6 Benefits Of AI Insurance Claims Processing

Republicado por Platão

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A pesquisa da Accenture sobre funcionários subscritores descobriram que até 40% do tempo dos subscritores é gasto em atividades não essenciais e administrativas. Eles estimam que isso representa uma perda de eficiência em todo o setor de até US$ 160 bilhões nos próximos cinco anos.

A integração da IA e da automação no fluxo de trabalho de subscrição apresenta uma oportunidade significativa para minimizar o tempo alocado para tarefas administrativas, processos manuais e entradas repetitivas de dados.

Além disso, a IA pode ajudar as seguradoras a avaliar riscos com alta precisão, analisando grandes volumes de dados. Quais podem ser esses dados? Coisas como reivindicações históricas, pontuação de crédito, atividade nas redes sociais e oferta de cobertura hiperpersonalizada.

Esta é apenas a ponta do iceberg. Vamos explorar quais são os 6 principais benefícios do processamento de sinistros de seguros com IA.

Nº 1: Maior precisão e redução de erros

A IA no processamento de sinistros de seguros desempenha um papel fundamental no aumento da precisão e na redução de erros, automatizando várias tarefas e mitigando os riscos associados aos processos manuais. A integração da tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é particularmente útil para automatizar a extração de informações de diversos documentos, como relatórios médicos, declarações de acidentes e detalhes de apólices. Essa automação diminui significativamente a dependência da entrada manual de dados, uma fonte de possíveis erros durante a transcrição e entrada.

Outro aspecto crucial é a capacidade dos algoritmos de IA de reconhecer padrões e validar informações com base em critérios predefinidos. Isto garante que os dados extraídos cumprem os formatos e padrões esperados e que quaisquer desvios ou discrepâncias são imediatamente sinalizados para análise posterior. As capacidades de compreensão contextual dos sistemas avançados de IA contribuem ainda mais para a precisão, interpretando relações de dados complexas, reduzindo a probabilidade de má interpretação ou classificação errada.

A correção de erros e o aprendizado representam um recurso dinâmico dos modelos de IA, especialmente aqueles que incorporam aprendizado de máquina. Quando ocorrem erros, o sistema pode adaptar-se e melhorar ao longo do tempo através da aprendizagem contínua, melhorando, em última análise, a precisão de futuras extrações de dados. Além disso, a IA no processamento de sinistros de seguros pode verificar informações extraídas de diferentes documentos, adicionando uma camada extra de confiabilidade aos dados processados.

A integração de algoritmos de detecção de fraudes é fundamental para a redução de erros. Esses algoritmos analisam padrões e anomalias nos dados para identificar possíveis casos de fraude ou deturpação. Ao sinalizar reclamações suspeitas no início do processo, a IA não só contribui para a redução de erros, mas também ajuda a prevenir atividades fraudulentas, salvaguardando a integridade do sistema de processamento de reclamações.

Mecanismos de feedback e correção em tempo real são recursos adicionais que melhoram a precisão ao longo da jornada de processamento de sinistros. Os sistemas de IA podem fornecer feedback imediato quando são detectadas inconsistências ou erros, solicitando as correções necessárias ou solicitações de documentação adicional. Esta abordagem proativa não só reduz as chances de persistência de erros, mas também contribui para um processo de adjudicação de sinistros mais tranquilo e preciso.

Nº 2: Conformidade regulatória proativa

A IA desempenha um papel crucial na garantia da conformidade regulamentar no processamento de sinistros de seguros através do seguinte:

Verificações automatizadas de conformidade: Os algoritmos de IA podem ser programados para realizar verificações automatizadas em relação aos requisitos regulamentares. Ao analisar dados de sinistros em tempo real, a IA pode garantir que cada etapa do fluxo de trabalho de processamento de sinistros esteja em conformidade com os regulamentos relevantes. Isto reduz o risco de incumprimento não intencional e ajuda as seguradoras a permanecerem dentro dos limites legais.
Precisão e padronização da documentação: A IA, especialmente quando integrada à tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR), garante a precisão e a padronização da documentação. Ele pode extrair automaticamente informações de documentos, reduzindo a probabilidade de erros manuais. Isto é crucial para atender aos padrões regulatórios que muitas vezes exigem formatos de dados específicos e precisão da documentação.
Monitoramento e relatórios em tempo real: Os sistemas de IA podem fornecer monitoramento em tempo real das atividades de processamento de sinistros. Isto inclui acompanhar alterações nas regulamentações e sinalizar imediatamente quaisquer discrepâncias ou possíveis problemas de não conformidade. Os relatórios em tempo real permitem que as seguradoras resolvam prontamente as questões de conformidade, minimizando o impacto nas operações.
Trilha de auditoria e transparência: Os sistemas AI Insurance Claims Processing mantêm trilhas de auditoria detalhadas de todas as atividades dentro do fluxo de trabalho de processamento de sinistros. Esta transparência é essencial para auditorias regulamentares, permitindo que as autoridades revejam todo o processo e verifiquem se cada etapa cumpre os requisitos de conformidade. A trilha de auditoria funciona como um registro abrangente, demonstrando a devida diligência na adesão regulatória.
Adaptabilidade a mudanças regulatórias: As regulamentações do setor de seguros estão sujeitas a alterações. Os sistemas de IA, especialmente aqueles que incorporam aprendizagem automática, podem adaptar-se aos novos requisitos regulamentares, aprendendo com conjuntos de dados atualizados e ajustando os seus processos em conformidade. Essa adaptabilidade garante que as seguradoras possam incorporar mudanças perfeitamente, sem interromper suas operações.
Privacidade de dados e conformidade de segurança: Os sistemas de IA podem melhorar a privacidade dos dados e a conformidade com a segurança, implementando métodos robustos de criptografia e controles de acesso. Garantir que as informações confidenciais sejam tratadas e armazenadas de forma segura está alinhada com os mandatos regulatórios, como as leis de proteção de dados. A capacidade da IA de aplicar medidas de segurança de forma consistente ajuda a prevenir acessos não autorizados e violações de dados.
Avaliação de riscos e previsão de conformidade: A IA pode ajudar na identificação proativa de possíveis riscos de conformidade, analisando dados e padrões históricos. Ao prever áreas onde a conformidade pode ser desafiadora, as seguradoras podem tomar medidas preventivas para ajustar os seus processos e documentação, reduzindo assim o risco de problemas de não conformidade.

Nº 3: Melhore o tNPS com uma melhor experiência do cliente

Dada a natureza altamente centrada no cliente do setor, as empresas de seguros enfrentam uma maior suscetibilidade ao desgaste dos clientes. Aumentando a complexidade do atendimento ao cliente no domínio dos seguros, os clientes contemporâneos insistem na capacidade de resposta instantânea, 24 horas por dia, 7 dias por semana, comumente descrita como a “jornada do cliente sem contato”. Esta expectativa vem acompanhada de uma tolerância excepcionalmente baixa para quaisquer deficiências na prestação de serviços.

A automação inteligente de tarefas rotineiras no fluxo de trabalho de processamento de sinistros é fundamental. Ao automatizar a verificação de dados, atualizações de status e processos de comunicação, as seguradoras podem reduzir a intervenção manual e agilizar as operações. Isso não apenas acelera o processamento de sinistros, mas também aumenta a eficiência, contribuindo para melhorar o tNPS, à medida que os clientes experimentam interações mais rápidas e contínuas ao longo da jornada de sinistros.

Os chatbots com tecnologia de IA podem melhorar a comunicação com o cliente, fornecendo assistência instantânea. Os segurados podem receber atualizações em tempo real sobre o status dos sinistros, detalhes da cobertura e requisitos de documentação. Essa capacidade de resposta imediata melhora a satisfação do cliente e contribui positivamente para o tNPS.

Além disso, a IA emprega análises preditivas para avaliar e analisar dados históricos de sinistros. Ao identificar padrões e tendências, as seguradoras podem tomar decisões mais informadas, acelerando o processo de adjudicação de sinistros. Esta abordagem proativa minimiza atrasos e contribui para resoluções de sinistros mais rápidas.

Nº 4: Previsão aprimorada de volume de sinistros

A IA tem potencial para melhorar significativamente a previsão do volume de sinistros no setor de seguros. Os sistemas de IA podem analisar meticulosamente dados históricos de sinistros por meio de seus sofisticados recursos de análise de dados, identificando padrões e tendências que servem como indicadores valiosos para ocorrências futuras. Esta visão permite que as seguradoras façam previsões mais precisas, melhorando a sua capacidade de antecipar e preparar-se para flutuações no volume de sinistros.

A modelagem preditiva, um ponto forte dos algoritmos de aprendizado de máquina, refina ainda mais a previsão. Ao aproveitar dados históricos juntamente com diversos fatores de influência, esses modelos proporcionam às seguradoras uma compreensão diferenciada das variáveis que impactam as ocorrências de sinistros. Esta abordagem baseada em dados equipa as seguradoras com as ferramentas para tomar decisões informadas e otimizar a alocação de recursos com base em previsões precisas.

Além disso, a IA facilita a integração perfeita de fontes de dados externas, enriquecendo os modelos de previsão com insights mais amplos. Esta abordagem holística considera factores que vão além dos dados históricos de sinistros, incluindo previsões meteorológicas, indicadores económicos e tendências sociais. O resultado é um modelo de previsão mais abrangente e confiável que capta a complexidade do ambiente externo.

A adaptabilidade dos modelos de previsão baseados em IA às condições em mudança é uma vantagem notável. À medida que o panorama dos seguros evolui, estes sistemas aprendem continuamente com novas entradas de dados, garantindo que as previsões permanecem relevantes e robustas face às mudanças na dinâmica do mercado e às tendências emergentes. Esta adaptabilidade é crucial para manter a precisão e a eficácia dos modelos de previsão ao longo do tempo.

Nº 5: Substituindo uma força de trabalho envelhecida

A IA surge como uma solução poderosa para empresas de seguros que procuram preparar as suas operações para o futuro, face aos desafios associados ao envelhecimento da força de trabalho. Com a aposentadoria de profissionais experientes, a IA ajuda a reter e transferir conhecimento institucional. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados históricos, documentos e padrões de comunicação, criando um repositório que transfere conhecimento perfeitamente para novos funcionários.

O planejamento preditivo da força de trabalho é um ponto forte da IA, aproveitando a análise preditiva para prever a demanda futura com base em dados históricos e tendências de mercado. Isto permite às empresas de seguros alinhar as despesas operacionais, incluindo os níveis de pessoal, com a procura prevista. Previsões precisas garantem níveis ideais de pessoal, evitando as armadilhas de excesso ou falta de pessoal.

A tomada de decisões aumentada pela IA torna-se particularmente crucial face à reforma. Equipados com algoritmos de aprendizado de máquina, os sistemas de IA fornecem insights e previsões com base em extensos conjuntos de dados. Isto garante que os decisores tenham acesso a orientação inteligente e baseada em dados, mesmo com uma força de trabalho reduzida.

O treinamento e o desenvolvimento de competências são facilitados pela IA, que identifica lacunas de competências e recomenda caminhos de aprendizagem personalizados para funcionários novos e existentes. Isso garante que a força de trabalho permaneça adaptável e equipada com as habilidades necessárias para atender às demandas em constante evolução.

Por último, as capacidades preditivas da IA estendem-se à gestão de riscos. Ao analisar dados históricos, os sistemas de IA identificam riscos potenciais associados a mudanças na força de trabalho e ajudam as empresas de seguros a gerir esses riscos de forma proativa. Isto inclui abordar áreas com falta de conhecimentos especializados e implementar estratégias para mitigar potenciais desafios.

Nº 6: Mantendo a integridade dos dados

A IA é um ativo crítico para reforçar a continuidade dos negócios e proteger os dados na gestão de sinistros. Identifica proativamente ameaças potenciais através de avaliações de risco automatizadas, permitindo medidas preventivas.

No domínio da segurança cibernética, as ferramentas de IA detectam e respondem a ameaças em tempo real, protegendo os dados de sinistros contra acesso não autorizado. As técnicas de criptografia e os controles de acesso melhoram ainda mais a proteção dos dados. A proficiência da IA na detecção de fraudes e identificação de anomalias protege contra perdas financeiras e mantém a integridade dos dados de sinistros.

Além disso, a IA contribui para um planeamento eficaz da recuperação de desastres, monitorizando cópias de segurança de dados e facilitando processos de recuperação rápidos. O monitoramento contínuo de sistemas e dados, aliado a alertas em tempo real para atividades incomuns, permite resposta imediata a ameaças potenciais. Essa abordagem abrangente garante que as seguradoras possam enfrentar as interrupções sem problemas, ao mesmo tempo em que mantêm a confidencialidade e a integridade dos dados de sinistros.

Como os Nanonets podem ajudar?

De acordo com o pesquisa realizada pela EY, 87% dos clientes indicam que a eficiência do processamento de sinistros impacta significativamente sua decisão de renovar o seguro com o mesmo fornecedor. A utilização de IA e algoritmos de aprendizado de máquina pode agilizar o processo de tratamento de sinistros de maneira integrada, minimizando a necessidade de intervenção humana direta.

No entanto, de acordo com um Pesquisa Deloitteano, embora 32% dos setores de software e tecnologia da Internet tenham iniciado investimentos em IA, apenas 1.33% das companhias de seguros se aventuraram em investimentos em IA.

Dê o primeiro passo para preparar seu negócio para o futuro com Nanonets. Podemos ajudar:

Processamento Automatizado de Documentos

Nanonets aproveita IA e ML para automatizar o processamento de documentos, incluindo a extração de informações relevantes de vários documentos, como faturas, relatórios médicos e formulários de reclamações. Isso reduz a necessidade de entrada manual de dados, minimiza erros e acelera significativamente o fluxo de trabalho de processamento de sinistros.

Os algoritmos avançados de aprendizado de máquina empregados pela Nanonets garantem alta precisão na extração de informações de dados não estruturados. Essa precisão aumenta a confiabilidade da extração de dados, contribuindo para avaliações de sinistros mais precisas e reduzindo a probabilidade de erros no processamento.

Classificação Eficiente de Sinistros

Nanonets utiliza IA para classificar e categorizar reivindicações de forma inteligente com base em seu conteúdo. Essa classificação automatizada garante que as reclamações sejam direcionadas aos canais apropriados, reduzindo a necessidade de classificação manual e agilizando o processo de tratamento de reclamações.

Tomada de decisão acelerada

Com os recursos de aprendizado de máquina da Nanonets, as seguradoras podem implementar análises preditivas para avaliar rapidamente os dados históricos de sinistros. Isto facilita a tomada de decisões baseada em dados, permitindo aprovações mais rápidas para reclamações legítimas e otimizando o processo geral de adjudicação de reclamações.

Detecção de fraude e gerenciamento de riscos:

Nanonets emprega algoritmos de IA para detectar anomalias e padrões indicativos de fraude potencial nos dados de sinistros. Isto melhora as capacidades de detecção de fraudes, permitindo que as seguradoras identifiquem prontamente sinistros suspeitos e mitiguem os riscos de forma eficaz, contribuindo para um ambiente de processamento de sinistros mais seguro e simplificado.

Adaptabilidade aos requisitos em evolução

Os recursos de IA e ML da Nanonets proporcionam escalabilidade e adaptabilidade às mudanças nas condições do cenário de seguros. O sistema pode aprender continuamente com novas entradas de dados, garantindo que permaneça atualizado e relevante à medida que os requisitos, regulamentações e fluxos de trabalho de processamento do setor evoluem.

Experiência aprimorada do cliente

Através do processamento simplificado de reclamações, a Nanonets contribui para uma melhor experiência do cliente. Avaliações e aprovações de sinistros mais rápidas levam a liquidações mais rápidas, impactando positivamente a satisfação e a fidelidade do cliente.