Behandling av anspråk Enkel

Hur AI gör behandlingen av försäkringskrav enkel och pålitlig

Ett påstående är ett oxymoron i försäkringsbranschen (Försäkringskrav) – varken försäkringsbolagen eller kunderna vill göra anspråk. Båda parter vill dock ha olika saker när kraven så småningom lämnas in.

Kunden vill att reklamationshanteringen ska vara snabb, snabb kommunikation, snabb lösning och en personlig touch, om möjligt.

Försäkringsbolaget vill ha effektiv och korrekt upplösning. Och eliminera risken för överbetalda, bedrägerier och rättstvister. Men varför gör det hävdar dokumentautomatisering fråga i försäkringssfären?

Om oss 87 % av försäkringstagarna tror att hur fordringar behandlas påverkar deras beslut att hålla sig till försäkringsgivaren.

Å ena sidan är skadehanteringen kanske den mest synliga av alla försäkringsaktiviteter, vilket påverkar kundnöjdhet och retention. Och å andra sidan är försäkringsbedrägeri en enorm tiger som väntar på att bli tämjad. Den totala kostnaden för försäkringsbedrägerier var mer än $ 40 miljard årligen i USA. Försäkringsanspråk bearbetning är inte det enda problemet som plågar försäkringsbranschen. Några andra alltför välbekanta kritiska frågor är

  • Tiden för manuell kopiering och inklistring av data över flera system.
  • Överbetalningar beror på felaktigheter i reklamationsbehandlingen.
  • Mycket långsam reklamationslösning som leder till kundklagomål.
  • Högre driftskostnader.

Så vad är det första steget mot en bättre skadeupplevelse? AI-baserad automatisering.

Artificiell intelligens i försäkringsbranschen

Ai i försäkring Innan du integrerar AI-driven skadehantering, låt oss förstå hur konventionell reklamationsbehandling fungerar.

Vid konventionell skadebehandling måste kunden som gör anspråk på försäkringen visa upp alla nödvändiga dokument för att verifiera och styrka sanningshalten i begäran. De primära stegen i skadehanteringen är skadeprövning, EOBs och avveckling. Även om detta verkar enkelt är det lättare sagt än gjort.

Massor av pappersarbete, dokumentverifiering, dataanalys och faktakontroll krävs innan anspråket kan avgöras. Och den här processen är full av manuella fel under verifiering och granskning, vilket banar väg för utarbetade anspråksbedrägerier. Det är anledningen till att företag utnyttjar fördelarna med AI.

AI-aktiverad anspråksbehandling – Processen

Integrationen av AI i försäkringsaffärsmodellen kan tillföra värde för både kunder och försäkringsbolag.

Tänk dig till exempel att ditt fordon var inblandat i en mindre olycka. Med de inbyggda telematikenheterna kommer ditt fordon att skicka information om den misstänkta skadan på systemet. Samma system kommer att begära bekräftelse från kunden för att verifiera olyckan.

Systemet kommer att använda prediktiv och avancerad analys för att avgöra om påståendet kan behandlas eller om mänskligt ingripande krävs.

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

Hur behandlar man ett anspråk med AI?

Ai-driven skadehantering

AI försäkringskrav bearbetning kan ske inom några minuter, från informationsutvinning från dokument till anspråk till bearbetning.

Även om vi har tagit exemplet med fordonsskador AI-aktiverade försäkringskrav, samma process upprepas i andra krav. Tillsammans med NLP – Natural Language Processing – och OCR – Optical Character Recognition – tekniker är det möjligt att fånga och extrahera viktig information från både handskrivna och tryckta dokument.

Dessutom kan NLP-drivna chatbots användas för att bedöma den påstådda skadan genom att analysera bilderna och videorna av skadan.

Exempel på AI-aktiverad anspråksbearbetning 

Flera nyckelspelare inom försäkringsbranschen utforskar fördelarna med maskininlärning och skadehantering för att förbättra bearbetningen.

Nya AI-baserade plattformar utvecklas för att analysera skador i realtid med hjälp av 3D-bilder. Dessutom används AI-baserade chatbots för att effektivisera kundsvarssystemet genom att förenkla anspråksinlämning och foto- och videouppdatering av scenen.

Med hjälp av NLP-lösningar skärper försäkringsbolagen också åt och identifierar bedrägliga påståenden.

Kvalitetsdata: Grunden för AI-driven skadehantering

AI ger försäkringsbolag möjligheten att fatta kritiska beslut om komplicerade anspråk genom att granska kunddata, beteendeanalys och skadedokumentation för att fastställa om anspråket är äkta eller bedrägligt.

Det största hindret för att uppnå automatisering är dock att utveckla en robust ML-baserad reklamationsbehandlingslösning som smidigt kan integreras i deras befintliga system. Och det första steget i att utveckla maskininlärningsbaserade modeller som exakt kan förutsäga påståenden är att samla in data av hög kvalitet.

Din automatiseringsprocess kan bara ge påtagliga resultat när data av hög kvalitet används för att träna ML-modellerna. Det är enkelt att integrera anpassade lösningar i dina äldre system eller implementera ett ramverk som automatiserar reklamationshantering. Men när du inte arbetar med kvalitets-, verifierad och märkt data kommer du inte att kunna ta det första steget mot AI-automatisering.

Hur får man kvalitetsdata till en lägre kostnad?

Försäkringsbranschen tjänar mycket på artificiell intelligens och maskininlärningsteknik. Men maskininlärning frodas på data och att skaffa kvalitetsdata till en lägre kostnad; du måste titta på outsourcing.

Att lägga ut dina datakrav på entreprenad till en premiumleverantör hjälper dig att få en kickstart på utvecklingen. Du behöver stora mängder tredjepartsdata, skaderegister såsom konsumentinformation, medicinska anspråk, foton av skadedatabaser, medicinska behandlingsdokument, reparationsfakturor och mer.

Shaip är den ledande dataleverantören av välmärkta data specifik för försäkringsautomation och reklamationsbehandling. Med en pålitlig utbildningsdataleverantör som Shaip kan du fokusera på att utveckla, testa och implementera automatiserade skadehanteringslösningar.

Social Dela