एआई बीमा दावा प्रसंस्करण के 6 लाभ

A अंडरराइटिंग कर्मचारियों पर एक्सेंचर द्वारा सर्वेक्षण पाया गया कि अंडरराइटर्स का 40% तक समय गैर-प्रमुख और प्रशासनिक गतिविधियों पर खर्च होता है। उनका अनुमान है कि यह अगले पांच वर्षों में 160 अरब डॉलर तक की उद्योग-व्यापी दक्षता हानि का प्रतिनिधित्व करता है।

अंडरराइटिंग वर्कफ़्लो में एआई और ऑटोमेशन को एकीकृत करना प्रशासनिक कार्यों, मैन्युअल प्रक्रियाओं और दोहराव वाली डेटा प्रविष्टियों के लिए आवंटित समय को कम करने का एक महत्वपूर्ण अवसर प्रस्तुत करता है।

इसके अलावा, एआई बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके बीमा कंपनियों को उच्च सटीकता के साथ जोखिम का मूल्यांकन करने में मदद कर सकता है। ये डेटा क्या हो सकता है? ऐतिहासिक दावे, क्रेडिट स्कोर, सोशल मीडिया गतिविधि जैसी चीज़ें और हाइपर-वैयक्तिकृत कवरेज प्रदान करती हैं।

यह केवल एक ऊपरी हिस्सा है। आइए देखें कि एआई बीमा दावा प्रसंस्करण के शीर्ष 6 लाभ क्या हैं।

#1: बढ़ी हुई सटीकता और कम हुई त्रुटियाँ

बीमा दावा प्रसंस्करण में एआई विभिन्न कार्यों को स्वचालित करके और मैन्युअल प्रक्रियाओं से जुड़े जोखिमों को कम करके सटीकता बढ़ाने और त्रुटियों को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) तकनीक का एकीकरण विशेष रूप से विभिन्न दस्तावेजों, जैसे मेडिकल रिपोर्ट, दुर्घटना विवरण और नीति विवरण से जानकारी निकालने को स्वचालित करने में सहायक है। यह स्वचालन मैन्युअल डेटा प्रविष्टि पर निर्भरता को काफी कम कर देता है, जो प्रतिलेखन और इनपुट के दौरान संभावित त्रुटियों का एक स्रोत है।

एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू एआई एल्गोरिदम की पैटर्न को पहचानने और पूर्वनिर्धारित मानदंडों के विरुद्ध जानकारी को मान्य करने की क्षमता है। यह सुनिश्चित करता है कि निकाला गया डेटा अपेक्षित प्रारूपों और मानकों का पालन करता है, और किसी भी विचलन या विसंगतियों को आगे की समीक्षा के लिए तुरंत चिह्नित किया जाता है। उन्नत एआई सिस्टम की प्रासंगिक समझ क्षमताएं जटिल डेटा संबंधों की व्याख्या करके सटीकता में योगदान करती हैं, जिससे गलत व्याख्या या गलत वर्गीकरण की संभावना कम हो जाती है।

त्रुटि सुधार और सीखना एआई मॉडल की एक गतिशील विशेषता का प्रतिनिधित्व करते हैं, विशेष रूप से मशीन लर्निंग को शामिल करने वाले। जब त्रुटियां होती हैं, तो सिस्टम निरंतर सीखने के माध्यम से समय के साथ अनुकूलन और सुधार कर सकता है, अंततः भविष्य के डेटा निष्कर्षण की सटीकता को बढ़ा सकता है। इसके अलावा, बीमा दावों के प्रसंस्करण में एआई विभिन्न दस्तावेजों से निकाली गई जानकारी को क्रॉस-सत्यापित कर सकता है, जिससे संसाधित डेटा में विश्वसनीयता की एक अतिरिक्त परत जुड़ जाती है।

त्रुटि में कमी के लिए धोखाधड़ी का पता लगाने वाले एल्गोरिदम का एकीकरण सर्वोपरि है। ये एल्गोरिदम धोखाधड़ी या गलत बयानी के संभावित उदाहरणों की पहचान करने के लिए डेटा में पैटर्न और विसंगतियों का विश्लेषण करते हैं। प्रक्रिया में संदिग्ध दावों को चिह्नित करके, एआई न केवल त्रुटि में कमी लाने में योगदान देता है, बल्कि धोखाधड़ी गतिविधियों को रोकने, दावा प्रसंस्करण प्रणाली की अखंडता की रक्षा करने में भी सहायता करता है।

वास्तविक समय प्रतिक्रिया और सुधार तंत्र अतिरिक्त विशेषताएं हैं जो दावा प्रसंस्करण यात्रा के दौरान सटीकता को बढ़ाते हैं। विसंगतियों या त्रुटियों का पता चलने पर एआई सिस्टम तत्काल प्रतिक्रिया प्रदान कर सकता है, जिससे आवश्यक सुधार या अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण के लिए अनुरोध किया जा सकता है। यह सक्रिय दृष्टिकोण न केवल त्रुटियों की संभावना को कम करता है बल्कि एक सहज और अधिक सटीक दावा निर्णय प्रक्रिया में भी योगदान देता है।

#2: सक्रिय नियामक अनुपालन

एआई निम्नलिखित के माध्यम से बीमा दावों के प्रसंस्करण में नियामक अनुपालन सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है:

1. स्वचालित अनुपालन जाँच: एआई एल्गोरिदम को नियामक आवश्यकताओं के विरुद्ध स्वचालित जांच करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है। वास्तविक समय में दावा डेटा का विश्लेषण करके, एआई यह सुनिश्चित कर सकता है कि दावा प्रसंस्करण वर्कफ़्लो का प्रत्येक चरण प्रासंगिक नियमों का अनुपालन करता है। इससे अनजाने में गैर-अनुपालन का जोखिम कम हो जाता है और बीमाकर्ताओं को कानूनी सीमाओं के भीतर रहने में मदद मिलती है।
2. दस्तावेज़ीकरण सटीकता और मानकीकरण: एआई, विशेष रूप से जब ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) तकनीक के साथ एकीकृत होता है, तो दस्तावेज़ीकरण की सटीकता और मानकीकरण सुनिश्चित करता है। यह दस्तावेज़ों से स्वचालित रूप से जानकारी निकाल सकता है, जिससे मैन्युअल त्रुटियों की संभावना कम हो जाती है। यह नियामक मानकों को पूरा करने के लिए महत्वपूर्ण है जिसके लिए अक्सर विशिष्ट डेटा प्रारूप और दस्तावेज़ीकरण सटीकता की आवश्यकता होती है।
3. वास्तविक समय की निगरानी और रिपोर्टिंग: एआई सिस्टम दावा प्रसंस्करण गतिविधियों की वास्तविक समय पर निगरानी प्रदान कर सकता है। इसमें नियमों में बदलावों पर नज़र रखना और किसी भी विसंगति या संभावित गैर-अनुपालन के मुद्दों को तुरंत चिह्नित करना शामिल है। वास्तविक समय की रिपोर्टिंग बीमाकर्ताओं को अनुपालन संबंधी चिंताओं को तुरंत संबोधित करने में सक्षम बनाती है, जिससे संचालन पर प्रभाव कम हो जाता है।
4. ऑडिट ट्रेल और पारदर्शिता: एआई बीमा दावा प्रसंस्करण प्रणाली दावा प्रसंस्करण वर्कफ़्लो के भीतर सभी गतिविधियों के विस्तृत ऑडिट ट्रेल्स को बनाए रखती है। नियामक ऑडिट के लिए यह पारदर्शिता आवश्यक है, जिससे अधिकारियों को पूरी प्रक्रिया की समीक्षा करने और यह सत्यापित करने की अनुमति मिलती है कि प्रत्येक चरण अनुपालन आवश्यकताओं का पालन करता है। ऑडिट ट्रेल एक व्यापक रिकॉर्ड के रूप में कार्य करता है, जो नियामक पालन में उचित परिश्रम का प्रदर्शन करता है।
5. विनियामक परिवर्तनों के प्रति अनुकूलनशीलता: बीमा उद्योग में नियम परिवर्तन के अधीन हैं। एआई सिस्टम, विशेष रूप से मशीन लर्निंग को शामिल करने वाले, अद्यतन डेटासेट से सीखकर और तदनुसार अपनी प्रक्रियाओं को समायोजित करके नई नियामक आवश्यकताओं को अपना सकते हैं। यह अनुकूलनशीलता सुनिश्चित करती है कि बीमाकर्ता अपने परिचालन को बाधित किए बिना परिवर्तनों को सहजता से शामिल कर सकते हैं।
6. डेटा गोपनीयता और सुरक्षा अनुपालन: एआई सिस्टम मजबूत एन्क्रिप्शन विधियों और एक्सेस नियंत्रणों को लागू करके डेटा गोपनीयता और सुरक्षा अनुपालन को बढ़ा सकते हैं। यह सुनिश्चित करना कि संवेदनशील जानकारी को संभाला और सुरक्षित रूप से संग्रहीत किया जाता है, डेटा सुरक्षा कानूनों जैसे नियामक आदेशों के अनुरूप है। सुरक्षा उपायों को लगातार लागू करने की एआई की क्षमता अनधिकृत पहुंच और डेटा उल्लंघनों को रोकने में मदद करती है।
7. जोखिम मूल्यांकन और अनुपालन भविष्यवाणी: एआई ऐतिहासिक डेटा और पैटर्न का विश्लेषण करके संभावित अनुपालन जोखिमों की सक्रिय रूप से पहचान करने में सहायता कर सकता है। उन क्षेत्रों की भविष्यवाणी करके जहां अनुपालन चुनौतीपूर्ण हो सकता है, बीमाकर्ता अपनी प्रक्रियाओं और दस्तावेज़ीकरण को समायोजित करने के लिए पूर्वव्यापी उपाय कर सकते हैं, जिससे गैर-अनुपालन मुद्दों के जोखिम को कम किया जा सकता है।

#3: बेहतर ग्राहक अनुभव के साथ टीएनपीएस में सुधार करें

इस क्षेत्र की अत्यधिक ग्राहक-केंद्रित प्रकृति को देखते हुए, बीमा कंपनियों को ग्राहक क्षरण की बढ़ती संवेदनशीलता का सामना करना पड़ता है। बीमा क्षेत्र में ग्राहक सेवा की जटिलता को जोड़ते हुए, समकालीन ग्राहक तात्कालिक, 24/7 जवाबदेही पर जोर देते हैं, जिसे आमतौर पर "स्पर्श रहित ग्राहक यात्रा" के रूप में वर्णित किया जाता है। यह अपेक्षा सेवा वितरण में किसी भी कमी के प्रति असाधारण रूप से कम सहनशीलता के साथ आती है।

दावा प्रसंस्करण वर्कफ़्लो के भीतर नियमित कार्यों का बुद्धिमान स्वचालन महत्वपूर्ण है। डेटा सत्यापन, स्थिति अपडेट और संचार प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, बीमाकर्ता मैन्युअल हस्तक्षेप को कम कर सकते हैं और संचालन को सुव्यवस्थित कर सकते हैं। इससे न केवल दावा प्रसंस्करण में तेजी आती है बल्कि दक्षता भी बढ़ती है, जिससे बेहतर टीएनपीएस में योगदान होता है क्योंकि ग्राहकों को दावा यात्रा के दौरान त्वरित और अधिक निर्बाध इंटरैक्शन का अनुभव होता है।

एआई-संचालित चैटबॉट त्वरित सहायता प्रदान करके ग्राहक संचार को बढ़ा सकते हैं। पॉलिसीधारक दावे की स्थिति, कवरेज विवरण और दस्तावेज़ीकरण आवश्यकताओं पर वास्तविक समय पर अपडेट प्राप्त कर सकते हैं। यह तत्काल प्रतिक्रिया ग्राहक संतुष्टि में सुधार करती है और टीएनपीएस में सकारात्मक योगदान देती है।

इसके अलावा, एआई ऐतिहासिक दावों के डेटा का आकलन और विश्लेषण करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करता है। पैटर्न और रुझानों की पहचान करके, बीमाकर्ता अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं, जिससे दावों के निर्णय प्रक्रिया में तेजी आ सकती है। यह सक्रिय दृष्टिकोण देरी को कम करता है और तेजी से दावा समाधान में योगदान देता है।

#4: उन्नत दावों की मात्रा का पूर्वानुमान

एआई बीमा उद्योग में दावों की मात्रा के पूर्वानुमान में उल्लेखनीय सुधार करने की क्षमता रखता है। एआई सिस्टम अपनी परिष्कृत डेटा विश्लेषण क्षमताओं के माध्यम से ऐतिहासिक दावों के डेटा का सावधानीपूर्वक विश्लेषण कर सकता है, पैटर्न और रुझानों की पहचान कर सकता है जो भविष्य की घटनाओं के लिए मूल्यवान संकेतक के रूप में काम करते हैं। यह अंतर्दृष्टि बीमाकर्ताओं को अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए सशक्त बनाती है, जिससे दावों की मात्रा में उतार-चढ़ाव का अनुमान लगाने और तैयारी करने की उनकी क्षमता बढ़ती है।

पूर्वानुमानित मॉडलिंग, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की एक मुख्य ताकत, पूर्वानुमान को और परिष्कृत करती है। विभिन्न प्रभावशाली कारकों के साथ-साथ ऐतिहासिक डेटा का लाभ उठाकर, ये मॉडल बीमाकर्ताओं को दावों की घटनाओं को प्रभावित करने वाले चर की सूक्ष्म समझ प्रदान करते हैं। यह डेटा-संचालित दृष्टिकोण बीमाकर्ताओं को सूचित निर्णय लेने और सटीक पूर्वानुमानों के आधार पर संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने के लिए उपकरणों से लैस करता है।

इसके अलावा, एआई बाहरी डेटा स्रोतों के निर्बाध एकीकरण की सुविधा प्रदान करता है, व्यापक अंतर्दृष्टि के साथ पूर्वानुमान मॉडल को समृद्ध करता है। यह समग्र दृष्टिकोण ऐतिहासिक दावों के आंकड़ों से परे कारकों पर विचार करता है, जिसमें मौसम पूर्वानुमान, आर्थिक संकेतक और सामाजिक रुझान शामिल हैं। परिणाम एक अधिक व्यापक और विश्वसनीय पूर्वानुमान मॉडल है जो बाहरी वातावरण की जटिलता को पकड़ता है।

बदलती परिस्थितियों के लिए एआई-संचालित पूर्वानुमान मॉडल की अनुकूलनशीलता एक उल्लेखनीय लाभ है। जैसे-जैसे बीमा परिदृश्य विकसित होता है, ये सिस्टम लगातार नए डेटा इनपुट से सीखते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि बाजार की बदलती गतिशीलता और उभरते रुझानों के सामने पूर्वानुमान प्रासंगिक और मजबूत बने रहें। समय के साथ पूर्वानुमान मॉडल की सटीकता और प्रभावकारिता बनाए रखने के लिए यह अनुकूलनशीलता महत्वपूर्ण है।

#5: वृद्ध कार्यबल का प्रतिस्थापन

उम्रदराज़ कार्यबल से जुड़ी चुनौतियों के बीच अपने परिचालन को भविष्य में सुरक्षित बनाने की चाहत रखने वाली बीमा कंपनियों के लिए एआई एक शक्तिशाली समाधान के रूप में उभरता है। अनुभवी पेशेवरों के सेवानिवृत्त होने के साथ, एआई संस्थागत ज्ञान को बनाए रखने और स्थानांतरित करने में सहायता करता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ऐतिहासिक डेटा, दस्तावेजों और संचार पैटर्न का विश्लेषण करते हैं, एक भंडार बनाते हैं जो नए कर्मचारियों को ज्ञान को निर्बाध रूप से स्थानांतरित करता है।

पूर्वानुमानित कार्यबल योजना एआई की एक प्रमुख ताकत है, जो ऐतिहासिक डेटा और बाजार के रुझानों के आधार पर भविष्य की मांग का पूर्वानुमान लगाने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का लाभ उठाती है। यह बीमा कंपनियों को अपेक्षित मांग के साथ स्टाफिंग स्तर सहित परिचालन खर्चों को संरेखित करने की अनुमति देता है। सटीक पूर्वानुमान इष्टतम स्टाफिंग स्तर सुनिश्चित करते हैं, जिससे ओवरस्टाफिंग या कम स्टाफिंग के नुकसान से बचा जा सकता है।

सेवानिवृत्ति की स्थिति में एआई-संवर्धित निर्णय-प्रक्रिया विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाती है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से लैस, एआई सिस्टम व्यापक डेटासेट के आधार पर अंतर्दृष्टि और भविष्यवाणियां प्रदान करते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि निर्णय निर्माताओं के पास कम कार्यबल के साथ भी बुद्धिमान, डेटा-संचालित मार्गदर्शन तक पहुंच हो।

प्रशिक्षण और कौशल विकास को एआई द्वारा सुगम बनाया जाता है, जो कौशल अंतराल की पहचान करता है और मौजूदा और नए दोनों कर्मचारियों के लिए व्यक्तिगत सीखने के रास्तों की सिफारिश करता है। यह सुनिश्चित करता है कि कार्यबल बदलती मांगों को पूरा करने के लिए अनुकूलनीय और आवश्यक कौशल से सुसज्जित रहे।

अंत में, एआई की पूर्वानुमानित क्षमताएं जोखिम प्रबंधन तक विस्तारित होती हैं। ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके, एआई सिस्टम कार्यबल में बदलाव से जुड़े संभावित जोखिमों की पहचान करते हैं और बीमा कंपनियों को इन जोखिमों को सक्रिय रूप से प्रबंधित करने में मदद करते हैं। इसमें विशेषज्ञता की कमी वाले क्षेत्रों को संबोधित करना और संभावित चुनौतियों को कम करने के लिए रणनीतियों को लागू करना शामिल है।

#6: डेटा अखंडता बनाए रखना

व्यवसाय की निरंतरता को बढ़ाने और दावों के प्रबंधन में डेटा की सुरक्षा के लिए एआई एक महत्वपूर्ण संपत्ति है। यह स्वचालित जोखिम मूल्यांकन के माध्यम से संभावित खतरों की सक्रिय रूप से पहचान करता है, जिससे निवारक उपायों की अनुमति मिलती है।

साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में, एआई उपकरण वास्तविक समय में खतरों का पता लगाते हैं और उनका जवाब देते हैं, दावा डेटा को अनधिकृत पहुंच से सुरक्षित करते हैं। एन्क्रिप्शन तकनीक और एक्सेस नियंत्रण डेटा सुरक्षा को और बढ़ाते हैं। धोखाधड़ी का पता लगाने और विसंगति की पहचान करने में एआई की दक्षता वित्तीय नुकसान से सुरक्षा प्रदान करती है और दावों के डेटा की अखंडता को बनाए रखती है।

इसके अलावा, एआई डेटा बैकअप की निगरानी और त्वरित पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाओं को सुविधाजनक बनाकर प्रभावी आपदा पुनर्प्राप्ति योजना में योगदान देता है। सिस्टम और डेटा की निरंतर निगरानी, ​​​​असामान्य गतिविधियों के लिए वास्तविक समय अलर्ट के साथ मिलकर, संभावित खतरों पर तत्काल प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाती है। यह व्यापक दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि बीमाकर्ता दावा डेटा की गोपनीयता और अखंडता को बनाए रखते हुए व्यवधानों को निर्बाध रूप से प्रबंधित कर सकते हैं।

नैनोनेट्स कैसे मदद कर सकते हैं?

के अनुसार EY द्वारा किया गया शोध87% ग्राहकों ने संकेत दिया कि दावा प्रसंस्करण की दक्षता उसी प्रदाता के साथ बीमा नवीनीकृत करने के उनके निर्णय पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालती है। एआई और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग दावों से निपटने की प्रक्रिया को तेज कर सकता है, जिससे प्रत्यक्ष मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता कम हो सकती है।

हालांकि, ए के अनुसार डेलॉइट सर्वेक्षणहालाँकि, 32% सॉफ्टवेयर और इंटरनेट प्रौद्योगिकी क्षेत्रों ने एआई में निवेश शुरू किया है, केवल 1.33% बीमा कंपनियों ने एआई निवेश में कदम रखा है।

नैनोनेट्स के साथ अपने व्यवसाय को भविष्य में सुरक्षित बनाने की दिशा में पहला कदम उठाएं। हम निम्नलिखित द्वारा सहायता कर सकते हैं:

स्वचालित दस्तावेज़ प्रसंस्करण

नैनोनेट दस्तावेज़ प्रसंस्करण को स्वचालित करने के लिए एआई और एमएल का लाभ उठाता है, जिसमें चालान, चिकित्सा रिपोर्ट और दावा प्रपत्र जैसे विभिन्न दस्तावेजों से प्रासंगिक जानकारी निकालना शामिल है। यह मैन्युअल डेटा प्रविष्टि की आवश्यकता को कम करता है, त्रुटियों को कम करता है, और दावा प्रसंस्करण वर्कफ़्लो को काफी तेज़ करता है।

नैनोनेट्स द्वारा नियोजित उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम असंरचित डेटा से जानकारी निकालने में उच्च सटीकता सुनिश्चित करते हैं। यह सटीकता डेटा निष्कर्षण की विश्वसनीयता को बढ़ाती है, अधिक सटीक दावों के आकलन में योगदान करती है और प्रसंस्करण में त्रुटियों की संभावना को कम करती है।

कुशल दावा वर्गीकरण

नैनोनेट्स अपनी सामग्री के आधार पर दावों को समझदारी से वर्गीकृत करने और वर्गीकृत करने के लिए एआई का उपयोग करता है। यह स्वचालित वर्गीकरण यह सुनिश्चित करता है कि दावों को उचित चैनलों पर निर्देशित किया जाता है, जिससे मैन्युअल छँटाई की आवश्यकता कम हो जाती है और दावों से निपटने की प्रक्रिया में तेजी आती है।

फास्ट-ट्रैक निर्णय लेना

नैनोनेट्स की मशीन सीखने की क्षमताओं के साथ, बीमाकर्ता ऐतिहासिक दावों के डेटा का तेजी से आकलन करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण लागू कर सकते हैं। यह डेटा-संचालित निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करता है, वैध दावों के लिए तेजी से अनुमोदन सक्षम करता है और समग्र दावों के निर्णय प्रक्रिया को अनुकूलित करता है।

धोखाधड़ी का पता लगाना और जोखिम प्रबंधन:

दावों के डेटा के भीतर संभावित धोखाधड़ी का संकेत देने वाली विसंगतियों और पैटर्न का पता लगाने के लिए नैनोनेट्स एआई एल्गोरिदम का उपयोग करता है। यह धोखाधड़ी का पता लगाने की क्षमताओं को बढ़ाता है, बीमाकर्ताओं को संदिग्ध दावों की तुरंत पहचान करने और जोखिमों को प्रभावी ढंग से कम करने में सक्षम बनाता है, जिससे अधिक सुरक्षित और सुव्यवस्थित दावा प्रसंस्करण वातावरण में योगदान होता है।

विकसित होती आवश्यकताओं के प्रति अनुकूलनशीलता

नैनोनेट्स की एआई और एमएल क्षमताएं बीमा परिदृश्य में बदलती परिस्थितियों के लिए स्केलेबिलिटी और अनुकूलन क्षमता प्रदान करती हैं। सिस्टम लगातार नए डेटा इनपुट से सीख सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि यह उद्योग की आवश्यकताओं, विनियमों और प्रसंस्करण वर्कफ़्लो के विकसित होने पर अद्यतन और प्रासंगिक बना रहे।

बढ़ाया ग्राहक अनुभव

सुव्यवस्थित दावा प्रसंस्करण के माध्यम से, नैनोनेट्स बेहतर ग्राहक अनुभव में योगदान देता है। तेज़ दावों के आकलन और अनुमोदन से त्वरित निपटान होता है, जिससे ग्राहकों की संतुष्टि और वफादारी पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है।

एक डेमो अनुसूची

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://nanonets.com/blog/ai-insurance-claims-processing/