6. A mesterséges intelligencia biztosítási követeléseinek feldolgozásának előnyei

6. A mesterséges intelligencia biztosítási követeléseinek feldolgozásának előnyei

Időbélyeg: 13. december 2023. 11:52
Forrás csomópont: 3013142

A Az Accenture felmérése a biztosítási alkalmazottakkal kapcsolatban megállapította, hogy a biztosítók idejének akár 40%-át nem alapvető és adminisztratív tevékenységekre fordítják. Becsléseik szerint ez az egész iparágra kiterjedően akár 160 milliárd dolláros hatékonyságcsökkenést jelent a következő öt évben.

Az AI és az automatizálás integrálása a biztosítási munkafolyamatba jelentős lehetőséget kínál az adminisztratív feladatokra, a kézi folyamatokra és az ismétlődő adatbevitelekre fordított idő minimalizálására.

Ezenkívül az AI nagy mennyiségű adat elemzésével segíthet a biztosítótársaságoknak a kockázat nagy pontosságú értékelésében. Mik lehetnek ezek az adatok? Olyan dolgok, mint a történelmi követelések, a hitelpontszámok, a közösségi média tevékenységei és a hiperszemélyre szabott lefedettség.

Ez csak a jéghegy csúcsa. Vizsgáljuk meg, mi az AI biztosítási igények feldolgozásának 6 legfontosabb előnye.

#1: Megnövelt pontosság és kevesebb hiba

A biztosítási kárigények feldolgozásában a mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszik a pontosság növelésében és a hibák csökkentésében a különféle feladatok automatizálásával és a manuális folyamatokhoz kapcsolódó kockázatok mérséklésével. Az optikai karakterfelismerő (OCR) technológia integrálása különösen fontos a különféle dokumentumokból, például orvosi jelentésekből, baleseti nyilatkozatokból és szabályzat részleteiből történő információk kinyerésének automatizálásában. Ez az automatizálás jelentősen csökkenti a kézi adatbeviteltől való támaszkodást, ami az átírás és a bevitel során előforduló hibák forrása.

Egy másik kulcsfontosságú szempont az AI-algoritmusok azon képessége, hogy felismerjék a mintákat és érvényesítsék az információkat előre meghatározott kritériumok alapján. Ez biztosítja, hogy a kinyert adatok megfeleljenek az elvárt formátumoknak és szabványoknak, és az esetleges eltéréseket vagy eltéréseket azonnal megjelöljük további felülvizsgálat céljából. A fejlett mesterségesintelligencia-rendszerek kontextuális megértési képességei az összetett adatkapcsolatok értelmezésével tovább hozzájárulnak a pontossághoz, csökkentve a félreértelmezés vagy téves besorolás valószínűségét.

A hibajavítás és a tanulás az AI-modellek dinamikus jellemzője, különösen a gépi tanulást alkalmazó modelleknél. Hiba esetén a rendszer a folyamatos tanulás révén alkalmazkodni tud és idővel javulni tud, ami végső soron javítja a jövőbeni adatkinyerések pontosságát. Ezen túlmenően a biztosítási kárigények feldolgozása során alkalmazott mesterséges intelligencia keresztellenőrizheti a különböző dokumentumokból kinyert információkat, ami további megbízhatósági réteget ad a feldolgozott adatokhoz.

A csalásészlelési algoritmusok integrálása a hibacsökkentés szempontjából kiemelten fontos. Ezek az algoritmusok elemzik az adatok mintázatait és anomáliáit, hogy azonosítsák a csalás vagy félrevezetés lehetséges eseteit. Azáltal, hogy a gyanús követeléseket a folyamat korai szakaszában megjelöli, a mesterséges intelligencia nemcsak a hibacsökkentéshez járul hozzá, hanem segít a csaló tevékenységek megelőzésében is, megőrzi a követelésfeldolgozó rendszer integritását.

A valós idejű visszajelzési és korrekciós mechanizmusok olyan további funkciók, amelyek növelik a pontosságot a követelésfeldolgozás során. A mesterséges intelligencia rendszerek azonnali visszajelzést tudnak adni, ha következetlenségeket vagy hibákat észlelnek, ami szükségessé teszi a szükséges korrekciókat vagy további dokumentációk kérését. Ez a proaktív megközelítés nemcsak a hibák fennmaradásának esélyét csökkenti, hanem hozzájárul a zökkenőmentesebb és pontosabb kárelbírálási folyamathoz is.

#2: Proaktív szabályozási megfelelés

A mesterséges intelligencia kulcsfontosságú szerepet játszik a szabályozási megfelelés biztosításában a biztosítási igények feldolgozásakor a következők révén:

  1. Automatizált megfelelőségi ellenőrzések: Az AI-algoritmusok programozhatók a szabályozói követelményeknek való megfelelés automatikus ellenőrzésére. A követelések adatainak valós idejű elemzésével a mesterséges intelligencia biztosítani tudja, hogy a követelésfeldolgozás munkafolyamatának minden lépése megfeleljen a vonatkozó előírásoknak. Ez csökkenti a nem szándékos meg nem felelés kockázatát, és segít a biztosítóknak a törvényes határokon belül maradni.
  2. A dokumentáció pontossága és szabványosítása: Az AI, különösen az optikai karakterfelismerő (OCR) technológiával integrálva, biztosítja a dokumentáció pontosságát és szabványosítását. Automatikusan képes információkat kinyerni a dokumentumokból, csökkentve a kézi hibák valószínűségét. Ez kulcsfontosságú a szabályozási szabványok teljesítéséhez, amelyek gyakran speciális adatformátumokat és dokumentációs pontosságot igényelnek.
  3. Valós idejű megfigyelés és jelentéskészítés: Az AI-rendszerek valós idejű nyomon követést biztosíthatnak a követelésfeldolgozási tevékenységekről. Ez magában foglalja a szabályozás változásainak nyomon követését és az eltérések vagy az esetleges meg nem felelési problémák azonnali jelzését. A valós idejű jelentés lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy azonnal kezeljék a megfelelőségi aggályokat, minimálisra csökkentve a működésre gyakorolt ​​hatást.
  4. Ellenőrzési nyomvonal és átláthatóság: Az AI biztosítási kárfeldolgozó rendszerek részletes ellenőrzési nyomvonalat tartanak fenn a kárfeldolgozási munkafolyamaton belüli összes tevékenységről. Ez az átláthatóság elengedhetetlen a hatósági auditokhoz, lehetővé téve a hatóságok számára, hogy áttekintsék a teljes folyamatot, és ellenőrizzék, hogy minden lépés megfelel-e a megfelelőségi követelményeknek. Az ellenőrzési nyomvonal átfogó nyilvántartásként működik, bizonyítva a jogszabályok betartása terén tanúsított kellő gondosságot.
  5. A szabályozási változásokhoz való alkalmazkodás: A biztosítási ágazat szabályozása változhat. Az AI-rendszerek, különösen a gépi tanulást is magukban foglalók, képesek alkalmazkodni az új szabályozási követelményekhez azáltal, hogy tanulnak a frissített adatkészletekből, és ennek megfelelően módosítják folyamataikat. Ez az alkalmazkodóképesség biztosítja, hogy a biztosítók zökkenőmentesen beépíthessék a változtatásokat működésük megzavarása nélkül.
  6. Adatvédelmi és biztonsági megfelelés: Az AI-rendszerek robusztus titkosítási módszerek és hozzáférés-szabályozás bevezetésével javíthatják az adatok védelmét és a biztonsági megfelelést. Az érzékeny információk biztonságos kezelésének és tárolásának biztosítása összhangban van a szabályozási kötelezettségekkel, például az adatvédelmi törvényekkel. Az AI azon képessége, hogy következetesen érvényesítse a biztonsági intézkedéseket, segít megelőzni a jogosulatlan hozzáférést és az adatszivárgást.
  7. Kockázatértékelés és megfelelőségi előrejelzés: A mesterséges intelligencia a korábbi adatok és minták elemzésével segíthet a lehetséges megfelelési kockázatok proaktív azonosításában. Azáltal, hogy előre jelzik azokat a területeket, ahol a megfelelés kihívást jelenthet, a biztosítók megelőző intézkedéseket tehetnek folyamataik és dokumentációjuk kiigazítására, ezáltal csökkentve a nem megfelelőségi problémák kockázatát.

#3: Javítsa a tNPS-t jobb ügyfélélménnyel

Tekintettel az ágazat erősen ügyfélközpontú jellegére, a biztosítótársaságok fokozottan érzékenyek az ügyfelek lemorzsolódására. A biztosítási területen az ügyfélszolgálat összetettebbé tétele érdekében a kortárs ügyfelek ragaszkodnak az azonnali, 24 órás reagálási képességhez, amelyet általában „érintésmentes ügyfélútnak” neveznek. Ez az elvárás kivételesen alacsony toleranciával jár a szolgáltatásnyújtás bármely hiányosságával szemben.

Kulcsfontosságú a rutinfeladatok intelligens automatizálása a követelésfeldolgozás munkafolyamatán belül. Az adatellenőrzés, az állapotfrissítések és a kommunikációs folyamatok automatizálásával a biztosítók csökkenthetik a kézi beavatkozást és egyszerűsíthetik a műveleteket. Ez nemcsak felgyorsítja a követelések feldolgozását, hanem növeli a hatékonyságot is, hozzájárulva a jobb tNPS-hez, mivel az ügyfelek gyorsabb és zökkenőmentesebb interakciót tapasztalhatnak a követelések során.

Az AI-alapú chatbotok azonnali segítségnyújtással javíthatják az ügyfelekkel való kommunikációt. A kötvénytulajdonosok valós idejű frissítéseket kaphatnak a kárigény állapotáról, a fedezet részleteiről és a dokumentációs követelményekről. Ez az azonnali reagálás javítja az ügyfelek elégedettségét, és pozitívan járul hozzá a tNPS-hez.

Ezenkívül a mesterséges intelligencia prediktív analitikát alkalmaz a kárigényekre vonatkozó korábbi adatok értékelésére és elemzésére. A minták és trendek azonosításával a biztosítók megalapozottabb döntéseket hozhatnak, felgyorsítva a kárelbírálási folyamatot. Ez a proaktív megközelítés minimálisra csökkenti a késéseket, és hozzájárul a követelések gyorsabb rendezéséhez.

#4: Továbbfejlesztett követelések mennyiségi előrejelzése

A mesterséges intelligencia magában rejti a potenciális károk mennyiségi előrejelzésének jelentős javítását a biztosítási ágazatban. Az AI-rendszerek kifinomult adatelemző képességei révén aprólékosan elemezhetik a korábbi kárigényekre vonatkozó adatokat, azonosítva azokat a mintákat és trendeket, amelyek értékes mutatóként szolgálnak a jövőbeni eseményekhez. Ez a betekintés lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy pontosabb előrejelzéseket készítsenek, javítva a károk mennyiségének ingadozásainak előrejelzését és felkészülését.

A gépi tanulási algoritmusok egyik fő erőssége a prediktív modellezés, amely tovább finomítja az előrejelzést. Ezek a modellek a múltbeli adatok és a különböző befolyásoló tényezők együttes felhasználásával árnyalt megértést adnak a biztosítóknak a káreseményeket befolyásoló változókról. Ez az adatvezérelt megközelítés felvértezi a biztosítókat azokkal az eszközökkel, amelyekkel megalapozott döntéseket hozhatnak, és precíz előrejelzések alapján optimalizálhatják az erőforrás-allokációt.

Ezenkívül az AI megkönnyíti a külső adatforrások zökkenőmentes integrációját, szélesebb betekintéssel gazdagítva az előrejelzési modelleket. Ez a holisztikus megközelítés a korábbi kárigényekre vonatkozó adatokon túlmutató tényezőket is figyelembe vesz, beleértve az időjárás-előrejelzéseket, a gazdasági mutatókat és a társadalmi trendeket. Az eredmény egy átfogóbb és megbízhatóbb előrejelzési modell, amely megragadja a külső környezet összetettségét.

Figyelemre méltó előny az AI-alapú előrejelző modellek alkalmazkodóképessége a változó körülményekhez. Ahogy a biztosítási környezet fejlődik, ezek a rendszerek folyamatosan tanulnak az új bemeneti adatokból, biztosítva, hogy az előrejelzések relevánsak és szilárdak maradjanak a változó piaci dinamika és a kialakuló trendek ellenére. Ez az alkalmazkodóképesség kulcsfontosságú az előrejelzési modellek pontosságának és hatékonyságának megőrzéséhez.

#5: Az idősödő munkaerő leváltása

A mesterséges intelligencia hatékony megoldásként jelenik meg a biztosítótársaságok számára, amelyek a jövőre nézve próbára teszik működésüket az idősödő munkaerővel kapcsolatos kihívások közepette. A tapasztalt szakemberek nyugdíjba vonulásával az AI segíti az intézményi tudás megtartását és átadását. A gépi tanulási algoritmusok elemzik a történelmi adatokat, dokumentumokat és kommunikációs mintákat, és olyan adattárat hoznak létre, amely zökkenőmentesen továbbítja a tudást az új alkalmazottaknak.

Az előrejelző munkaerő-tervezés a mesterséges intelligencia egyik fő erőssége, amely a prediktív elemzést használja fel a jövőbeli kereslet előrejelzésére a múltbeli adatok és a piaci trendek alapján. Ez lehetővé teszi a biztosítótársaságok számára, hogy hozzáigazítsák működési költségeiket, beleértve a személyzeti létszámot is, a várható kereslethez. A pontos előrejelzések biztosítják az optimális létszámot, elkerülve a túl- vagy létszámhiány csapdáit.

Az AI-val kiegészített döntéshozatal különösen fontossá válik a nyugdíjba vonulás előtt. A gépi tanulási algoritmusokkal felszerelt AI-rendszerek kiterjedt adatkészletek alapján nyújtanak betekintést és előrejelzéseket. Ez biztosítja, hogy a döntéshozók intelligens, adatvezérelt útmutatáshoz férhessenek hozzá, még csökkent munkaerő mellett is.

A képzést és a készségfejlesztést segíti az AI, amely azonosítja a készséghiányokat, és személyre szabott tanulási utakat ajánl mind a meglévő, mind az új alkalmazottak számára. Ez biztosítja, hogy a munkaerő alkalmazkodóképes maradjon, és fel legyen szerelve a szükséges készségekkel a változó igények kielégítésére.

Végül az AI előrejelző képességei a kockázatkezelésre is kiterjednek. A korábbi adatok elemzésével az AI-rendszerek azonosítják a munkaerő-változásokhoz kapcsolódó lehetséges kockázatokat, és segítenek a biztosítótársaságoknak e kockázatok proaktív kezelésében. Ez magában foglalja a szakértelemhiányos területek kezelését és a lehetséges kihívások mérséklésére irányuló stratégiák végrehajtását.

#6: Az adatok integritásának megőrzése

A mesterséges intelligencia kulcsfontosságú eszköz az üzletmenet folytonosságának erősítésében és az adatok védelmében a követeléskezelésben. Proaktívan azonosítja a potenciális veszélyeket automatizált kockázatértékelések segítségével, lehetővé téve a megelőző intézkedéseket.

A kiberbiztonság területén az AI-eszközök valós időben észlelik és reagálnak a fenyegetésekre, így megvédik a kárigényekre vonatkozó adatokat az illetéktelen hozzáféréstől. A titkosítási technikák és a hozzáférés-szabályozás tovább javítja az adatvédelmet. Az AI csalások felderítésében és anomáliák azonosításában szerzett jártassága védelmet nyújt a pénzügyi veszteségek ellen, és megőrzi a kárigények adatainak integritását.

Ezenkívül az AI hozzájárul a hatékony katasztrófa-helyreállítási tervezéshez az adatok biztonsági mentéseinek figyelésével és a gyors helyreállítási folyamatok megkönnyítésével. A rendszerek és adatok folyamatos felügyelete, valamint a szokatlan tevékenységekre vonatkozó valós idejű riasztások lehetővé teszik a potenciális veszélyekre való azonnali reagálást. Ez az átfogó megközelítés biztosítja, hogy a biztosítók zökkenőmentesen eligazodjanak a fennakadások között, miközben megőrzik a káradatok bizalmas jellegét és integritását.

Hogyan segíthet a Nanonets?

Szerint az EY által végzett kutatás, az ügyfelek 87%-a jelezte, hogy a kárrendezés hatékonysága jelentősen befolyásolja a biztosítás megújítására vonatkozó döntését ugyanazon szolgáltatónál. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulási algoritmusok használata zökkenőmentesen felgyorsíthatja a panaszkezelési folyamatot, minimálisra csökkentve a közvetlen emberi beavatkozás szükségességét.

Azonban a Deloitte survey, bár a szoftver- és internettechnológiai szektorok 32%-a kezdeményezett befektetést mesterséges intelligencia területén, a biztosítótársaságok mindössze 1.33%-a vállalkozott mesterségesintelligencia-befektetésbe.

Tegye meg az első lépést annak érdekében, hogy vállalkozása jövőbiztos legyen a nanonetekkel. A következőkkel tudunk segíteni:

Automatizált dokumentumfeldolgozás

A Nanonets a mesterséges intelligencia és az ML segítségével automatizálja a dokumentumfeldolgozást, beleértve a releváns információk kinyerését különböző dokumentumokból, például számlákból, orvosi jelentésekből és igénylőlapokból. Ez csökkenti a kézi adatbevitel szükségességét, minimalizálja a hibákat, és jelentősen felgyorsítja a követelésfeldolgozás munkafolyamatát.

A Nanonets által alkalmazott fejlett gépi tanulási algoritmusok nagy pontosságot biztosítanak az információk strukturálatlan adatokból történő kinyerésében. Ez a pontosság növeli az adatkinyerés megbízhatóságát, hozzájárul a követelések pontosabb értékeléséhez és csökkenti a feldolgozás során előforduló hibák valószínűségét.

Hatékony követelések osztályozása

A Nanonets mesterséges intelligencia segítségével intelligensen osztályozza és kategorizálja a követeléseket tartalmuk alapján. Ez az automatizált osztályozás biztosítja, hogy a követelések a megfelelő csatornákra kerüljenek, csökkentve a kézi válogatás szükségességét és felgyorsítva a kárkezelési folyamatot.

Gyorsított döntéshozatal

A Nanonets gépi tanulási képességeivel a biztosítók prediktív elemzést hajthatnak végre a korábbi káradatok gyors felmérése érdekében. Ez megkönnyíti az adatvezérelt döntéshozatalt, lehetővé téve a jogos követelések gyorsabb jóváhagyását, és optimalizálja a teljes keresetek elbírálási folyamatát.

Csalásfelderítés és kockázatkezelés:

A Nanonets mesterséges intelligencia-algoritmusokat alkalmaz az esetleges csalásra utaló anomáliák és minták észlelésére a kárigényadatokon belül. Ez javítja a csalásfelderítési képességeket, lehetővé téve a biztosítók számára a gyanús követelések azonnali azonosítását és a kockázatok hatékony mérséklését, ami hozzájárul a biztonságosabb és egyszerűbb kárfeldolgozó környezethez.

Alkalmazkodóképesség a változó követelményekhez

A Nanonets AI és ML képességei skálázhatóságot és alkalmazkodóképességet biztosítanak a biztosítási környezet változó körülményeihez. A rendszer folyamatosan tanulhat az új bevitt adatokból, így biztosítva, hogy az iparági követelmények, szabályozások és feldolgozási munkafolyamatok fejlődésével naprakész és releváns maradjon.

Fokozott vevői élmény

Az egyszerűsített követelésfeldolgozás révén a Nanonets hozzájárul a jobb ügyfélélményhez. A követelések gyorsabb elbírálása és jóváhagyása gyorsabb elszámolásokhoz vezet, ami pozitívan befolyásolja az ügyfelek elégedettségét és lojalitását.

Időbélyeg:

Még több AI és gépi tanulás