6 Benefits Of AI Insurance Claims Processing

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

A ankieta przeprowadzona przez Accenture na temat ubezpieczania pracowników ustaliło, że aż do 40% czasu ubezpieczycieli poświęca się na czynności inne niż podstawowe i administracyjne. Szacują, że oznacza to utratę wydajności w całej branży aż do 160 miliardów dolarów w ciągu najbliższych pięciu lat.

Integracja sztucznej inteligencji i automatyzacji z przepływem pracy w ramach underwritingu stwarza znaczącą szansę na zminimalizowanie czasu przeznaczonego na zadania administracyjne, procesy ręczne i powtarzalne wprowadzanie danych.

Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc firmom ubezpieczeniowym w ocenie ryzyka z dużą dokładnością poprzez analizę dużych ilości danych. Jakie mogą to być dane? Rzeczy takie jak roszczenia historyczne, wyniki kredytowe, aktywność w mediach społecznościowych i oferta hiperspersonalizowanego zasięgu.

To tylko wierzchołek góry lodowej. Przyjrzyjmy się 6 największym korzyściom wynikającym z przetwarzania roszczeń ubezpieczeniowych przez sztuczną inteligencję.

#1: Zwiększona dokładność i mniejsza liczba błędów

Sztuczna inteligencja w przetwarzaniu roszczeń ubezpieczeniowych odgrywa kluczową rolę w zwiększaniu dokładności i ograniczaniu błędów poprzez automatyzację różnych zadań i ograniczanie ryzyka związanego z procesami ręcznymi. Integracja technologii optycznego rozpoznawania znaków (OCR) ma szczególne znaczenie w automatyzacji wyodrębniania informacji z różnych dokumentów, takich jak raporty medyczne, oświadczenia o wypadkach i szczegóły polis. Automatyzacja ta znacznie zmniejsza zależność od ręcznego wprowadzania danych, będącego źródłem potencjalnych błędów podczas transkrypcji i wprowadzania danych.

Innym kluczowym aspektem jest zdolność algorytmów sztucznej inteligencji do rozpoznawania wzorców i weryfikowania informacji na podstawie wcześniej określonych kryteriów. Dzięki temu wyodrębnione dane są zgodne z oczekiwanymi formatami i standardami, a wszelkie odchylenia lub rozbieżności są natychmiast oznaczane w celu dalszej analizy. Możliwości zrozumienia kontekstu, jakie zapewniają zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, dodatkowo zwiększają dokładność poprzez interpretację złożonych relacji między danymi, zmniejszając prawdopodobieństwo błędnej interpretacji lub błędnej klasyfikacji.

Korekta błędów i uczenie się stanowią dynamiczną cechę modeli sztucznej inteligencji, zwłaszcza tych obejmujących uczenie maszynowe. W przypadku wystąpienia błędów system może się z czasem dostosowywać i udoskonalać poprzez ciągłe uczenie się, co ostatecznie zwiększa dokładność przyszłych ekstrakcji danych. Co więcej, sztuczna inteligencja w przetwarzaniu roszczeń ubezpieczeniowych może krzyżowo weryfikować informacje wyodrębnione z różnych dokumentów, dodając dodatkową warstwę wiarygodności przetwarzanym danym.

Integracja algorytmów wykrywania oszustw ma ogromne znaczenie dla ograniczenia błędów. Algorytmy te analizują wzorce i anomalie w danych, aby zidentyfikować potencjalne przypadki oszustwa lub wprowadzenia w błąd. Oznaczając podejrzane roszczenia na wczesnym etapie procesu, sztuczna inteligencja nie tylko przyczynia się do ograniczenia błędów, ale także pomaga zapobiegać nieuczciwym działaniom, chroniąc integralność systemu rozpatrywania roszczeń.

Mechanizmy przekazywania informacji zwrotnych i korygowania w czasie rzeczywistym to dodatkowe funkcje, które zwiększają dokładność na całym etapie rozpatrywania roszczeń. Systemy AI mogą natychmiastowo przekazywać informacje zwrotne w przypadku wykrycia niespójności lub błędów, prosząc o wprowadzenie niezbędnych poprawek lub żądanie dodatkowej dokumentacji. To proaktywne podejście nie tylko zmniejsza ryzyko utrzymywania się błędów, ale także przyczynia się do płynniejszego i dokładniejszego procesu rozpatrywania roszczeń.

#2: Proaktywna zgodność z przepisami

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w zapewnianiu zgodności z przepisami w zakresie przetwarzania roszczeń ubezpieczeniowych poprzez:

Automatyczne kontrole zgodności: Algorytmy sztucznej inteligencji można zaprogramować tak, aby przeprowadzały automatyczne kontrole zgodności z wymogami regulacyjnymi. Analizując dane o szkodach w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja może zapewnić, że każdy etap procesu rozpatrywania roszczeń jest zgodny z obowiązującymi przepisami. Zmniejsza to ryzyko niezamierzonej niezgodności i pomaga ubezpieczycielom nie przekraczać granic prawnych.
Dokładność i standaryzacja dokumentacji: Sztuczna inteligencja, zwłaszcza zintegrowana z technologią optycznego rozpoznawania znaków (OCR), zapewnia dokładność i standaryzację dokumentacji. Może automatycznie wyodrębniać informacje z dokumentów, zmniejszając prawdopodobieństwo błędów ręcznych. Ma to kluczowe znaczenie dla spełnienia standardów regulacyjnych, które często wymagają określonych formatów danych i dokładności dokumentacji.
Monitorowanie i raportowanie w czasie rzeczywistym: Systemy AI mogą zapewnić monitorowanie w czasie rzeczywistym działań związanych z przetwarzaniem roszczeń. Obejmuje to śledzenie zmian w przepisach i natychmiastowe sygnalizowanie wszelkich rozbieżności lub potencjalnych problemów niezgodności. Raportowanie w czasie rzeczywistym umożliwia ubezpieczycielom szybkie rozwiązywanie problemów dotyczących zgodności, minimalizując wpływ na działalność operacyjną.
Ścieżka audytu i przejrzystość: Systemy przetwarzania roszczeń ubezpieczeniowych AI utrzymują szczegółowe ścieżki audytu wszystkich działań w ramach przepływu pracy związanego z przetwarzaniem roszczeń. Ta przejrzystość jest niezbędna w przypadku audytów regulacyjnych, ponieważ umożliwia organom przegląd całego procesu i sprawdzenie, czy każdy etap jest zgodny z wymogami zgodności. Ścieżka audytu pełni rolę kompleksowego zapisu wykazującego należytą staranność w przestrzeganiu przepisów.
Możliwość dostosowania do zmian regulacyjnych: Regulacje w branży ubezpieczeniowej podlegają zmianom. Systemy sztucznej inteligencji, zwłaszcza te wykorzystujące uczenie maszynowe, mogą dostosować się do nowych wymogów regulacyjnych, ucząc się na podstawie zaktualizowanych zbiorów danych i odpowiednio dostosowując swoje procesy. Ta zdolność adaptacji gwarantuje, że ubezpieczyciele mogą płynnie wprowadzać zmiany bez zakłócania swojej działalności.
Zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności i bezpieczeństwa danych: Systemy sztucznej inteligencji mogą zwiększyć prywatność i bezpieczeństwo danych poprzez wdrożenie solidnych metod szyfrowania i kontroli dostępu. Zapewnienie bezpiecznego przetwarzania i przechowywania wrażliwych informacji jest zgodne z wymogami regulacyjnymi, takimi jak przepisy dotyczące ochrony danych. Zdolność sztucznej inteligencji do konsekwentnego egzekwowania środków bezpieczeństwa pomaga zapobiegać nieautoryzowanemu dostępowi i naruszeniom danych.
Ocena ryzyka i przewidywanie zgodności: Sztuczna inteligencja może pomóc w proaktywnym identyfikowaniu potencjalnych zagrożeń związanych z brakiem zgodności poprzez analizę danych historycznych i wzorców. Przewidując obszary, w których przestrzeganie przepisów może stanowić wyzwanie, ubezpieczyciele mogą podjąć środki zapobiegawcze w celu dostosowania swoich procesów i dokumentacji, zmniejszając w ten sposób ryzyko wystąpienia problemów związanych z nieprzestrzeganiem przepisów.

#3: Ulepsz tNPS dzięki lepszej obsłudze klienta

Biorąc pod uwagę wysoce zorientowany na klienta charakter tego sektora, firmy ubezpieczeniowe stają w obliczu zwiększonej podatności na utratę klientów. Dodając do złożoności obsługi klienta w obszarze ubezpieczeń, współcześni klienci kładą nacisk na natychmiastową, całodobową reakcję, powszechnie określaną jako „bezdotykowa podróż klienta”. Oczekiwaniu tym towarzyszy wyjątkowo niska tolerancja dla wszelkich niedociągnięć w świadczeniu usług.

Kluczem jest inteligentna automatyzacja rutynowych zadań w ramach procesu rozpatrywania roszczeń. Automatyzując weryfikację danych, aktualizację statusów i procesy komunikacji, ubezpieczyciele mogą ograniczyć konieczność ręcznej interwencji i usprawnić operacje. To nie tylko przyspiesza przetwarzanie roszczeń, ale także zwiększa wydajność, przyczyniając się do poprawy tNPS, ponieważ klienci doświadczają szybszych i bardziej płynnych interakcji na całej drodze do roszczenia.

Chatboty zasilane sztuczną inteligencją mogą usprawnić komunikację z klientami, zapewniając natychmiastową pomoc. Ubezpieczający mogą otrzymywać w czasie rzeczywistym aktualizacje dotyczące statusu roszczenia, szczegółów ubezpieczenia i wymagań dotyczących dokumentacji. Ta natychmiastowa reakcja zwiększa zadowolenie klientów i pozytywnie wpływa na tNPS.

Ponadto sztuczna inteligencja wykorzystuje analizę predykcyjną do oceny i analizy danych historycznych dotyczących roszczeń. Identyfikując wzorce i trendy, ubezpieczyciele mogą podejmować bardziej świadome decyzje, przyspieszając proces rozpatrywania roszczeń. To proaktywne podejście minimalizuje opóźnienia i przyczynia się do szybszego rozpatrywania roszczeń.

#4: Ulepszone prognozowanie wielkości roszczeń

Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby znacząco poprawić prognozowanie wielkości szkód w branży ubezpieczeniowej. Systemy sztucznej inteligencji mogą skrupulatnie analizować dane historyczne dotyczące roszczeń dzięki zaawansowanym funkcjom analizy danych, identyfikując wzorce i trendy, które służą jako cenne wskaźniki przyszłych zdarzeń. Ta wiedza umożliwia ubezpieczycielom dokonywanie dokładniejszych prognoz, zwiększając ich zdolność przewidywania i przygotowania się na wahania wielkości roszczeń.

Modelowanie predykcyjne, główna zaleta algorytmów uczenia maszynowego, dodatkowo udoskonala prognozowanie. Wykorzystując dane historyczne w połączeniu z różnorodnymi czynnikami wpływającymi, modele te zapewniają ubezpieczycielom szczegółowe zrozumienie zmiennych mających wpływ na wystąpienie roszczeń. To podejście oparte na danych wyposaża ubezpieczycieli w narzędzia umożliwiające podejmowanie świadomych decyzji i optymalizację alokacji zasobów w oparciu o precyzyjne prognozy.

Co więcej, sztuczna inteligencja ułatwia płynną integrację zewnętrznych źródeł danych, wzbogacając modele prognostyczne o szersze spostrzeżenia. To całościowe podejście uwzględnia czynniki wykraczające poza historyczne dane dotyczące roszczeń, w tym prognozy pogody, wskaźniki ekonomiczne i trendy społeczne. Rezultatem jest bardziej kompleksowy i niezawodny model prognozowania, który uwzględnia złożoność środowiska zewnętrznego.

Godną uwagi zaletą jest zdolność dostosowywania modeli prognostycznych opartych na sztucznej inteligencji do zmieniających się warunków. W miarę ewolucji krajobrazu ubezpieczeniowego systemy te stale uczą się na podstawie nowych danych wejściowych, zapewniając, że prognozy pozostają trafne i solidne w obliczu zmieniającej się dynamiki rynku i pojawiających się trendów. Ta zdolność adaptacji ma kluczowe znaczenie dla utrzymania dokładności i skuteczności modeli prognostycznych w czasie.

#5: Zastępowanie starzejącej się siły roboczej

Sztuczna inteligencja okazuje się potężnym rozwiązaniem dla firm ubezpieczeniowych, które chcą zabezpieczyć swoją działalność na przyszłość w obliczu wyzwań związanych ze starzeniem się siły roboczej. W sytuacji odchodzenia doświadczonych specjalistów na emeryturę sztuczna inteligencja pomaga w zatrzymywaniu i przekazywaniu wiedzy instytucjonalnej. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane historyczne, dokumenty i wzorce komunikacji, tworząc repozytorium, które płynnie przekazuje wiedzę nowym pracownikom.

Predykcyjne planowanie siły roboczej to kluczowa zaleta sztucznej inteligencji, wykorzystująca analizy predykcyjne do prognozowania przyszłego popytu w oparciu o dane historyczne i trendy rynkowe. Umożliwia to firmom ubezpieczeniowym dostosowanie kosztów operacyjnych, w tym poziomu zatrudnienia, do przewidywanego popytu. Dokładne prognozy zapewniają optymalny poziom zatrudnienia, unikając pułapek związanych z nadmiernym lub niedoborem personelu.

Podejmowanie decyzji wspomagane sztuczną inteligencją staje się szczególnie istotne w obliczu przejścia na emeryturę. Wyposażone w algorytmy uczenia maszynowego systemy AI zapewniają wgląd i prognozy w oparciu o obszerne zbiory danych. Dzięki temu decydenci mają dostęp do inteligentnych wskazówek opartych na danych, nawet przy zmniejszonej liczbie pracowników.

Szkolenia i rozwój umiejętności ułatwia sztuczna inteligencja, która identyfikuje luki w umiejętnościach i zaleca spersonalizowane ścieżki uczenia się zarówno obecnym, jak i nowym pracownikom. Dzięki temu siła robocza pozostaje elastyczna i wyposażona w niezbędne umiejętności, aby sprostać zmieniającym się wymaganiom.

Wreszcie możliwości predykcyjne sztucznej inteligencji obejmują także zarządzanie ryzykiem. Analizując dane historyczne, systemy AI identyfikują potencjalne ryzyko związane ze zmianami kadrowymi i pomagają firmom ubezpieczeniowym proaktywnie zarządzać tym ryzykiem. Obejmuje to zajęcie się obszarami, w których brakuje specjalistycznej wiedzy i wdrożenie strategii mających na celu złagodzenie potencjalnych wyzwań.

#6: Utrzymanie integralności danych

Sztuczna inteligencja jest kluczowym zasobem w zwiększaniu ciągłości działania i zabezpieczaniu danych w zarządzaniu roszczeniami. Aktywnie identyfikuje potencjalne zagrożenia poprzez zautomatyzowaną ocenę ryzyka, umożliwiając podjęcie działań zapobiegawczych.

W obszarze cyberbezpieczeństwa narzędzia AI wykrywają i reagują na zagrożenia w czasie rzeczywistym, zabezpieczając dane dotyczące roszczeń przed nieuprawnionym dostępem. Techniki szyfrowania i kontrola dostępu dodatkowo zwiększają ochronę danych. Biegłość sztucznej inteligencji w wykrywaniu oszustw i identyfikacji anomalii zabezpiecza przed stratami finansowymi i utrzymuje integralność danych dotyczących roszczeń.

Co więcej, sztuczna inteligencja przyczynia się do skutecznego planowania odzyskiwania po awarii, monitorując kopie zapasowe danych i ułatwiając szybkie procesy odzyskiwania. Ciągły monitoring systemów i danych, w połączeniu z alertami w czasie rzeczywistym o nietypowych działaniach, umożliwia natychmiastową reakcję na potencjalne zagrożenia. To kompleksowe podejście gwarantuje ubezpieczycielom płynne radzenie sobie z zakłóceniami, przy jednoczesnym zachowaniu poufności i integralności danych dotyczących roszczeń.

Jak nanonet może pomóc?

Zgodnie z badania przeprowadzone przez EY, 87% klientów wskazuje, że sprawność obsługi szkód znacząco wpływa na ich decyzję o przedłużeniu ubezpieczenia u tego samego ubezpieczyciela. Wykorzystanie sztucznej inteligencji i algorytmów uczenia maszynowego może bezproblemowo przyspieszyć proces obsługi szkód, minimalizując potrzebę bezpośredniej interwencji człowieka.

Jednak według a Badanie Deloitter, chociaż 32% sektorów oprogramowania i technologii internetowych rozpoczęło inwestycje w sztuczną inteligencję, zaledwie 1.33% firm ubezpieczeniowych odważyło się na inwestycje w sztuczną inteligencję.

Zrób pierwszy krok w kierunku zabezpieczenia swojej firmy na przyszłość dzięki Nanonets. Możemy pomóc poprzez:

Zautomatyzowane przetwarzanie dokumentów

Nanonets wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do automatyzacji przetwarzania dokumentów, w tym wydobywania odpowiednich informacji z różnych dokumentów, takich jak faktury, raporty medyczne i formularze roszczeń. Zmniejsza to potrzebę ręcznego wprowadzania danych, minimalizuje błędy i znacznie przyspiesza proces rozpatrywania roszczeń.

Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego stosowane przez Nanonets zapewniają wysoką dokładność w wydobywaniu informacji z danych nieustrukturyzowanych. Dokładność ta zwiększa wiarygodność ekstrakcji danych, przyczyniając się do bardziej precyzyjnej oceny roszczeń i zmniejszając prawdopodobieństwo błędów w przetwarzaniu.

Efektywna klasyfikacja roszczeń

Nanonets wykorzystuje sztuczną inteligencję do inteligentnego klasyfikowania i kategoryzowania roszczeń na podstawie ich treści. Ta zautomatyzowana klasyfikacja gwarantuje kierowanie roszczeń do odpowiednich kanałów, ograniczając konieczność ręcznego sortowania i przyspieszając proces obsługi szkód.

Szybkie podejmowanie decyzji

Dzięki możliwościom uczenia maszynowego Nanonets ubezpieczyciele mogą wdrożyć analizy predykcyjne w celu szybkiej oceny historycznych danych dotyczących roszczeń. Ułatwia to podejmowanie decyzji w oparciu o dane, umożliwiając szybsze zatwierdzanie uzasadnionych roszczeń i optymalizując ogólny proces rozstrzygania roszczeń.

Wykrywanie oszustw i zarządzanie ryzykiem:

Nanonets wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do wykrywania anomalii i wzorców wskazujących na potencjalne oszustwa w danych dotyczących roszczeń. Zwiększa to możliwości wykrywania oszustw, umożliwiając ubezpieczycielom szybką identyfikację podejrzanych roszczeń i skuteczne ograniczanie ryzyka, przyczyniając się do bezpieczniejszego i usprawnionego środowiska przetwarzania roszczeń.

Możliwość dostosowania do zmieniających się wymagań

Możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Nanonets zapewniają skalowalność i możliwość dostosowania do zmieniających się warunków w krajobrazie ubezpieczeniowym. System może stale uczyć się na podstawie nowych danych wejściowych, zapewniając jego aktualność i przydatność w miarę ewolucji wymagań branżowych, przepisów i przepływów pracy.

Ulepszona obsługa klienta

Dzięki usprawnionemu przetwarzaniu roszczeń Nanonets przyczynia się do poprawy jakości obsługi klienta. Szybsza ocena i zatwierdzanie roszczeń prowadzi do szybszych rozliczeń, co pozytywnie wpływa na satysfakcję i lojalność klientów.