6 Fordeler med behandling av AI-forsikringskrav

6 Fordeler med behandling av AI-forsikringskrav

Tidsstempel: 13. desember 2023 11:52
Kilde node: 3013142

A undersøkelse fra Accenture om forsikringsansatte fant at opptil 40 % av forsikringsgivernes tid brukes på ikke-kjerne og administrative aktiviteter. De anslår at dette representerer et industriomfattende effektivitetstap på opptil 160 milliarder dollar i løpet av de neste fem årene.

Integrering av AI og automatisering i underwritingsarbeidsflyten gir en betydelig mulighet til å minimere tiden som er allokert til administrative oppgaver, manuelle prosesser og repeterende dataregistreringer.

I tillegg kan AI hjelpe forsikringsselskaper med å evaluere risiko med høy nøyaktighet ved å analysere store datamengder. Hva kan disse dataene være? Ting som historiske påstander, kredittpoeng, aktivitet på sosiale medier, og tilbyr hyper-personlig dekning.

Dette er bare toppen av isfjellet. La oss utforske hva som er de 6 beste fordelene med behandling av AI-forsikringskrav.

#1: Økt nøyaktighet og reduserte feil

AI i behandling av forsikringskrav spiller en sentral rolle for å øke nøyaktigheten og redusere feil ved å automatisere ulike oppgaver og redusere risikoen forbundet med manuelle prosesser. Integreringen av Optical Character Recognition (OCR)-teknologi er spesielt viktig for å automatisere utvinningen av informasjon fra ulike dokumenter, for eksempel medisinske rapporter, ulykkeserklæringer og policydetaljer. Denne automatiseringen reduserer avhengigheten av manuell datainntasting betydelig, en kilde til potensielle feil under transkripsjon og inndata.

Et annet avgjørende aspekt er evnen til AI-algoritmer til å gjenkjenne mønstre og validere informasjon mot forhåndsdefinerte kriterier. Dette sikrer at de utpakkede dataene overholder forventede formater og standarder, og at eventuelle avvik eller uoverensstemmelser umiddelbart blir flagget for videre gjennomgang. De kontekstuelle forståelsesmulighetene til avanserte AI-systemer bidrar ytterligere til nøyaktighet ved å tolke komplekse dataforhold, og redusere sannsynligheten for feiltolkning eller feilklassifisering.

Feilretting og læring representerer et dynamisk trekk ved AI-modeller, spesielt de som inkluderer maskinlæring. Når det oppstår feil, kan systemet tilpasse og forbedre seg over tid gjennom kontinuerlig læring, og til slutt forbedre nøyaktigheten av fremtidige datauttrekk. Dessuten kan AI i behandling av forsikringskrav kryssverifisere informasjon hentet fra forskjellige dokumenter, og legge til et ekstra lag med pålitelighet til de behandlede dataene.

Integrering av svindeldeteksjonsalgoritmer er avgjørende for å redusere feil. Disse algoritmene analyserer mønstre og anomalier i dataene for å identifisere potensielle tilfeller av svindel eller feilaktig fremstilling. Ved å flagge mistenkelige påstander tidlig i prosessen, bidrar AI ikke bare til feilreduksjon, men bidrar også til å forhindre uredelige aktiviteter, og ivaretar integriteten til skadebehandlingssystemet.

Sanntidstilbakemeldinger og korrigeringsmekanismer er tilleggsfunksjoner som forbedrer nøyaktigheten gjennom hele kravsbehandlingsreisen. AI-systemer kan gi umiddelbar tilbakemelding når inkonsekvenser eller feil oppdages, noe som gir nødvendige rettelser eller forespørsler om tilleggsdokumentasjon. Denne proaktive tilnærmingen reduserer ikke bare sjansene for at feil vedvarer, men bidrar også til en jevnere og mer nøyaktig saksbehandlingsprosess.

#2: Proaktiv overholdelse av forskrifter

AI spiller en avgjørende rolle for å sikre overholdelse av regelverk i behandlingen av forsikringskrav gjennom følgende:

  1. Automatiserte samsvarskontroller: AI-algoritmer kan programmeres til å utføre automatiserte kontroller mot regulatoriske krav. Ved å analysere skadedata i sanntid, kan AI sikre at hvert trinn i arbeidsflyten for skadebehandling overholder relevante forskrifter. Dette reduserer risikoen for utilsiktet manglende overholdelse og hjelper forsikringsselskapene med å holde seg innenfor de juridiske grensene.
  2. Dokumentasjonsnøyaktighet og standardisering: AI, spesielt når integrert med Optical Character Recognition (OCR) teknologi, sikrer nøyaktigheten og standardiseringen av dokumentasjonen. Den kan automatisk trekke ut informasjon fra dokumenter, noe som reduserer sannsynligheten for manuelle feil. Dette er avgjørende for å oppfylle regulatoriske standarder som ofte krever spesifikke dataformater og dokumentasjonsnøyaktighet.
  3. Sanntidsovervåking og rapportering: AI-systemer kan gi sanntidsovervåking av skadebehandlingsaktiviteter. Dette inkluderer sporing av endringer i regelverk og umiddelbart flagging av eventuelle avvik eller potensielle problemer med manglende overholdelse. Sanntidsrapportering gjør det mulig for forsikringsselskaper å ta hånd om overholdelsesbekymringer umiddelbart, noe som minimerer innvirkningen på driften.
  4. Revisjonsspor og åpenhet: AI Insurance Claims Processing-systemer opprettholder detaljerte revisjonsspor for alle aktiviteter i arbeidsflyten for skadebehandling. Denne åpenheten er avgjørende for regulatoriske revisjoner, slik at myndighetene kan gjennomgå hele prosessen og verifisere at hvert trinn overholder samsvarskravene. Revisjonssporet fungerer som en omfattende oversikt, og demonstrerer due diligence i å følge regelverket.
  5. Tilpasningsevne til reguleringsendringer: Regelverket i forsikringsbransjen kan endres. AI-systemer, spesielt de som inkluderer maskinlæring, kan tilpasse seg nye regulatoriske krav ved å lære fra oppdaterte datasett og justere prosessene deretter. Denne tilpasningsevnen sikrer at forsikringsselskaper sømløst kan innlemme endringer uten å forstyrre driften.
  6. Personvern og overholdelse av sikkerhet: AI-systemer kan forbedre datavern og sikkerhetsoverholdelse ved å implementere robuste krypteringsmetoder og tilgangskontroller. Å sikre at sensitiv informasjon håndteres og lagres på en sikker måte er i tråd med regulatoriske mandater, for eksempel lover om databeskyttelse. AIs evne til konsekvent å håndheve sikkerhetstiltak bidrar til å forhindre uautorisert tilgang og datainnbrudd.
  7. Risikovurdering og overholdelsesprediksjon: AI kan hjelpe til med å proaktivt identifisere potensielle samsvarsrisikoer ved å analysere historiske data og mønstre. Ved å forutsi områder hvor overholdelse kan være utfordrende, kan forsikringsselskapene iverksette forebyggende tiltak for å justere sine prosesser og dokumentasjon, og dermed redusere risikoen for manglende overholdelse.

#3: Forbedre tNPS med en bedre kundeopplevelse

Gitt den svært kundesentriske karakteren til sektoren, står forsikringsselskaper overfor økt mottakelighet for kundeavgang. I tillegg til kompleksiteten til kundeservice på forsikringsdomenet, insisterer moderne kunder på øyeblikkelig, 24/7 respons, ofte beskrevet som den "berøringsfrie kundereisen." Denne forventningen kommer med en eksepsjonelt lav toleranse for eventuelle mangler i tjenesteleveransen.

Intelligent automatisering av rutineoppgaver i arbeidsflyten for skadebehandling er nøkkelen. Ved å automatisere dataverifisering, statusoppdateringer og kommunikasjonsprosesser kan forsikringsselskapene redusere manuell intervensjon og effektivisere driften. Dette setter ikke bare fart på skadebehandlingen, men øker også effektiviteten, og bidrar til forbedret tNPS ettersom kundene opplever raskere og mer sømløse interaksjoner gjennom skadereisen.

AI-drevne chatbots kan forbedre kundekommunikasjonen ved å gi øyeblikkelig hjelp. Forsikringstakere kan motta sanntidsoppdateringer om kravstatus, dekningsdetaljer og dokumentasjonskrav. Denne umiddelbare responsen forbedrer kundetilfredsheten og bidrar positivt til tNPS.

I tillegg bruker AI prediktiv analyse for å vurdere og analysere historiske kravdata. Ved å identifisere mønstre og trender, kan forsikringsselskapene ta mer informerte beslutninger, og påskynde skadebehandlingsprosessen. Denne proaktive tilnærmingen minimerer forsinkelser og bidrar til raskere kravsløsninger.

#4: Forbedret kravvolumprognose

AI har potensialet til å forbedre prognosene for skadevolum betydelig i forsikringsbransjen. AI-systemer kan omhyggelig analysere historiske kravdata gjennom sine sofistikerte dataanalysefunksjoner, identifisere mønstre og trender som fungerer som verdifulle indikatorer for fremtidige hendelser. Denne innsikten gir forsikringsselskaper mulighet til å gjøre mer nøyaktige spådommer, og forbedrer deres evne til å forutse og forberede seg på svingninger i skadevolum.

Prediktiv modellering, en kjernestyrke i maskinlæringsalgoritmer, avgrenser prognoser ytterligere. Ved å utnytte historiske data sammen med ulike påvirkningsfaktorer, gir disse modellene forsikringsselskapene en nyansert forståelse av variablene som påvirker skadeforekomster. Denne datadrevne tilnærmingen utstyrer forsikringsselskapene med verktøy for å ta informerte beslutninger og optimalisere ressursallokering basert på presise prognoser.

Dessuten letter AI sømløs integrasjon av eksterne datakilder, og beriker prognosemodeller med bredere innsikt. Denne helhetlige tilnærmingen tar hensyn til faktorer utover historiske kravdata, inkludert værmeldinger, økonomiske indikatorer og sosiale trender. Resultatet er en mer omfattende og pålitelig prognosemodell som fanger kompleksiteten til det ytre miljøet.

Tilpasningsevnen til AI-drevne prognosemodeller til skiftende forhold er en bemerkelsesverdig fordel. Etter hvert som forsikringslandskapet utvikler seg, lærer disse systemene kontinuerlig av nye datainndata, og sikrer at spådommer forblir relevante og robuste i møte med skiftende markedsdynamikk og nye trender. Denne tilpasningsevnen er avgjørende for å opprettholde nøyaktigheten og effektiviteten til prognosemodeller over tid.

#5: Erstatte en aldrende arbeidsstyrke

AI fremstår som en kraftig løsning for forsikringsselskaper som ønsker å fremtidssikre sin virksomhet midt i utfordringer knyttet til en aldrende arbeidsstyrke. Med erfarne fagfolk som går av med pensjon, hjelper AI med å beholde og overføre institusjonell kunnskap. Maskinlæringsalgoritmer analyserer historiske data, dokumenter og kommunikasjonsmønstre, og skaper et depot som sømløst overfører kunnskap til nye ansatte.

Prediktiv arbeidsstyrkeplanlegging er en nøkkelstyrke til AI, som utnytter prediktiv analyse for å forutsi fremtidig etterspørsel basert på historiske data og markedstrender. Dette gjør det mulig for forsikringsselskaper å tilpasse driftsutgifter, inkludert bemanningsnivåer, med forventet etterspørsel. Nøyaktige spådommer sikrer optimale bemanningsnivåer, og unngår fallgruvene med overbemanning eller underbemanning.

AI-augmented beslutningstaking blir spesielt avgjørende i møte med pensjonering. Utstyrt med maskinlæringsalgoritmer, gir AI-systemer innsikt og spådommer basert på omfattende datasett. Dette sikrer at beslutningstakere har tilgang til intelligent, datadrevet veiledning, selv med redusert arbeidsstyrke.

Opplæring og kompetanseutvikling tilrettelegges av AI, som identifiserer ferdighetshull og anbefaler personlige læringsveier for både eksisterende og nye ansatte. Dette sikrer at arbeidsstyrken forblir tilpasningsdyktig og utstyrt med de nødvendige ferdighetene for å møte skiftende krav.

Til slutt strekker AIs prediktive evner seg til risikostyring. Ved å analysere historiske data identifiserer AI-systemer potensielle risikoer knyttet til endringer i arbeidsstyrken og hjelper forsikringsselskaper med å håndtere disse risikoene proaktivt. Dette inkluderer å adressere områder som mangler kompetanse og implementere strategier for å redusere potensielle utfordringer.

#6: Opprettholde dataintegritet

AI er en viktig ressurs for å styrke forretningskontinuiteten og ivareta data i skadebehandlingen. Den identifiserer proaktivt potensielle trusler gjennom automatiserte risikovurderinger, noe som åpner for forebyggende tiltak.

Innenfor cybersikkerhet oppdager AI-verktøy og reagerer på trusler i sanntid, og sikrer kravdata fra uautorisert tilgang. Krypteringsteknikker og tilgangskontroller forbedrer databeskyttelsen ytterligere. AIs kompetanse innen svindeloppdagelse og anomaliidentifikasjon sikrer mot økonomiske tap og opprettholder integriteten til kravdata.

Dessuten bidrar AI til effektiv katastrofegjenopprettingsplanlegging ved å overvåke sikkerhetskopiering av data og tilrettelegge for raske gjenopprettingsprosesser. Kontinuerlig overvåking av systemer og data, kombinert med sanntidsvarsler for uvanlige aktiviteter, muliggjør umiddelbar respons på potensielle trusler. Denne omfattende tilnærmingen sikrer at forsikringsselskaper kan navigere sømløst avbrudd mens de opprettholder konfidensialiteten og integriteten til skadedata.

Hvordan kan nanonetter hjelpe?

Ifølge forskning utført av EY, 87 % av kundene angir at effektiviteten av skadebehandlingen i stor grad påvirker deres beslutning om å fornye forsikringen hos samme leverandør. Bruken av AI og maskinlæringsalgoritmer kan fremskynde skadebehandlingsprosessen sømløst, og minimere behovet for direkte menneskelig intervensjon.

Imidlertid, ifølge a Deloitte overlevery, selv om 32 % av programvare- og internettteknologisektorene har startet investeringer i AI, har bare 1.33 % av forsikringsselskapene våget seg på AI-investeringer.

Ta det første skrittet til å fremtidssikre virksomheten din med Nanonets. Vi kan hjelpe med:

Automatisert dokumentbehandling

Nanonets utnytter AI og ML for å automatisere dokumentbehandling, inkludert å trekke ut relevant informasjon fra ulike dokumenter som fakturaer, medisinske rapporter og kravskjemaer. Dette reduserer behovet for manuell inntasting av data, minimerer feil og øker arbeidsflyten for skadebehandling betydelig.

De avanserte maskinlæringsalgoritmene som brukes av Nanonets sikrer høy nøyaktighet i å trekke ut informasjon fra ustrukturerte data. Denne nøyaktigheten øker påliteligheten til datautvinning, bidrar til mer presise kravvurderinger og reduserer sannsynligheten for feil i behandlingen.

Effektiv skadeklassifisering

Nanonets bruker AI for intelligent å klassifisere og kategorisere påstander basert på innholdet deres. Denne automatiserte klassifiseringen sikrer at krav sendes til de riktige kanalene, reduserer behovet for manuell sortering og fremskynder skadebehandlingsprosessen.

Rask beslutningstaking

Med Nanonets sine maskinlæringsevner kan forsikringsselskaper implementere prediktiv analyse for å raskt vurdere historiske kravdata. Dette forenkler datadrevet beslutningstaking, muliggjør raskere godkjenning av legitime krav og optimaliserer den overordnede skadebehandlingsprosessen.

Svindeloppdagelse og risikostyring:

Nanonets bruker AI-algoritmer for å oppdage anomalier og mønstre som indikerer potensiell svindel innenfor kravdata. Dette forbedrer mulighetene for oppdagelse av svindel, og gjør det mulig for forsikringsselskaper å identifisere mistenkelige krav umiddelbart og redusere risiko effektivt, noe som bidrar til et sikrere og mer strømlinjeformet skadebehandlingsmiljø.

Tilpasningsevne til skiftende krav

Nanonets' AI- og ML-evner gir skalerbarhet og tilpasningsevne til endrede forhold i forsikringslandskapet. Systemet kan kontinuerlig lære av nye datainndata, og sikrer at det forblir oppdatert og relevant etter hvert som bransjekrav, forskrifter og prosesseringsarbeidsflyter utvikler seg.

Forbedret kundeopplevelse

Gjennom strømlinjeformet skadebehandling bidrar Nanonets til en forbedret kundeopplevelse. Raskere vurderinger og godkjenninger av krav fører til raskere oppgjør, noe som påvirker kundetilfredshet og lojalitet positivt.

Tidstempel:

Mer fra AI og maskinlæring