6 Beneficiile procesării cererilor de asigurare AI

6 Beneficiile procesării cererilor de asigurare AI

Marca temporală: 13 decembrie 2023, ora 11:52
Nodul sursă: 3013142

A sondaj realizat de Accenture privind angajații de subscriere a constatat că până la 40% din timpul asiguratorilor este alocat activităților administrative și non-core. Ei estimează că aceasta reprezintă o pierdere de eficiență la nivel de industrie de până la 160 de miliarde de dolari în următorii cinci ani.

Integrarea inteligenței artificiale și a automatizării în fluxul de lucru de subscriere prezintă o oportunitate semnificativă de a minimiza timpul alocat sarcinilor administrative, proceselor manuale și intrărilor de date repetitive.

În plus, inteligența artificială poate ajuta firmele de asigurări să evalueze riscul cu acuratețe ridicată, analizând volume mari de date. Care pot fi aceste date? Lucruri precum afirmațiile istorice, scorurile de credit, activitatea pe rețelele sociale și oferirea de acoperire hiperpersonalizată.

Acesta este doar vârful aisbergului. Să explorăm care sunt primele 6 beneficii ale procesării cererilor de despăgubire de asigurări AI.

#1: Precizie sporită și erori reduse

AI în procesarea daunelor de asigurare joacă un rol esențial în îmbunătățirea acurateței și reducerea erorilor prin automatizarea diferitelor sarcini și atenuarea riscurilor asociate proceselor manuale. Integrarea tehnologiei de recunoaștere optică a caracterelor (OCR) este deosebit de importantă în automatizarea extragerii informațiilor din diverse documente, cum ar fi rapoarte medicale, declarații de accident și detalii de politică. Această automatizare diminuează semnificativ dependența de introducerea manuală a datelor, o sursă de potențiale erori în timpul transcripției și introducerii.

Un alt aspect crucial este capacitatea algoritmilor AI de a recunoaște tipare și de a valida informațiile în funcție de criterii predefinite. Acest lucru asigură faptul că datele extrase respectă formatele și standardele așteptate și că orice abateri sau discrepanțe sunt semnalate prompt pentru revizuire ulterioară. Capacitățile de înțelegere contextuală ale sistemelor AI avansate contribuie și mai mult la acuratețe prin interpretarea relațiilor complexe de date, reducând probabilitatea interpretării greșite sau a clasificării greșite.

Corectarea erorilor și învățarea reprezintă o caracteristică dinamică a modelelor AI, în special a celor care încorporează învățarea automată. Atunci când apar erori, sistemul se poate adapta și îmbunătăți în timp prin învățare continuă, sporind în cele din urmă acuratețea extraselor viitoare de date. Mai mult, AI în procesarea daunelor de asigurare poate verifica încrucișat informațiile extrase din diferite documente, adăugând un nivel suplimentar de fiabilitate datelor procesate.

Integrarea algoritmilor de detectare a fraudei este esențială pentru reducerea erorilor. Acești algoritmi analizează tiparele și anomaliile datelor pentru a identifica eventualele cazuri de fraudă sau denaturare. Prin semnalarea reclamațiilor suspecte la începutul procesului, inteligența artificială nu numai că contribuie la reducerea erorilor, ci și ajută la prevenirea activităților frauduloase, salvând integritatea sistemului de procesare a reclamațiilor.

Feedback-ul în timp real și mecanismele de corecție sunt caracteristici suplimentare care îmbunătățesc acuratețea pe parcursul procesului de despăgubire. Sistemele AI pot oferi feedback imediat atunci când sunt detectate inconsecvențe sau erori, provocând corecțiile necesare sau solicitări de documentație suplimentară. Această abordare proactivă nu numai că reduce șansele de persistență a erorilor, dar contribuie și la un proces de adjudecare a daunelor mai fluid și mai precis.

#2: Conformitatea proactivă cu reglementările

Inteligența artificială joacă un rol crucial în asigurarea conformității cu reglementările în procesarea daunelor de asigurare prin următoarele:

  1. Verificări automate de conformitate: Algoritmii AI pot fi programați pentru a efectua verificări automate în raport cu cerințele de reglementare. Analizând datele privind reclamațiile în timp real, AI se poate asigura că fiecare pas al fluxului de lucru de procesare a reclamațiilor este în conformitate cu reglementările relevante. Acest lucru reduce riscul de nerespectare neintenționată și ajută asigurătorii să rămână în limitele legale.
  2. Precizia și standardizarea documentației: AI, mai ales atunci când este integrată cu tehnologia de recunoaștere optică a caracterelor (OCR), asigură acuratețea și standardizarea documentației. Poate extrage automat informații din documente, reducând probabilitatea erorilor manuale. Acest lucru este crucial pentru îndeplinirea standardelor de reglementare care necesită adesea formate specifice de date și acuratețe a documentației.
  3. Monitorizare și raportare în timp real: Sistemele AI pot asigura monitorizarea în timp real a activităților de procesare a reclamațiilor. Aceasta include urmărirea modificărilor în reglementări și semnalarea imediată a oricăror discrepanțe sau potențiale probleme de neconformitate. Raportarea în timp real permite asigurătorilor să abordeze cu promptitudine problemele de conformitate, reducând la minimum impactul asupra operațiunilor.
  4. Pista de audit și transparență: Sistemele de procesare a daunelor de asigurare AI mențin piste de audit detaliate ale tuturor activităților din cadrul fluxului de lucru de procesare a daunelor. Această transparență este esențială pentru auditurile de reglementare, permițând autorităților să revizuiască întregul proces și să verifice dacă fiecare pas respectă cerințele de conformitate. Pista de audit acționează ca o înregistrare cuprinzătoare, demonstrând diligența necesară în respectarea reglementărilor.
  5. Adaptabilitate la schimbările de reglementare: Reglementările din industria asigurărilor pot fi modificate. Sistemele AI, în special cele care încorporează învățarea automată, se pot adapta la noile cerințe de reglementare, învățând din seturi de date actualizate și ajustându-și procesele în consecință. Această adaptabilitate asigură că asigurătorii pot incorpora fără probleme schimbările, fără a le perturba operațiunile.
  6. Confidențialitatea datelor și conformitatea cu securitatea: Sistemele AI pot îmbunătăți confidențialitatea datelor și conformitatea cu securitatea prin implementarea unor metode robuste de criptare și controale de acces. Asigurarea că informațiile sensibile sunt gestionate și stocate în siguranță se aliniază cu mandatele de reglementare, cum ar fi legile privind protecția datelor. Capacitatea AI de a aplica în mod constant măsurile de securitate ajută la prevenirea accesului neautorizat și a încălcării datelor.
  7. Evaluarea riscurilor și previziunea conformității: AI poate ajuta la identificarea proactivă a potențialelor riscuri de conformitate prin analiza datelor și modelelor istorice. Prevăzând domeniile în care conformitatea poate fi dificilă, asigurătorii pot lua măsuri preventive pentru a-și ajusta procesele și documentația, reducând astfel riscul problemelor de neconformitate.

#3: Îmbunătățiți tNPS cu o experiență mai bună pentru clienți

Având în vedere natura foarte centrată pe client a sectorului, firmele de asigurări se confruntă cu o susceptibilitate crescută la uzura clienților. Adăugând la complexitatea serviciului pentru clienți în domeniul asigurărilor, clienții contemporani insistă asupra unei capacități de răspuns instantanee, 24/7, descrisă în mod obișnuit ca „călătoria fără atingere a clienților”. Această așteptare vine cu o toleranță excepțional de scăzută pentru orice deficiențe în furnizarea de servicii.

Automatizarea inteligentă a sarcinilor de rutină în cadrul fluxului de lucru de procesare a reclamațiilor este cheia. Prin automatizarea verificării datelor, a actualizărilor de stare și a proceselor de comunicare, asigurătorii pot reduce intervenția manuală și eficientiza operațiunile. Acest lucru nu numai că accelerează procesarea cererilor de despăgubire, ci și îmbunătățește eficiența, contribuind la îmbunătățirea tNPS, deoarece clienții experimentează interacțiuni mai rapide și mai fluide de-a lungul călătoriei cu reclamațiile.

Chatbot-urile bazate pe inteligență artificială pot îmbunătăți comunicarea cu clienții, oferind asistență instantanee. Deținătorii de polițe pot primi actualizări în timp real cu privire la starea cererii, detaliile de acoperire și cerințele de documentare. Această capacitate de răspuns imediat îmbunătățește satisfacția clienților și contribuie pozitiv la tNPS.

În plus, AI folosește analize predictive pentru a evalua și analiza datele istorice ale revendicărilor. Prin identificarea tiparelor și tendințelor, asigurătorii pot lua decizii mai informate, accelerând procesul de adjudecare a daunelor. Această abordare proactivă minimizează întârzierile și contribuie la soluționarea mai rapidă a reclamațiilor.

#4: Prognoza îmbunătățită a volumului de revendicări

AI are potențialul de a îmbunătăți semnificativ prognoza volumului de daune în industria asigurărilor. Sistemele AI pot analiza cu meticulozitate datele istorice despre revendicări prin capabilitățile sale sofisticate de analiză a datelor, identificând modele și tendințe care servesc ca indicatori valoroși pentru evenimente viitoare. Această perspectivă dă putere asigurătorilor să facă predicții mai precise, sporindu-le capacitatea de a anticipa și de a se pregăti pentru fluctuațiile volumului daunelor.

Modelarea predictivă, un punct forte al algoritmilor de învățare automată, rafinează și mai mult prognoza. Prin valorificarea datelor istorice alături de diverși factori de influență, aceste modele oferă asigurătorilor o înțelegere nuanțată a variabilelor care afectează apariția daunelor. Această abordare bazată pe date oferă asigurătorilor instrumentele necesare pentru a lua decizii informate și pentru a optimiza alocarea resurselor pe baza previziunilor precise.

Mai mult, AI facilitează integrarea perfectă a surselor de date externe, îmbogățind modelele de prognoză cu informații mai ample. Această abordare holistică ia în considerare factori dincolo de datele istorice ale revendicărilor, inclusiv prognozele meteo, indicatorii economici și tendințele sociale. Rezultatul este un model de prognoză mai cuprinzător și mai fiabil, care surprinde complexitatea mediului extern.

Adaptabilitatea modelelor de prognoză bazate pe inteligență artificială la condițiile în schimbare este un avantaj demn de remarcat. Pe măsură ce peisajul asigurărilor evoluează, aceste sisteme învață continuu din noile intrări de date, asigurându-se că predicțiile rămân relevante și robuste în fața dinamicii pieței în schimbare și a tendințelor emergente. Această adaptabilitate este crucială pentru menținerea în timp a acurateței și eficacității modelelor de prognoză.

#5: Înlocuirea unei forțe de muncă îmbătrânite

Inteligența artificială apare ca o soluție puternică pentru firmele de asigurări care doresc să-și asigure viitorul operațiunilor în mijlocul provocărilor asociate cu o forță de muncă în vârstă. Odată cu pensionarea profesioniștilor cu experiență, AI ajută la păstrarea și transferul cunoștințelor instituționale. Algoritmii de învățare automată analizează datele istorice, documentele și modelele de comunicare, creând un depozit care transferă fără probleme cunoștințele noilor angajați.

Planificarea predictivă a forței de muncă este un punct forte al inteligenței artificiale, utilizând analiza predictivă pentru a prognoza cererea viitoare pe baza datelor istorice și a tendințelor pieței. Acest lucru permite firmelor de asigurări să alinieze cheltuielile operaționale, inclusiv nivelurile de personal, cu cererea anticipată. Predicțiile precise asigură niveluri optime de personal, evitând capcanele supraîncărcării sau subîncărcării.

Luarea deciziilor bazată pe inteligența artificială devine deosebit de crucială în fața pensionării. Echipate cu algoritmi de învățare automată, sistemele AI oferă perspective și predicții bazate pe seturi extinse de date. Acest lucru asigură că factorii de decizie au acces la îndrumări inteligente, bazate pe date, chiar și cu o forță de muncă redusă.

Instruirea și dezvoltarea abilităților sunt facilitate de inteligența artificială, care identifică lacunele de competențe și recomandă căi de învățare personalizate atât pentru angajații existenți, cât și pentru cei noi. Acest lucru asigură că forța de muncă rămâne adaptabilă și echipată cu abilitățile necesare pentru a răspunde cerințelor în continuă evoluție.

În cele din urmă, capacitățile predictive ale inteligenței artificiale se extind și la gestionarea riscurilor. Prin analiza datelor istorice, sistemele AI identifică riscurile potențiale asociate cu schimbările forței de muncă și ajută firmele de asigurări să gestioneze proactiv aceste riscuri. Aceasta include abordarea domeniilor lipsite de expertiză și implementarea de strategii pentru a atenua provocările potențiale.

#6: Menținerea integrității datelor

AI este un activ esențial în consolidarea continuității afacerii și protejarea datelor în gestionarea daunelor. Identifică în mod proactiv potențialele amenințări prin evaluări automate ale riscurilor, permițând măsuri preventive.

În domeniul securității cibernetice, instrumentele de inteligență artificială detectează și răspund la amenințări în timp real, protejând datele privind reclamațiile împotriva accesului neautorizat. Tehnicile de criptare și controalele de acces sporesc și mai mult protecția datelor. Competențele AI în detectarea fraudelor și identificarea anomaliilor protejează împotriva pierderilor financiare și menține integritatea datelor despre daune.

Mai mult, AI contribuie la planificarea eficientă a recuperării în caz de dezastru prin monitorizarea backup-urilor datelor și facilitarea proceselor de recuperare rapidă. Monitorizarea continuă a sistemelor și datelor, cuplată cu alerte în timp real pentru activități neobișnuite, permite un răspuns imediat la potențialele amenințări. Această abordare cuprinzătoare asigură că asigurătorii pot naviga fără probleme între perturbări, menținând în același timp confidențialitatea și integritatea datelor privind daunele.

Cum poate ajuta Nanonets?

În conformitate cu cercetare realizată de EY, 87% dintre clienți indică faptul că eficiența procesării daunelor afectează semnificativ decizia lor de a reînnoi asigurarea cu același furnizor. Utilizarea algoritmilor de inteligență artificială și de învățare automată poate accelera procesul de gestionare a reclamațiilor fără probleme, reducând la minimum necesitatea intervenției umane directe.

Cu toate acestea, în conformitate cu a Deloitte Survey, deși 32% din sectoarele software și tehnologia internetului au inițiat investiții în IA, doar 1.33% dintre companiile de asigurări s-au aventurat în investiții în IA.

Faceți primul pas pentru a vă asigura viitorul afacerii cu Nanonets. Putem ajuta prin:

Procesarea automată a documentelor

Nanonets folosește AI și ML pentru a automatiza procesarea documentelor, inclusiv extragerea de informații relevante din diverse documente, cum ar fi facturi, rapoarte medicale și formulare de cerere. Acest lucru reduce necesitatea introducerii manuale a datelor, minimizează erorile și accelerează semnificativ fluxul de lucru de procesare a reclamațiilor.

Algoritmii avansați de învățare automată utilizați de Nanonets asigură o precizie ridicată în extragerea informațiilor din date nestructurate. Această acuratețe sporește fiabilitatea extragerii datelor, contribuind la evaluări mai precise ale reclamațiilor și reducând probabilitatea erorilor în procesare.

Clasificare eficientă a revendicărilor

Nanonets utilizează inteligența artificială pentru a clasifica și clasifica în mod inteligent revendicările în funcție de conținutul acestora. Această clasificare automată asigură că reclamațiile sunt direcționate către canalele adecvate, reducând nevoia de sortare manuală și accelerând procesul de gestionare a reclamațiilor.

Luare rapidă a deciziilor

Cu capabilitățile de învățare automată ale Nanonets, asigurătorii pot implementa analize predictive pentru a evalua rapid datele istorice ale daunelor. Acest lucru facilitează luarea deciziilor bazate pe date, permițând aprobări mai rapide pentru revendicările legitime și optimizând procesul general de adjudecare a cererilor.

Detectarea fraudelor și managementul riscurilor:

Nanonets folosește algoritmi de inteligență artificială pentru a detecta anomalii și modele care indică o potențială fraudă în datele privind reclamațiile. Acest lucru îmbunătățește capacitățile de detectare a fraudei, permițând asigurătorilor să identifice prompt daunele suspecte și să atenueze riscurile în mod eficient, contribuind la un mediu de procesare a daunelor mai sigur și mai eficient.

Adaptabilitate la cerințele în evoluție

Capacitățile AI și ML ale Nanonets oferă scalabilitate și adaptabilitate la condițiile în schimbare din peisajul asigurărilor. Sistemul poate învăța continuu din noile intrări de date, asigurându-se că rămâne actualizat și relevant pe măsură ce cerințele, reglementările și fluxurile de lucru de procesare evoluează.

Experiență îmbunătățită a clienților

Prin procesarea raționalizată a reclamațiilor, Nanonets contribuie la o experiență îmbunătățită a clienților. Evaluările și aprobările mai rapide ale daunelor duc la soluționări mai rapide, având un impact pozitiv asupra satisfacției și loialității clienților.

Timestamp-ul:

Mai mult de la AI și învățarea automată