسارت به طور قابل توجهی بر تصمیم آنها برای تمدید بیمه با همان ارائه دهنده تأثیر می گذارد. استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشینی می تواند روند رسیدگی به ادعاها را به طور یکپارچه تسریع کند و نیاز به دخالت مستقیم انسان را به حداقل برساند.

با این حال، با توجه به Deloitte survey، اگرچه 32 درصد از بخش‌های نرم‌افزار و فناوری اینترنت سرمایه‌گذاری‌های خود را در هوش مصنوعی آغاز کرده‌اند، تنها 1.33 درصد از شرکت‌های بیمه در سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کرده‌اند.

اولین قدم را برای محافظت از آینده کسب و کار خود با نانو نت بردارید. ما می توانیم کمک کنیم:

پردازش خودکار اسناد

نانوشبکه‌ها از هوش مصنوعی و ML برای خودکارسازی پردازش اسناد، از جمله استخراج اطلاعات مرتبط از اسناد مختلف مانند فاکتورها، گزارش‌های پزشکی و فرم‌های ادعا استفاده می‌کنند. این امر نیاز به ورود دستی داده ها را کاهش می دهد، خطاها را به حداقل می رساند و به طور قابل توجهی سرعت پردازش ادعاها را افزایش می دهد.

الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشینی که توسط نانو شبکه ها به کار گرفته شده اند، دقت بالایی را در استخراج اطلاعات از داده های بدون ساختار تضمین می کنند. این دقت قابلیت اطمینان استخراج داده ها را افزایش می دهد و به ارزیابی دقیق تر ادعاها کمک می کند و احتمال خطا در پردازش را کاهش می دهد.

طبقه بندی ادعاهای کارآمد

Nanonets از هوش مصنوعی برای طبقه بندی و طبقه بندی هوشمند ادعاها بر اساس محتوای آنها استفاده می کند. این طبقه‌بندی خودکار اطمینان می‌دهد که ادعاها به کانال‌های مناسب هدایت می‌شوند و نیاز به مرتب‌سازی دستی را کاهش می‌دهد و روند رسیدگی به ادعاها را تسریع می‌کند.

تصمیم گیری سریع

با قابلیت‌های یادگیری ماشین نانوشبکه‌ها، بیمه‌گران می‌توانند تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را برای ارزیابی سریع داده‌های ادعاهای تاریخی پیاده‌سازی کنند. این امر تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها را تسهیل می‌کند و تأییدیه‌های سریع‌تر برای ادعاهای قانونی را امکان‌پذیر می‌کند و روند کلی قضاوت ادعاها را بهینه می‌کند.

تشخیص تقلب و مدیریت ریسک:

نانوشبکه‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی ناهنجاری‌ها و الگوهایی که نشان‌دهنده تقلب بالقوه در داده‌های ادعا هستند، استفاده می‌کند. این امر قابلیت‌های کشف تقلب را افزایش می‌دهد و بیمه‌گران را قادر می‌سازد تا ادعاهای مشکوک را به‌سرعت شناسایی کرده و خطرات را به طور مؤثر کاهش دهند، و به ایجاد یک محیط پردازش خسارت ایمن‌تر و ساده‌تر کمک می‌کند.

سازگاری با نیازهای در حال تحول

قابلیت‌های هوش مصنوعی و ML نانوشبکه‌ها مقیاس‌پذیری و سازگاری با شرایط متغیر در چشم‌انداز بیمه را فراهم می‌کنند. این سیستم می‌تواند به‌طور مداوم از ورودی‌های داده جدید بیاموزد، و اطمینان حاصل کند که با تکامل نیازمندی‌های صنعت، مقررات و جریان‌های کاری پردازش، به‌روز و مرتبط باقی می‌ماند.

تجربه مشتری پیشرفته

از طریق پردازش ساده ادعاها، Nanonets به بهبود تجربه مشتری کمک می کند. ارزیابی و تأیید سریع‌تر ادعاها منجر به تسویه سریع‌تر می‌شود و بر رضایت و وفاداری مشتری تأثیر مثبت می‌گذارد.

نمایش نسخه ی نمایشی

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://nanonets.com/blog/ai-insurance-claims-processing/