6 prednosti obdelave zavarovalniških zahtevkov z umetno inteligenco

6 prednosti obdelave zavarovalniških zahtevkov z umetno inteligenco

Časovni žig: 13. december 2023 11:52
Izvorno vozlišče: 3013142

A raziskavo Accenture o zaposlenih, ki prevzemajo zavarovanja ugotovili, da zavarovalniki do 40 % časa porabijo za stranske in administrativne dejavnosti. Ocenjujejo, da to predstavlja izgubo učinkovitosti v celotni panogi do 160 milijard dolarjev v naslednjih petih letih.

Integracija umetne inteligence in avtomatizacije v potek dela pri sklepanju zavarovanj predstavlja pomembno priložnost za zmanjšanje časa, dodeljenega administrativnim opravilom, ročnim postopkom in ponavljajočim se vnosom podatkov.

Poleg tega lahko umetna inteligenca pomaga zavarovalnicam z visoko natančnostjo oceniti tveganje z analizo velikih količin podatkov. Kakšni so lahko ti podatki? Stvari, kot so zgodovinske terjatve, bonitetne ocene, dejavnost družbenih medijev in ponujajo hiperpersonalizirano pokritost.

To je le vrh ledene gore. Raziščimo 6 glavnih prednosti obdelave zavarovalnih zahtevkov z umetno inteligenco.

#1: Povečana natančnost in zmanjšane napake

Umetna inteligenca pri obdelavi zavarovalniških zahtevkov igra ključno vlogo pri povečanju natančnosti in zmanjševanju napak z avtomatizacijo različnih nalog in zmanjševanjem tveganj, povezanih z ročnimi procesi. Integracija tehnologije optičnega prepoznavanja znakov (OCR) je še posebej pomembna pri avtomatiziranju pridobivanja informacij iz različnih dokumentov, kot so zdravniška poročila, izjave o nezgodah in podrobnosti pravilnika. Ta avtomatizacija bistveno zmanjša odvisnost od ročnega vnosa podatkov, ki je vir morebitnih napak med prepisovanjem in vnosom.

Drugi ključni vidik je sposobnost algoritmov umetne inteligence, da prepoznajo vzorce in potrdijo informacije glede na vnaprej določena merila. To zagotavlja, da izvlečeni podatki ustrezajo pričakovanim oblikam in standardom ter da so morebitna odstopanja ali neskladja takoj označena za nadaljnji pregled. Zmožnosti kontekstualnega razumevanja naprednih sistemov umetne inteligence dodatno prispevajo k natančnosti z interpretacijo zapletenih odnosov podatkov, kar zmanjšuje verjetnost napačne interpretacije ali napačne klasifikacije.

Popravljanje napak in učenje predstavljata dinamično značilnost modelov AI, zlasti tistih, ki vključujejo strojno učenje. Ko pride do napak, se lahko sistem sčasoma prilagodi in izboljša z nenehnim učenjem, kar na koncu poveča natančnost prihodnjih ekstrakcij podatkov. Poleg tega lahko umetna inteligenca pri obdelavi zavarovalniških zahtevkov navzkrižno preveri informacije, pridobljene iz različnih dokumentov, s čimer obdelanim podatkom doda dodatno raven zanesljivosti.

Integracija algoritmov za odkrivanje goljufij je najpomembnejša za zmanjšanje napak. Ti algoritmi analizirajo vzorce in anomalije v podatkih, da prepoznajo morebitne primere goljufije ali napačnega predstavljanja. Z označevanjem sumljivih zahtevkov zgodaj v postopku umetna inteligenca ne le prispeva k zmanjševanju napak, ampak pomaga tudi pri preprečevanju goljufivih dejavnosti in varuje integriteto sistema za obdelavo zahtevkov.

Povratne informacije in mehanizmi popravkov v realnem času so dodatne funkcije, ki povečujejo natančnost na celotni poti obdelave zahtevkov. Sistemi umetne inteligence lahko zagotovijo takojšnjo povratno informacijo, ko so zaznane nedoslednosti ali napake, ter zahtevajo potrebne popravke ali zahteve za dodatno dokumentacijo. Ta proaktivni pristop ne le zmanjša možnosti ponavljanja napak, ampak tudi prispeva k bolj gladkemu in natančnejšemu postopku odločanja o zahtevkih.

#2: Proaktivna skladnost s predpisi

Umetna inteligenca igra ključno vlogo pri zagotavljanju skladnosti s predpisi pri obdelavi zavarovalnih zahtevkov z naslednjim:

  1. Samodejna preverjanja skladnosti: Algoritme umetne inteligence je mogoče programirati za izvajanje avtomatiziranih preverjanj glede na regulativne zahteve. Z analizo podatkov o zahtevkih v realnem času lahko AI zagotovi, da je vsak korak delovnega toka obdelave zahtevkov v skladu z ustreznimi predpisi. To zmanjša tveganje nenamerne neskladnosti in pomaga zavarovateljem ostati znotraj zakonskih meja.
  2. Natančnost in standardizacija dokumentacije: AI, zlasti če je integriran s tehnologijo optičnega prepoznavanja znakov (OCR), zagotavlja natančnost in standardizacijo dokumentacije. Lahko samodejno izvleče informacije iz dokumentov, kar zmanjša verjetnost ročnih napak. To je ključnega pomena za izpolnjevanje regulativnih standardov, ki pogosto zahtevajo posebne formate podatkov in točnost dokumentacije.
  3. Spremljanje in poročanje v realnem času: Sistemi AI lahko zagotovijo spremljanje dejavnosti obdelave zahtevkov v realnem času. To vključuje sledenje spremembam predpisov in takojšnje označevanje kakršnih koli neskladij ali morebitnih težav z neskladnostjo. Poročanje v realnem času omogoča zavarovalnicam, da takoj obravnavajo pomisleke glede skladnosti, kar zmanjša vpliv na poslovanje.
  4. Revizijska sled in preglednost: Sistemi za obdelavo zavarovalnih zahtevkov AI vzdržujejo podrobne revizijske sledi vseh dejavnosti v delovnem procesu obdelave zahtevkov. Ta preglednost je bistvena za regulativne revizije, saj organom omogoča, da pregledajo celoten postopek in preverijo, ali je vsak korak v skladu z zahtevami skladnosti. Revizijska sled deluje kot celovit zapis, ki dokazuje potrebno skrbnost pri spoštovanju predpisov.
  5. Prilagodljivost regulativnim spremembam: Predpisi v zavarovalništvu se lahko spremenijo. Sistemi umetne inteligence, zlasti tisti, ki vključujejo strojno učenje, se lahko prilagodijo novim regulativnim zahtevam tako, da se učijo iz posodobljenih naborov podatkov in ustrezno prilagodijo svoje procese. Ta prilagodljivost zagotavlja, da lahko zavarovalnice neopazno vključijo spremembe, ne da bi motile svoje poslovanje.
  6. Zasebnost podatkov in skladnost z varnostjo: Sistemi umetne inteligence lahko izboljšajo zasebnost podatkov in skladnost z varnostjo z implementacijo robustnih metod šifriranja in nadzora dostopa. Zagotavljanje, da se z občutljivimi informacijami ravna in varno shranjeva, je v skladu z regulativnimi pooblastili, kot je zakon o varstvu podatkov. Zmožnost umetne inteligence, da dosledno uveljavlja varnostne ukrepe, pomaga preprečevati nepooblaščen dostop in kršitve podatkov.
  7. Ocena tveganja in napoved skladnosti: AI lahko pomaga pri proaktivnem prepoznavanju morebitnih tveganj skladnosti z analizo preteklih podatkov in vzorcev. S predvidevanjem področij, kjer je skladnost lahko težavna, lahko zavarovalnice sprejmejo preventivne ukrepe za prilagoditev svojih procesov in dokumentacije ter tako zmanjšajo tveganje težav z neskladnostjo.

#3: Izboljšajte tNPS z boljšo uporabniško izkušnjo

Glede na to, da je narava sektorja zelo osredotočena na stranke, se zavarovalnice soočajo z večjo dovzetnostjo za odpad strank. Poleg zapletenosti storitev za stranke na zavarovalniškem področju sodobne stranke vztrajajo pri takojšnji odzivnosti 24 ur na dan, vse dni v tednu, ki jo običajno opisujejo kot »potovanje stranke brez dotika«. To pričakovanje prihaja z izjemno nizko toleranco za morebitne pomanjkljivosti pri zagotavljanju storitev.

Ključna je inteligentna avtomatizacija rutinskih opravil v procesu obdelave zahtevkov. Z avtomatizacijo preverjanja podatkov, posodobitev stanja in komunikacijskih procesov lahko zavarovalnice zmanjšajo ročno posredovanje in racionalizirajo operacije. To ne samo pospeši obdelavo zahtevkov, ampak tudi poveča učinkovitost, kar prispeva k izboljšanemu tNPS, saj stranke doživljajo hitrejše in bolj brezhibne interakcije na celotnem poteku zahtevkov.

Klepetalni roboti, ki jih poganja AI, lahko izboljšajo komunikacijo s strankami z zagotavljanjem takojšnje pomoči. Zavarovanci lahko prejemajo posodobitve v realnem času o statusu zahtevkov, podrobnostih kritja in zahtevah glede dokumentacije. Ta takojšnja odzivnost izboljšuje zadovoljstvo strank in pozitivno prispeva k tNPS.

Poleg tega umetna inteligenca uporablja napovedno analitiko za ocenjevanje in analizo preteklih podatkov o zahtevkih. Z odkrivanjem vzorcev in trendov lahko zavarovalnice sprejemajo bolj informirane odločitve in tako pospešijo postopek odločanja o zahtevkih. Ta proaktivni pristop zmanjšuje zamude in prispeva k hitrejšim reševanjem zahtevkov.

#4: Izboljšano napovedovanje obsega zahtevkov

AI ima potencial za znatno izboljšanje napovedovanja obsega škod v zavarovalništvu. Sistemi umetne inteligence lahko natančno analizirajo pretekle podatke o škodnih zahtevkih s svojimi prefinjenimi zmogljivostmi za analizo podatkov, pri čemer prepoznajo vzorce in trende, ki služijo kot dragoceni indikatorji za prihodnje dogodke. Ta vpogled omogoča zavarovateljem, da naredijo natančnejše napovedi, kar izboljša njihovo sposobnost predvidevanja in priprave na nihanja v obsegu škod.

Napovedno modeliranje, ki je ključna prednost algoritmov strojnega učenja, dodatno izpopolnjuje napovedovanje. Z izkoriščanjem preteklih podatkov skupaj z različnimi vplivnimi dejavniki ti modeli dajejo zavarovateljem niansirano razumevanje spremenljivk, ki vplivajo na pojav škod. Ta pristop, ki temelji na podatkih, opremlja zavarovalnice z orodji za sprejemanje premišljenih odločitev in optimizacijo dodeljevanja virov na podlagi natančnih napovedi.

Poleg tega umetna inteligenca omogoča brezhibno integracijo zunanjih podatkovnih virov, kar modele napovedovanja bogati s širšimi vpogledi. Ta celostni pristop upošteva dejavnike, ki presegajo podatke o zgodovinskih zahtevkih, vključno z vremenskimi napovedmi, ekonomskimi kazalniki in družbenimi trendi. Rezultat je celovitejši in zanesljivejši model napovedi, ki zajema kompleksnost zunanjega okolja.

Prilagodljivost modelov napovedovanja, ki jih poganja AI, spreminjajočim se razmeram je pomembna prednost. Ko se zavarovalniško okolje razvija, se ti sistemi nenehno učijo iz novih vnosov podatkov, kar zagotavlja, da napovedi ostanejo relevantne in robustne kljub spreminjajoči se tržni dinamiki in nastajajočim trendom. Ta prilagodljivost je ključnega pomena za ohranjanje točnosti in učinkovitosti modelov napovedovanja skozi čas.

#5: Zamenjava starajoče se delovne sile

Umetna inteligenca se pojavlja kot zmogljiva rešitev za zavarovalnice, ki želijo svoje poslovanje pripraviti na prihodnost ob izzivih, povezanih s starajočo se delovno silo. Ko se izkušeni strokovnjaki upokojijo, umetna inteligenca pomaga pri ohranjanju in prenosu institucionalnega znanja. Algoritmi strojnega učenja analizirajo zgodovinske podatke, dokumente in komunikacijske vzorce ter ustvarjajo skladišče, ki nemoteno prenaša znanje na nove zaposlene.

Napovedno načrtovanje delovne sile je ključna prednost umetne inteligence, ki izkorišča napovedno analitiko za napovedovanje prihodnjega povpraševanja na podlagi preteklih podatkov in tržnih trendov. To zavarovalnicam omogoča, da operativne stroške, vključno s številom zaposlenih, uskladijo s pričakovanim povpraševanjem. Natančne napovedi zagotavljajo optimalno število osebja, s čimer se izognemo pastem presežka ali pomanjkanja osebja.

Z umetno inteligenco razširjeno odločanje postane še posebej ključno pred upokojitvijo. Sistemi AI, opremljeni z algoritmi strojnega učenja, zagotavljajo vpoglede in napovedi na podlagi obsežnih naborov podatkov. To zagotavlja, da imajo odločevalci dostop do inteligentnega vodenja, ki temelji na podatkih, tudi z zmanjšanim številom delovne sile.

Usposabljanje in razvoj spretnosti omogoča umetna inteligenca, ki prepozna vrzeli v znanju in priporoča prilagojene učne poti za obstoječe in nove zaposlene. To zagotavlja, da delovna sila ostane prilagodljiva in opremljena s potrebnimi veščinami za izpolnjevanje spreminjajočih se zahtev.

Nazadnje se napovedne zmožnosti umetne inteligence razširijo na obvladovanje tveganja. Z analizo preteklih podatkov sistemi umetne inteligence prepoznajo potencialna tveganja, povezana s spremembami delovne sile, in pomagajo zavarovalnicam pri proaktivnem upravljanju teh tveganj. To vključuje obravnavo področij s pomanjkanjem strokovnega znanja in izvajanje strategij za ublažitev morebitnih izzivov.

#6: Ohranjanje celovitosti podatkov

Umetna inteligenca je ključno sredstvo pri krepitvi neprekinjenega poslovanja in varovanju podatkov pri upravljanju zahtevkov. Proaktivno prepozna morebitne grožnje prek avtomatiziranih ocen tveganja, kar omogoča preventivne ukrepe.

Na področju kibernetske varnosti orodja AI odkrijejo grožnje in se nanje odzovejo v realnem času ter ščitijo podatke o zahtevkih pred nepooblaščenim dostopom. Tehnike šifriranja in nadzor dostopa še izboljšajo zaščito podatkov. Umetna inteligenca pri odkrivanju goljufij in prepoznavanju nepravilnosti ščiti pred finančnimi izgubami in ohranja celovitost podatkov o zahtevkih.

Poleg tega AI prispeva k učinkovitemu načrtovanju obnovitve po nesreči s spremljanjem varnostnih kopij podatkov in omogočanjem hitrih postopkov obnovitve. Nenehno spremljanje sistemov in podatkov, skupaj z opozorili v realnem času za nenavadne dejavnosti, omogoča takojšen odziv na morebitne grožnje. Ta celovit pristop zagotavlja zavarovalnicam nemoteno obvladovanje motenj, hkrati pa ohranja zaupnost in celovitost podatkov o zahtevkih.

Kako lahko nanoneti pomagajo?

Glede na raziskave, ki jih je izvedel EY87 % strank navaja, da učinkovitost obdelave škod pomembno vpliva na njihovo odločitev o podaljšanju zavarovanja pri istem ponudniku. Uporaba umetne inteligence in algoritmov strojnega učenja lahko nemoteno pospeši postopek obravnavanja zahtevkov, kar zmanjša potrebo po neposrednem človeškem posredovanju.

Vendar pa glede na a Deloitte preživiy, čeprav je 32 % sektorjev programske opreme in internetne tehnologije začelo z naložbami v umetno inteligenco, se je le 1.33 % zavarovalnic odločilo za naložbe v umetno inteligenco.

Z Nanoneti naredite prvi korak k temu, da zagotovite svoje podjetje prihodnosti. Pomagamo lahko tako, da:

Avtomatizirana obdelava dokumentov

Nanonets izkorišča AI in ML za avtomatizacijo obdelave dokumentov, vključno z pridobivanjem ustreznih informacij iz različnih dokumentov, kot so računi, zdravniška poročila in obrazci zahtevkov. To zmanjša potrebo po ročnem vnosu podatkov, zmanjša napake in znatno pospeši proces obdelave zahtevkov.

Napredni algoritmi strojnega učenja, ki jih uporablja Nanonets, zagotavljajo visoko natančnost pri pridobivanju informacij iz nestrukturiranih podatkov. Ta natančnost poveča zanesljivost pridobivanja podatkov, prispeva k natančnejši oceni zahtevkov in zmanjša verjetnost napak pri obdelavi.

Učinkovita klasifikacija terjatev

Nanonets uporablja AI za inteligentno klasifikacijo in kategorizacijo zahtevkov glede na njihovo vsebino. Ta avtomatizirana klasifikacija zagotavlja, da so zahtevki usmerjeni na ustrezne kanale, kar zmanjša potrebo po ročnem razvrščanju in pospeši postopek obravnave zahtevkov.

Hitro odločanje

Z zmožnostmi strojnega učenja Nanonets lahko zavarovalnice izvajajo napovedno analitiko za hitro oceno preteklih podatkov o zahtevkih. To olajša sprejemanje odločitev na podlagi podatkov, omogoča hitrejše odobritve zakonitih zahtevkov in optimizira celoten postopek odločanja o zahtevkih.

Odkrivanje goljufij in obvladovanje tveganja:

Nanonets uporablja algoritme umetne inteligence za odkrivanje anomalij in vzorcev, ki kažejo na morebitne goljufije v podatkih o zahtevkih. To izboljšuje zmožnosti odkrivanja goljufij, kar zavarovalnicam omogoča hitro prepoznavanje sumljivih zahtevkov in učinkovito zmanjšanje tveganj, kar prispeva k varnejšemu in poenostavljenemu okolju obdelave zahtevkov.

Prilagodljivost na spreminjajoče se zahteve

Zmogljivosti AI in ML Nanonets zagotavljajo razširljivost in prilagodljivost spreminjajočim se razmeram v zavarovalniškem okolju. Sistem se lahko nenehno uči iz novih vnosov podatkov, kar zagotavlja, da ostane posodobljen in ustrezen, ko se razvijajo industrijske zahteve, predpisi in procesi dela.

Izboljšana kupčeva izkušnja

S poenostavljeno obdelavo zahtevkov Nanonets prispeva k izboljšani uporabniški izkušnji. Hitrejše ocene in odobritve zahtevkov vodijo do hitrejših poravnav, kar pozitivno vpliva na zadovoljstvo in zvestobo strank.

Časovni žig:

Več od AI in strojno učenje