'n Eis is 'n oksimoron in die versekeringsbedryf (Versekeringseis) – nie die versekeringsmaatskappye of die kliënte wil eise indien nie. Albei partye wil egter verskillende dinge hê wanneer die eise uiteindelik ingedien word.
Die kliënt wil hê dat die eiseverwerking vinnig, vinnige kommunikasie, vinnige oplossing en 'n persoonlike aanraking moet wees, indien moontlik.
Die versekeringsmaatskappy wil doeltreffende, akkurate oplossing hê. En skakel die risiko van oorbetaling, bedrog en litigasie uit. Maar hoekom doen eis dokument outomatisering saak op die versekeringsgebied?
Oor 87% van polishouers glo dat hoe eise verwerk word, 'n impak het op hul besluite om by die versekeraar te bly.
Aan die een kant is die verwerking van eise miskien die sigbaarste van alle versekeringsaktiwiteite, wat 'n impak het kliënt tevredenheid en retensie. En aan die ander kant is versekeringsbedrog 'n groot tier wat wag om getem te word. Die totale koste van versekeringsbedrog was meer as $ 40 miljard per jaar In die VSA. Versekeringseise verwerking is nie die enigste probleem wat die versekeringsbedryf teister nie. Sommige ander al te bekende kritieke kwessies is
- Die tyd wat spandeer word om data met die hand oor verskeie stelsels te kopieer en te plak.
- Oorbetalings is te wyte aan die verwerking van eise onakkuraathede.
- Baie stadige eise-oplossing wat lei tot griewe van kliënte.
- Hoër bedryfskoste.
So, wat is die eerste stap na 'n beter eise-ervaring? KI-gebaseerde outomatisering.
Kunsmatige intelligensie in die versekeringsbedryf
Voor integrasie KI-gedrewe eiseverwerking, laat ons verstaan hoe konvensionele eiseverwerking funksioneer.
In konvensionele eiseverwerking moet die kliënt wat die versekering eis, al die nodige dokumente voorlê om die waarheid van die versoek te verifieer en te staaf. Die primêre stappe in die verwerking van eise is eisbepaling, EOB's en skikking. Alhoewel dit eenvoudig lyk, is dit makliker gesê as gedaan.
'n Klomp papierwerk, dokumentverifikasie, data-analise en feitekontrole word vereis voordat die eis afgehandel kan word. En hierdie proses is deurspek met handfoute tydens verifikasie en hersiening, wat die weg baan vir uitgebreide eisebedrog. Dit is die rede waarom maatskappye die voordele van KI benut.
KI-geaktiveerde eiseverwerking – Die proses
Die integrasie van KI in die versekeringsbesigheidsmodel kan waarde toevoeg vir beide kliënte en versekeringsmaatskappye.
Verbeel jou byvoorbeeld jou voertuig was in 'n ligte ongeluk betrokke. Met die ingebedde telematiese toestelle sal jou voertuig inligting oor die vermoedelike skade aan die stelsel stuur. Dieselfde stelsel sal bevestiging van die kliënt soek om die ongeluk te verifieer.
Die stelsel sal voorspellende en gevorderde ontledings gebruik om te besluit of die eis verwerk kan word en of menslike ingryping vereis word.
Hoe om 'n eis met KI te verwerk?
KI-versekeringseise verwerking kan binne 'n paar minute plaasvind, van inligtingonttrekking uit dokumente tot eise tot verwerking.
Alhoewel ons die voorbeeld van voertuigskade geneem het KI-geaktiveerde versekeringseise, word dieselfde proses in ander eise herhaal. Saam met NLP – Natural Language Processing – en OCR – Optical Character Recognition – tegnieke, is dit moontlik om kritieke inligting van beide handgeskrewe en gedrukte dokumente vas te lê en te onttrek.
Verder kan NLP-gedrewe kletsbotte gebruik word om die geëisde skade te bepaal deur die foto's en video's van die skade te ontleed.
Voorbeelde van KI-geaktiveerde eiseverwerking
Verskeie sleutelspelers in die versekeringsbedryf ondersoek die voordele van masjienleer en eise bestuur verwerking te verbeter.
Nuwe KI-gebaseerde platforms word ontwikkel om skade intyds te ontleed deur 3D-beelde te gebruik. Boonop word KI-gebaseerde kletsbotte gebruik om die kliëntreaksiestelsel te stroomlyn deur die indiening van eise en foto- en video-opdatering van die toneel te vereenvoudig.
Deur NLP-oplossings te gebruik, is versekeringsmaatskappye ook besig om te verskerp en te identifiseer bedrieglike eise.
Gehaltedata: Die grondslag van KI-gedrewe eiseverwerking
KI bied versekeringsmaatskappye die vermoë om kritieke besluite oor ingewikkelde eise te neem deur klantdata, gedragsanalise en eisdokumentasie te ondersoek om vas te stel of die eis eg of bedrieglik is.
Die grootste struikelblok in die bereiking van outomatisering is egter die ontwikkeling van 'n robuuste ML-gebaseerde eisverwerkingsoplossing wat glad in hul bestaande stelsels geïntegreer kan word. En die eerste stap in die ontwikkeling van masjienleer-gebaseerde modelle wat eise akkuraat kan voorspel, is om data van hoë gehalte in te samel.
Jou outomatiseringsproses kan slegs tasbare resultate lewer wanneer data van hoë gehalte gebruik word om die ML-modelle op te lei. Dit is maklik om pasgemaakte oplossings binne u nalatenskapstelsels te integreer of 'n raamwerk te implementeer wat die verwerking van eise outomatiseer. Maar as jy nie met kwaliteit, geverifieerde en gemerkte data werk nie, sal jy nie die eerste stap na KI-outomatisering kan neem nie.
Hoe om kwaliteit data teen 'n laer koste te kry?
Die versekeringsbedryf baat baie by kunsmatige intelligensie en masjienleertegnologie. Maar masjienleer floreer op data, en om kwaliteitdata teen 'n laer koste te bekom; jy moet kyk na uitkontraktering.
As u u datavereistes aan 'n premiumverskaffer uitkontrakteer, sal dit u help om 'n ontwikkelingsafskop te kry. Jy benodig groot hoeveelhede derdeparty-data, eiserekords soos verbruikersinligting, mediese eise, foto's van skadedatabasisse, mediese behandelingsdokumente, herstelfakture, en meer.
Shaip is die voorste dataverskaffer van goed-benoemde data spesifiek vir versekering outomatisering en eiseverwerking. Met 'n betroubare verskaffer van opleidingsdata soos Shaip, kan u fokus op ontwikkeling, toetsing en implementering outomatiese eiseverwerkingsoplossings.
