6 переваг обробки страхових претензій штучного інтелекту

6 переваг обробки страхових претензій штучного інтелекту

Мітка часу: 13 грудня 2023 р. 11:52
Вихідний вузол: 3013142

A опитування Accenture щодо працівників андерайтингу встановлено, що до 40% часу андеррайтерів витрачається на непрофільну та адміністративну діяльність. За їхніми оцінками, це означає втрату ефективності в масштабах галузі на суму до 160 мільярдів доларів протягом наступних п’яти років.

Інтеграція штучного інтелекту та автоматизації в робочий процес андеррайтингу дає значну можливість мінімізувати час, виділений на адміністративні завдання, ручні процеси та повторювані введення даних.

Крім того, ШІ може допомогти страховим компаніям оцінити ризики з високою точністю, аналізуючи великі обсяги даних. Які це можуть бути дані? Такі речі, як історичні претензії, кредитні рейтинги, активність у соціальних мережах і пропонують гіперперсоналізоване висвітлення.

Це лише верхівка айсберга. Давайте розглянемо 6 головних переваг обробки страхових претензій ШІ.

№1: Підвищена точність і зменшення помилок

ШІ в обробці страхових претензій відіграє ключову роль у підвищенні точності та зменшенні помилок шляхом автоматизації різноманітних завдань і пом’якшення ризиків, пов’язаних із ручними процесами. Інтеграція технології оптичного розпізнавання символів (OCR) є особливо важливою для автоматизації вилучення інформації з різноманітних документів, таких як медичні звіти, заяви про нещасні випадки та деталі політики. Ця автоматизація значно зменшує залежність від ручного введення даних, джерела потенційних помилок під час транскрипції та введення.

Іншим важливим аспектом є здатність алгоритмів штучного інтелекту розпізнавати шаблони та перевіряти інформацію на відповідність заздалегідь визначеним критеріям. Це гарантує, що витягнуті дані відповідають очікуваним форматам і стандартам, а будь-які відхилення або розбіжності негайно позначаються для подальшого перегляду. Можливості контекстуального розуміння передових систем штучного інтелекту додатково сприяють точності, інтерпретуючи складні зв’язки даних, зменшуючи ймовірність неправильної інтерпретації або неправильної класифікації.

Виправлення помилок і навчання є динамічною особливістю моделей ШІ, особливо тих, що включають машинне навчання. У разі виникнення помилок система може адаптуватися та вдосконалюватися з часом шляхом безперервного навчання, зрештою підвищуючи точність майбутніх вилучень даних. Більше того, штучний інтелект під час обробки страхових вимог може перехресно перевіряти інформацію, отриману з різних документів, додаючи додатковий рівень надійності обробленим даним.

Інтеграція алгоритмів виявлення шахрайства має першочергове значення для зменшення помилок. Ці алгоритми аналізують закономірності та аномалії в даних, щоб виявити потенційні випадки шахрайства або введення в оману. Позначаючи підозрілі претензії на ранніх стадіях процесу, штучний інтелект не тільки сприяє зменшенню помилок, але й допомагає запобігати шахрайським діям, захищаючи цілісність системи обробки претензій.

Механізми зворотного зв’язку та коригування в режимі реального часу є додатковими функціями, які підвищують точність на всьому шляху обробки претензій. Системи штучного інтелекту можуть забезпечити миттєвий зворотний зв’язок у разі виявлення невідповідностей або помилок, запропонувавши необхідні виправлення або запити на додаткову документацію. Цей проактивний підхід не тільки зменшує ймовірність повторення помилок, але й сприяє більш плавному та точному розгляду претензій.

№2: Проактивне дотримання нормативних вимог

ШІ відіграє вирішальну роль у забезпеченні дотримання нормативних вимог у обробці страхових претензій за допомогою наступного:

  1. Автоматизовані перевірки відповідності: Алгоритми ШІ можна запрограмувати для проведення автоматичних перевірок на відповідність нормативним вимогам. Аналізуючи дані про претензії в режимі реального часу, штучний інтелект може переконатися, що кожен крок робочого процесу обробки претензій відповідає відповідним нормам. Це зменшує ризик ненавмисного невиконання вимог і допомагає страховикам залишатися в рамках закону.
  2. Точність та стандартизація документації: ШІ, особливо коли він інтегрований із технологією оптичного розпізнавання символів (OCR), забезпечує точність і стандартизацію документації. Він може автоматично отримувати інформацію з документів, зменшуючи ймовірність помилок, зроблених вручну. Це вкрай важливо для відповідності нормативним стандартам, які часто вимагають певних форматів даних і точності документації.
  3. Моніторинг і звітність у реальному часі: Системи штучного інтелекту можуть забезпечувати моніторинг діяльності з обробки претензій у реальному часі. Це включає відстеження змін у нормативних актах і негайне позначення будь-яких розбіжностей або потенційних проблем із невідповідністю. Звітність у режимі реального часу дозволяє страховикам оперативно вирішувати питання дотримання законодавства, мінімізуючи вплив на операції.
  4. Аудиторський слід і прозорість: Системи обробки страхових претензій штучного інтелекту зберігають детальні журнали аудиту всіх дій у робочому процесі обробки претензій. Ця прозорість має важливе значення для регулятивних аудитів, дозволяючи органам влади переглядати весь процес і перевіряти, чи кожен крок відповідає вимогам відповідності. Журнал аудиту діє як комплексний запис, демонструючи належну обачність у дотриманні нормативних документів.
  5. Адаптація до нормативних змін: Положення в галузі страхування можуть бути змінені. Системи штучного інтелекту, особливо ті, що включають машинне навчання, можуть адаптуватися до нових нормативних вимог, вивчаючи оновлені набори даних і відповідно коригуючи свої процеси. Ця адаптивність гарантує, що страховики можуть легко впроваджувати зміни, не порушуючи свою роботу.
  6. Відповідність конфіденційності та безпеки даних: Системи штучного інтелекту можуть підвищити конфіденційність даних і відповідність вимогам безпеки шляхом впровадження надійних методів шифрування та контролю доступу. Забезпечення того, що конфіденційна інформація обробляється та безпечно зберігається, відповідає нормативним вимогам, наприклад законам про захист даних. Здатність ШІ постійно застосовувати заходи безпеки допомагає запобігти несанкціонованому доступу та витоку даних.
  7. Оцінка ризиків і прогноз відповідності: ШІ може допомогти в проактивному виявленні потенційних ризиків відповідності шляхом аналізу історичних даних і моделей. Прогнозуючи області, де відповідність може бути складною, страховики можуть вжити превентивних заходів для коригування своїх процесів і документації, тим самим зменшуючи ризик проблем з невідповідністю.

№3: Покращуйте tNPS за допомогою кращого досвіду клієнтів

З огляду на те, що сектор сектору орієнтований на клієнта, страхові компанії стикаються з підвищеною чутливістю до відтоку клієнтів. Додатково до складності обслуговування клієнтів у сфері страхування, сучасні клієнти наполягають на миттєвому, цілодобовому реагуванні, яке зазвичай називають «безконтактною подорожжю клієнта». Це очікування супроводжується надзвичайно низькою толерантністю до будь-яких недоліків у наданні послуг.

Інтелектуальна автоматизація рутинних завдань у робочому процесі обробки претензій є ключовою. Автоматизуючи перевірку даних, оновлення статусу та комунікаційні процеси, страховики можуть зменшити ручне втручання та оптимізувати операції. Це не тільки пришвидшує обробку претензій, але й підвищує ефективність, сприяючи покращенню tNPS, оскільки клієнти відчувають швидшу та безперебійну взаємодію протягом усього шляху подання претензій.

Чат-боти на основі ШІ можуть покращити спілкування з клієнтами, надаючи миттєву допомогу. Страхувальники можуть отримувати оновлення в режимі реального часу щодо статусу вимоги, деталей покриття та вимог до документації. Таке миттєве реагування покращує задоволеність клієнтів і робить позитивний внесок у tNPS.

Крім того, штучний інтелект використовує прогнозну аналітику для оцінки та аналізу історичних даних про претензії. Виявляючи закономірності та тенденції, страховики можуть приймати більш обґрунтовані рішення, прискорюючи процес розгляду претензій. Цей проактивний підхід мінімізує затримки та сприяє швидшому вирішенню претензій.

№4: Покращене прогнозування обсягу претензій

ШІ має потенціал для значного покращення прогнозування обсягів претензій у страховій галузі. Системи штучного інтелекту можуть ретельно аналізувати історичні дані про претензії за допомогою складних можливостей аналізу даних, визначаючи закономірності та тенденції, які служать цінними індикаторами майбутніх подій. Це розуміння дає страховикам можливість робити більш точні прогнози, підвищуючи їхню здатність передбачати коливання обсягу вимог і готуватися до них.

Прогнозне моделювання, основна перевага алгоритмів машинного навчання, ще більше вдосконалює прогнозування. Використовуючи історичні дані разом із різноманітними впливовими факторами, ці моделі дають страховикам детальне розуміння змінних, що впливають на виникнення претензій. Цей підхід, що керується даними, надає страховикам інструменти для прийняття обґрунтованих рішень і оптимізації розподілу ресурсів на основі точних прогнозів.

Крім того, штучний інтелект сприяє бездоганній інтеграції зовнішніх джерел даних, збагачуючи моделі прогнозування ширшою інформацією. Цей цілісний підхід враховує фактори, окрім історичних даних про претензії, включаючи прогноз погоди, економічні показники та соціальні тенденції. Результатом є більш комплексна та надійна модель прогнозування, яка враховує складність зовнішнього середовища.

Адаптивність моделей прогнозування на основі ШІ до мінливих умов є важливою перевагою. У міру того, як страховий ландшафт розвивається, ці системи постійно навчаються на основі нових вхідних даних, гарантуючи, що прогнози залишаються актуальними та надійними в умовах зміни ринкової динаміки та нових тенденцій. Ця адаптивність має вирішальне значення для підтримки точності та ефективності моделей прогнозування з часом.

№5: Заміна старіючої робочої сили

Штучний інтелект стає потужним рішенням для страхових компаній, які прагнуть підготувати свою діяльність до майбутнього, незважаючи на проблеми, пов’язані зі старінням робочої сили. Оскільки досвідчені професіонали виходять на пенсію, ШІ допомагає зберігати та передавати інституційні знання. Алгоритми машинного навчання аналізують історичні дані, документи та шаблони спілкування, створюючи сховище, яке плавно передає знання новим співробітникам.

Прогнозне планування робочої сили є ключовою перевагою штучного інтелекту, яке використовує прогнозну аналітику для прогнозування майбутнього попиту на основі історичних даних і ринкових тенденцій. Це дозволяє страховим компаніям узгоджувати операційні витрати, включаючи кількість персоналу, з очікуваним попитом. Точні прогнози забезпечують оптимальний рівень персоналу, уникаючи пасток, пов’язаних із надлишком чи нестачею персоналу.

Прийняття рішень за допомогою ШІ стає особливо важливим перед обличчям виходу на пенсію. Оснащені алгоритмами машинного навчання, системи штучного інтелекту забезпечують уявлення та прогнози на основі великих наборів даних. Це гарантує, що особи, які приймають рішення, матимуть доступ до інтелектуальних інструкцій на основі даних навіть із скороченою кількістю робочої сили.

Навчанню та розвитку навичок сприяє штучний інтелект, який визначає прогалини в навичках і рекомендує персоналізовані шляхи навчання як для наявних, так і для нових співробітників. Це гарантує, що робоча сила залишається адаптованою та оснащеною необхідними навичками для задоволення мінливих потреб.

Нарешті, передбачувані можливості ШІ поширюються на управління ризиками. Аналізуючи історичні дані, системи штучного інтелекту визначають потенційні ризики, пов’язані зі зміною персоналу, і допомагають страховим компаніям активно керувати цими ризиками. Це включає вирішення проблем, у яких бракує досвіду, і впровадження стратегій для пом’якшення потенційних проблем.

№6: Підтримка цілісності даних

AI є критично важливим активом для підтримки безперервності бізнесу та захисту даних під час управління претензіями. Він проактивно визначає потенційні загрози за допомогою автоматизованої оцінки ризиків, що дозволяє вживати запобіжних заходів.

У сфері кібербезпеки інструменти ШІ виявляють загрози та реагують на них у реальному часі, захищаючи дані претензій від несанкціонованого доступу. Методи шифрування та засоби контролю доступу ще більше покращують захист даних. Вміння ШІ у виявленні шахрайства та ідентифікації аномалій захищає від фінансових втрат і підтримує цілісність даних претензій.

Крім того, ШІ сприяє ефективному плануванню аварійного відновлення шляхом моніторингу резервних копій даних і сприяння швидким процесам відновлення. Постійний моніторинг систем і даних у поєднанні зі сповіщеннями в реальному часі про незвичайні дії дозволяє негайно реагувати на потенційні загрози. Цей комплексний підхід гарантує, що страховики можуть безперебійно справлятися зі збоями, зберігаючи при цьому конфіденційність і цілісність даних про претензії.

Як наномережі можуть допомогти?

За оцінками дослідження, проведене EY87% клієнтів зазначили, що ефективність обробки претензій суттєво впливає на їхнє рішення продовжити страхування з тим же постачальником. Використання штучного інтелекту та алгоритмів машинного навчання може безпроблемно пришвидшити процес обробки претензій, мінімізуючи потребу в прямому втручанні людини.

Однак, згідно з a Deloitte вижитиу, хоча 32% секторів програмного забезпечення та інтернет-технологій почали інвестиції в ШІ, лише 1.33% страхових компаній зважилися на інвестиції в ШІ.

Зробіть перший крок у перспективі свого бізнесу з Nanonets. Ми можемо допомогти:

Автоматизована обробка документів

Nanonets використовує штучний інтелект і машинне навчання для автоматизації обробки документів, включаючи вилучення відповідної інформації з різних документів, таких як рахунки-фактури, медичні висновки та форми претензій. Це зменшує потребу в ручному введенні даних, мінімізує помилки та значно прискорює робочий процес обробки претензій.

Удосконалені алгоритми машинного навчання, які використовує Nanonets, забезпечують високу точність вилучення інформації з неструктурованих даних. Ця точність підвищує надійність вилучення даних, сприяючи точнішій оцінці претензій і знижуючи ймовірність помилок під час обробки.

Ефективна класифікація претензій

Nanonets використовує ШІ для розумної класифікації та категоризації претензій на основі їх вмісту. Ця автоматизована класифікація забезпечує направлення претензій у відповідні канали, зменшуючи потребу в ручному сортуванні та прискорюючи процес обробки претензій.

Швидке прийняття рішень

Завдяки можливостям машинного навчання Nanonets страховики можуть запровадити прогнозну аналітику для швидкої оцінки історичних даних про претензії. Це полегшує прийняття рішень на основі даних, забезпечуючи швидке схвалення законних претензій і оптимізуючи загальний процес розгляду претензій.

Виявлення шахрайства та управління ризиками:

Nanonets використовує алгоритми штучного інтелекту для виявлення аномалій і шаблонів, що вказують на потенційне шахрайство в даних претензій. Це покращує можливості виявлення шахрайства, дозволяючи страховикам швидко виявляти підозрілі претензії та ефективно зменшувати ризики, сприяючи створенню більш безпечного та спрощеного середовища обробки претензій.

Адаптація до змінних вимог

Можливості штучного інтелекту та машинного навчання Nanonets забезпечують масштабованість і адаптивність до мінливих умов у страховому ландшафті. Система може постійно навчатися на нових вхідних даних, гарантуючи, що вони залишаються оновленими та актуальними відповідно до галузевих вимог, нормативних актів і робочих процесів обробки.

Покращений досвід роботи з клієнтами

Завдяки спрощеній обробці претензій Nanonets сприяє покращенню взаємодії з клієнтами. Швидше оцінювання та затвердження претензій призводить до швидшого врегулювання, що позитивно впливає на задоволеність клієнтів і їх лояльність.

Часова мітка:

Більше від ШІ та машинне навчання