6 tekoälyn vakuutuskorvausten käsittelyn edut

6 tekoälyn vakuutuskorvausten käsittelyn edut

Aikaleima: 13. joulukuuta 2023 11
Lähdesolmu: 3013142

A Accenturen vakuutusalan työntekijöitä koskeva tutkimus havaitsi, että jopa 40 prosenttia vakuutuksenantajien ajasta käytetään muihin kuin ydintoimintoihin ja hallinnollisiin toimintoihin. He arvioivat, että tämä merkitsee toimialan laajuista tehokkuuden menetystä jopa 160 miljardia dollaria seuraavan viiden vuoden aikana.

Tekoälyn ja automaation integrointi vakuutuksen työnkulkuun tarjoaa merkittävän mahdollisuuden minimoida hallinnollisiin tehtäviin, manuaalisiin prosesseihin ja toistuviin tietojen syöttämiseen käytetty aika.

Lisäksi tekoäly voi auttaa vakuutusyhtiöitä arvioimaan riskejä suurella tarkkuudella analysoimalla suuria tietomääriä. Mitä nämä tiedot voivat olla? Asiat, kuten historialliset väitteet, luottopisteet, sosiaalisen median toiminta ja tarjoavat hyperpersonoitua kattavuutta.

Tämä on vain jäävuoren huippu. Tutkitaan, mitkä ovat tekoälyvakuutusten käsittelyn kuusi parasta etua.

#1: Parempi tarkkuus ja vähemmän virheitä

Tekoälyllä vakuutuskorvauskäsittelyssä on keskeinen rooli tarkkuuden parantamisessa ja virheiden vähentämisessä automatisoimalla erilaisia ​​tehtäviä ja vähentämällä manuaalisiin prosesseihin liittyviä riskejä. Optisen merkintunnistusteknologian (OCR) integrointi on erityisen tärkeä automatisoitaessa tietojen poimimista erilaisista asiakirjoista, kuten lääketieteellisistä raporteista, onnettomuuslausunnoista ja käytäntöjen yksityiskohdista. Tämä automaatio vähentää merkittävästi riippuvuutta manuaalisesta tietojen syötöstä, mikä on mahdollisten virheiden lähde transkription ja syöttämisen aikana.

Toinen tärkeä näkökohta on tekoälyalgoritmien kyky tunnistaa kuvioita ja validoida tietoja ennalta määritettyjen kriteerien perusteella. Tämä varmistaa, että poimitut tiedot noudattavat odotettuja muotoja ja standardeja ja että kaikki poikkeamat tai poikkeamat merkitään viipymättä lisätarkastelua varten. Kehittyneiden tekoälyjärjestelmien kontekstuaaliset ymmärtämisominaisuudet lisäävät edelleen tarkkuutta tulkitsemalla monimutkaisia ​​tietosuhteita, mikä vähentää väärintulkinnan tai luokittelun todennäköisyyttä.

Virheiden korjaaminen ja oppiminen ovat tekoälymallien dynaaminen ominaisuus, erityisesti koneoppimista sisältävissä malleissa. Kun virheitä tapahtuu, järjestelmä voi mukautua ja kehittyä ajan myötä jatkuvan oppimisen avulla, mikä viime kädessä parantaa tulevien tietojen poiminnan tarkkuutta. Lisäksi tekoäly vakuutuskorvausten käsittelyssä voi ristiinvarmentaa eri asiakirjoista poimitut tiedot, mikä lisää käsiteltyjen tietojen luotettavuutta.

Petosten havaitsemisalgoritmien integrointi on ensiarvoisen tärkeää virheiden vähentämiseksi. Nämä algoritmit analysoivat datassa olevia malleja ja poikkeavuuksia tunnistaakseen mahdolliset petokset tai vääristelyt. Ilmoittamalla epäilyttävistä vaatimuksista prosessin varhaisessa vaiheessa tekoäly ei vain edistä virheiden vähentämistä, vaan myös auttaa estämään vilpillisiä toimia ja turvaa vaatimuskäsittelyjärjestelmän eheyden.

Reaaliaikaiset palaute- ja korjausmekanismit ovat lisäominaisuuksia, jotka parantavat tarkkuutta korvausten käsittelyn aikana. Tekoälyjärjestelmät voivat antaa välitöntä palautetta, kun epäjohdonmukaisuuksia tai virheitä havaitaan, mikä edellyttää tarvittavia korjauksia tai lisädokumentaatiopyyntöjä. Tämä ennakoiva lähestymistapa ei ainoastaan ​​vähennä virheiden jatkumisen todennäköisyyttä, vaan myös edistää sujuvampaa ja tarkempaa korvausmenettelyä.

#2: Ennakoiva sääntelyn noudattaminen

Tekoälyllä on ratkaiseva rooli vakuutuskorvausten käsittelyn säännöstenmukaisuuden varmistamisessa seuraavilla tavoilla:

  1. Automaattiset vaatimustenmukaisuuden tarkistukset: Tekoälyalgoritmit voidaan ohjelmoida suorittamaan automaattisia tarkistuksia säännösten vaatimusten mukaisesti. Analysoimalla vaatimustietoja reaaliajassa tekoäly voi varmistaa, että vaatimuskäsittelyn työnkulun jokainen vaihe on asiaankuuluvien säädösten mukainen. Tämä vähentää tahattoman noudattamatta jättämisen riskiä ja auttaa vakuutusyhtiöitä pysymään lain rajoissa.
  2. Dokumentaation tarkkuus ja standardointi: AI, varsinkin kun se on integroitu Optical Character Recognition (OCR) -teknologiaan, varmistaa dokumentaation tarkkuuden ja standardoinnin. Se voi automaattisesti poimia tietoja asiakirjoista, mikä vähentää manuaalisten virheiden todennäköisyyttä. Tämä on ratkaisevan tärkeää, jotta voidaan täyttää sääntelystandardit, jotka usein edellyttävät erityisiä tietomuotoja ja dokumentaation tarkkuutta.
  3. Reaaliaikainen seuranta ja raportointi: Tekoälyjärjestelmät voivat tarjota reaaliaikaisen vaatimuskäsittelyn seurannan. Tämä sisältää säännösten muutosten seuraamisen ja välittömän eroavaisuuksien tai mahdollisten noudattamatta jättämisongelmien ilmoittamisen. Reaaliaikaisen raportoinnin avulla vakuutusyhtiöt voivat käsitellä vaatimustenmukaisuusongelmat nopeasti, mikä minimoi vaikutukset toimintaan.
  4. Kirjausketju ja avoimuus: AI Insurance Claims Processing -järjestelmät ylläpitävät yksityiskohtaisia ​​kirjausketjuja kaikista korvausten käsittelyn työnkulun toiminnoista. Tämä läpinäkyvyys on olennaista viranomaistarkastuksissa, jolloin viranomaiset voivat tarkastella koko prosessia ja varmistaa, että jokainen vaihe on vaatimustenmukaisuusvaatimusten mukainen. Kirjausketju toimii kattavana tietueena, joka osoittaa asianmukaista huolellisuutta säännösten noudattamisessa.
  5. Sopeutuvuus sääntelyn muutoksiin: Vakuutusalan säännökset voivat muuttua. Tekoälyjärjestelmät, erityisesti ne, jotka sisältävät koneoppimisen, voivat mukautua uusiin sääntelyvaatimuksiin oppimalla päivitetyistä tietojoukoista ja mukauttamalla prosessejaan vastaavasti. Tämä mukautumiskyky varmistaa, että vakuutusyhtiöt voivat sisällyttää muutokset saumattomasti toimintaansa häiritsemättä.
  6. Tietosuojan ja tietosuojan noudattaminen: Tekoälyjärjestelmät voivat parantaa tietojen yksityisyyttä ja turvallisuuden noudattamista ottamalla käyttöön vankat salausmenetelmiä ja pääsynvalvontaa. Sen varmistaminen, että arkaluonteisia tietoja käsitellään ja säilytetään turvallisesti, on säädösten, kuten tietosuojalakien, mukaista. Tekoälyn kyky johdonmukaisesti valvoa turvatoimia auttaa estämään luvattoman käytön ja tietomurrot.
  7. Riskinarviointi ja vaatimustenmukaisuuden ennustaminen: Tekoäly voi auttaa tunnistamaan ennakoivasti mahdolliset vaatimustenmukaisuusriskit analysoimalla historiallisia tietoja ja malleja. Ennakoimalla alueita, joilla vaatimusten noudattaminen voi olla haastavaa, vakuutuksenantajat voivat ryhtyä ennaltaehkäiseviin toimenpiteisiin prosessiensa ja dokumentointinsa mukauttamiseksi, mikä vähentää vaatimustenvastaisuusongelmien riskiä.

#3: Paranna tNPS:ää paremmalla asiakaskokemuksella

Alan erittäin asiakaskeskeisen luonteen vuoksi vakuutusyhtiöt kohtaavat kohonnutta asiakkaiden poistumisalttiutta. Vakuutusalan asiakaspalvelun monimutkaisuus lisää, että nykyaikaiset asiakkaat vaativat välitöntä, 24/7 reagointikykyä, jota kutsutaan yleisesti "kosketusvapaaksi asiakasmatkaksi". Tähän odotukseen liittyy poikkeuksellisen alhainen toleranssi palvelun toimittamisen puutteille.

Rutiinitehtävien älykäs automatisointi vaatimuskäsittelyn työnkulussa on avainasemassa. Automatisoimalla tietojen varmentamista, tilapäivityksiä ja viestintäprosesseja vakuutuksenantajat voivat vähentää manuaalisia toimia ja virtaviivaistaa toimintaa. Tämä paitsi nopeuttaa korvausvaatimusten käsittelyä, myös parantaa tehokkuutta, mikä osaltaan parantaa tNPS:ää, kun asiakkaat kokevat nopeamman ja saumattomamman vuorovaikutuksen koko korvausprosessin ajan.

Tekoälykäyttöiset chatbotit voivat parantaa asiakasviestintää tarjoamalla välitöntä apua. Vakuutuksenottajat voivat saada reaaliaikaisia ​​päivityksiä korvausvaatimuksen tilasta, kattavuudesta ja dokumentaatiovaatimuksista. Tämä välitön reagointikyky parantaa asiakastyytyväisyyttä ja vaikuttaa myönteisesti tNPS:ään.

Lisäksi tekoäly käyttää ennakoivaa analytiikkaa arvioidakseen ja analysoidakseen historiallisia vahinkotietoja. Tunnistamalla malleja ja trendejä vakuutuksenantajat voivat tehdä tietoisempia päätöksiä, mikä nopeuttaa korvausten käsittelyprosessia. Tämä ennakoiva lähestymistapa minimoi viiveet ja nopeuttaa vaateiden ratkaisemista.

#4: Enhanced Claims Volume Forecasting

Tekoälyllä on potentiaalia parantaa merkittävästi vahinkojen määrän ennustamista vakuutusalalla. Tekoälyjärjestelmät voivat analysoida tarkasti historiallisia vaatimuksia koskevia tietoja kehittyneiden data-analytiikkaominaisuuksiensa avulla ja tunnistaa malleja ja trendejä, jotka toimivat arvokkaina indikaattoreina tulevia tapahtumia varten. Tämä näkemys antaa vakuutusyhtiöille mahdollisuuden tehdä tarkempia ennusteita, mikä parantaa heidän kykyään ennakoida vahinkomäärien vaihtelut ja varautua niihin.

Ennakoiva mallintaminen, koneoppimisalgoritmien ydinvahvuus, jalostaa ennustamista entisestään. Hyödyntämällä historiallisia tietoja erilaisten vaikuttavien tekijöiden rinnalla nämä mallit antavat vakuutuksenantajille vivahteikkaan käsityksen vahinkotapahtumiin vaikuttavista muuttujista. Tämä tietopohjainen lähestymistapa antaa vakuutusyhtiöille työkalut tehdä tietoisia päätöksiä ja optimoida resurssien allokointia tarkkojen ennusteiden perusteella.

Lisäksi tekoäly helpottaa ulkoisten tietolähteiden saumatonta integrointia ja rikastaa ennustemalleja laajemmilla oivalluksilla. Tämä kokonaisvaltainen lähestymistapa ottaa huomioon historiallisten vahinkotietojen lisäksi muita tekijöitä, kuten sääennusteita, talousindikaattoreita ja sosiaalisia suuntauksia. Tuloksena on kattavampi ja luotettavampi ennustemalli, joka ottaa huomioon ulkoisen ympäristön monimutkaisuuden.

Tekoälykäyttöisten ennustemallien mukautuvuus muuttuviin olosuhteisiin on huomattava etu. Vakuutusmaailman kehittyessä nämä järjestelmät oppivat jatkuvasti uusista tiedoista ja varmistavat, että ennusteet pysyvät merkityksellisinä ja vahvoina muuttuvassa markkinadynamiikassa ja nousevissa trendeissä. Tämä mukautumiskyky on ratkaisevan tärkeää ennustemallien tarkkuuden ja tehokkuuden ylläpitämiseksi ajan mittaan.

#5: Ikääntyvän työvoiman korvaaminen

Tekoäly nousee tehokkaaksi ratkaisuksi vakuutusyhtiöille, jotka haluavat varmistaa toimintansa tulevaisuuden kannalta ikääntyvän työvoiman haasteiden keskellä. Kokeneiden ammattilaisten jäädessä eläkkeelle tekoäly auttaa säilyttämään ja siirtämään institutionaalista tietämystä. Koneoppimisalgoritmit analysoivat historiallisia tietoja, asiakirjoja ja viestintämalleja ja luovat tietovaraston, joka siirtää tietoa saumattomasti uusille työntekijöille.

Ennakoiva työvoimasuunnittelu on tekoälyn keskeinen vahvuus, ja se hyödyntää ennakoivaa analytiikkaa tulevaisuuden kysynnän ennustamiseen historiallisten tietojen ja markkinatrendien perusteella. Näin vakuutusyhtiöt voivat sovittaa toimintakulut, mukaan lukien henkilöstömäärät, odotettuun kysyntään. Tarkat ennusteet varmistavat optimaalisen henkilöstömäärän välttäen yli- tai alihenkilöstön sudenkuopat.

Tekoälyllä täydennetystä päätöksenteosta tulee erityisen tärkeää eläkkeelle siirtymisen yhteydessä. Koneoppimisalgoritmeilla varustetut tekoälyjärjestelmät tarjoavat oivalluksia ja ennusteita laajojen tietojoukkojen perusteella. Tämä varmistaa, että päättäjillä on älykäs, tietopohjainen opastus, vaikka työvoimaa olisi vähemmän.

Koulutusta ja taitojen kehittämistä helpottaa tekoäly, joka tunnistaa taitojen puutteet ja suosittelee henkilökohtaisia ​​oppimispolkuja sekä nykyisille että uusille työntekijöille. Tämä varmistaa, että työvoima pysyy sopeutumiskykyisenä ja sillä on tarvittavat taidot vastatakseen muuttuviin vaatimuksiin.

Tekoälyn ennakointikyky ulottuu myös riskienhallintaan. Analysoimalla historiallisia tietoja tekoälyjärjestelmät tunnistavat mahdolliset työvoiman muutoksiin liittyvät riskit ja auttavat vakuutusyhtiöitä hallitsemaan näitä riskejä ennakoivasti. Tähän sisältyy asiantuntemuksen puuttuminen ja strategioiden toteuttaminen mahdollisten haasteiden lieventämiseksi.

#6: Tietojen eheyden ylläpitäminen

Tekoäly on kriittinen voimavara liiketoiminnan jatkuvuuden vahvistamisessa ja tietojen turvaamisessa korvaustenhallinnassa. Se tunnistaa ennakoivasti mahdolliset uhat automaattisten riskinarviointien avulla, mikä mahdollistaa ennaltaehkäisevät toimenpiteet.

Kyberturvallisuuden alalla tekoälytyökalut havaitsevat uhkia ja reagoivat niihin reaaliajassa ja suojaavat vaatimustietoja luvattomalta käytöltä. Salaustekniikat ja pääsynvalvonta parantavat edelleen tietosuojaa. Tekoälyn pätevyys petosten havaitsemisessa ja poikkeamien tunnistamisessa suojaa taloudellisilta tappioilta ja säilyttää vahinkotietojen eheyden.

Lisäksi tekoäly edistää tehokasta katastrofipalautussuunnittelua valvomalla tietojen varmuuskopioita ja helpottamalla nopeita palautusprosesseja. Järjestelmien ja tietojen jatkuva valvonta yhdistettynä reaaliaikaisiin hälytyksiin epätavallisista toimista mahdollistaa välittömän reagoinnin mahdollisiin uhkiin. Tämä kattava lähestymistapa varmistaa, että vakuutuksenantajat voivat navigoida häiriöistä saumattomasti ja samalla säilyttää vahinkotietojen luottamuksellisuus ja eheys.

Kuinka nanonetit voivat auttaa?

Mukaan EY:n tekemä tutkimus87 % asiakkaista ilmoittaa, että korvausten käsittelyn tehokkuus vaikuttaa merkittävästi heidän päätökseensä uusia vakuutuksia saman palveluntarjoajan kanssa. Tekoälyn ja koneoppimisalgoritmien käyttö voi nopeuttaa korvausten käsittelyä saumattomasti ja minimoi ihmisen suoran väliintulon tarpeen.

Kuitenkin a Deloitte valvontay, vaikka 32 % ohjelmisto- ja internetteknologiasektoreista on aloittanut investoinnit tekoälyyn, vain 1.33 % vakuutusyhtiöistä on uskaltanut tehdä tekoälyinvestointeja.

Ota ensimmäinen askel yrityksesi tulevaisuuden turvaamiseksi Nanonetsilla. Voimme auttaa:

Automaattinen asiakirjojen käsittely

Nanonets hyödyntää tekoälyä ja ML:ää asiakirjojen käsittelyn automatisoimiseen, mukaan lukien asiaankuuluvien tietojen poimiminen erilaisista asiakirjoista, kuten laskuista, lääketieteellisistä raporteista ja korvauslomakkeista. Tämä vähentää manuaalisen tietojen syöttämisen tarvetta, minimoi virheet ja nopeuttaa merkittävästi reklamaatioiden käsittelyn työnkulkua.

Nanonetsin käyttämät edistyneet koneoppimisalgoritmit varmistavat suuren tarkkuuden tiedon poimimisessa jäsentämättömästä tiedosta. Tämä tarkkuus lisää tietojen poiminnan luotettavuutta, mikä osaltaan parantaa korvausvaatimusten arviointia ja vähentää käsittelyssä tapahtuvien virheiden todennäköisyyttä.

Tehokas vaatimusluokitus

Nanonets käyttää tekoälyä luokittelemaan ja luokittelemaan vaatimukset älykkäästi niiden sisällön perusteella. Tämä automaattinen luokittelu varmistaa, että reklamaatiot ohjataan oikeisiin kanaviin, mikä vähentää manuaalisen lajittelun tarvetta ja nopeuttaa korvausten käsittelyä.

Nopea päätöksenteko

Nanonetsin koneoppimisominaisuuksien avulla vakuutuksenantajat voivat ottaa käyttöön ennakoivan analytiikan arvioidakseen historiallisia vahinkotietoja nopeasti. Tämä helpottaa tietoihin perustuvaa päätöksentekoa, mahdollistaa oikeutettujen vaatimusten nopeamman hyväksymisen ja optimoi koko vaateiden ratkaisuprosessin.

Petosten havaitseminen ja riskienhallinta:

Nanonets käyttää tekoälyalgoritmeja havaitakseen poikkeavuuksia ja malleja, jotka viittaavat mahdollisiin petoksiin vaatimustiedoissa. Tämä parantaa petosten havaitsemiskykyä, jolloin vakuutusyhtiöt voivat tunnistaa epäilyttävät korvaukset nopeasti ja vähentää riskejä tehokkaasti, mikä edistää turvallisempaa ja virtaviivaisempaa korvausten käsittelyympäristöä.

Sopeutuvuus muuttuviin vaatimuksiin

Nanonetsin AI- ja ML-ominaisuudet tarjoavat skaalautuvuutta ja mukautumiskykyä vakuutusalan muuttuviin olosuhteisiin. Järjestelmä voi jatkuvasti oppia uusista syötteistä ja varmistaa, että se pysyy ajan tasalla ja asiaankuuluvana alan vaatimusten, säädösten ja käsittelyn työnkulkujen kehittyessä.

Parannettu asiakaskokemus

Virtaviivaistetulla reklamaatiokäsittelyllä Nanonets parantaa asiakaskokemusta. Nopeammat korvausten arvioinnit ja hyväksynnät nopeuttavat ratkaisuja, mikä vaikuttaa positiivisesti asiakastyytyväisyyteen ja uskollisuuteen.

Aikaleima:

Lisää aiheesta Tekoäly ja koneoppiminen