Позов – це оксюморон у страховій галузі (Страховий позов) – ні страхові компанії, ні клієнти не хочуть подавати позови. Однак обидві сторони хочуть різних речей, коли позови врешті-решт подаються.
Клієнт хоче, щоб обробка претензій була швидкою, оперативною комунікацією, швидким вирішенням та, якщо це можливо, індивідуальним підходом.
Страхова компанія хоче ефективного та точного вирішення проблем. А також усунути ризик переплати, шахрайства та судових позовів. Але чому автоматизація документування страхових випадків важлива у сфері страхування?
Близько 87% страхувальників вважають, що те, як обробляються претензії, впливає на їхні рішення залишатися зі страховиком.
З одного боку, обробка страхових випадків, мабуть, є найпомітнішою з усіх видів страхової діяльності, що впливає на задоволення та утримання клієнтів. А з іншого боку, страхове шахрайство – це величезний тигр, який чекає на приборкання. Загальні витрати на страхове шахрайство в США становили понад 40 мільярдів доларів щорічно. Обробка страхових претензій – не єдина проблема, яка переслідує страхову галузь. Деякі інші добре знайомі критичні проблеми:
- Час, витрачений на ручне копіювання та вставлення даних у кількох системах.
- Переплата пов’язана з неточностями в оформленні претензій.
- Дуже повільне вирішення претензій, що призводить до скарг клієнтів.
- Вищі експлуатаційні витрати.
Отже, який перший крок до кращого досвіду подання претензій? Автоматизація на основі ШІ.
Штучний інтелект у страховій галузі
При звичайній обробці претензій клієнт, який вимагає страхування, повинен надати всі необхідні документи для перевірки та підтвердження правдивості запиту. Основними етапами обробки претензій є розгляд претензій, EOB та врегулювання. Хоча це здається простим, це легше сказати, ніж зробити.
Потрібна маса документів, перевірка документів, аналіз даних і перевірка фактів, перш ніж позов можна буде врегулювати. І цей процес пронизаний ручними помилками під час перевірки та перегляду, відкриваючи шлях для шахрайства з претензіями. Ось чому компанії використовують переваги ШІ.
Обробка претензій за допомогою ШІ – процес
Інтеграція штучного інтелекту в бізнес-модель страхування може додати цінності як клієнтам, так і страховим компаніям.
Наприклад, уявіть, що ваш автомобіль потрапив у невелику аварію. Завдяки вбудованим телематичним пристроям ваш автомобіль надсилатиме інформацію про ймовірне пошкодження системи. Ця ж система буде шукати підтвердження від клієнта для перевірки аварії.
Система використовуватиме прогнозовану та розширену аналітику, щоб вирішити, чи можна обробити претензію чи потрібне втручання людини.
Як обробити претензію за допомогою ШІ?
Обробка страхових заяв за допомогою штучного інтелекту може відбуватися протягом кількох хвилин, від вилучення інформації з документів до подання заяв та їх обробки.
Хоча ми взяли за приклад страхові випадки пошкодження транспортних засобів на основі штучного інтелекту , той самий процес повторюється і в інших випадках. Поряд з методами NLP (обробки природної мови) та OCR (оптичного розпізнавання символів), можна захоплювати та витягувати важливу інформацію як з рукописних, так і з друкованих документів.
Крім того, чат-боти, керовані NLP, можна використовувати для оцінки заявленої шкоди шляхом аналізу фотографій і відео збитків.
Приклади обробки претензій за допомогою AI
Кілька ключових гравців у страховій галузі досліджують переваги машинного навчання та управління претензіями для покращення обробки.
Розробляються нові платформи на основі штучного інтелекту для аналізу пошкоджень у режимі реального часу за допомогою тривимірних зображень. Крім того, чат-боти на основі штучного інтелекту використовуються для оптимізації системи реагування на клієнта шляхом спрощення подання претензій та оновлення фото та відео на сцені.
Використовуючи рішення NLP, страхові компанії також посилюють процедури та виявляють шахрайські претензії.
Дані про якість: основа обробки претензій за допомогою ШІ
AI надає страховим компаніям можливість приймати важливі рішення щодо складних претензій шляхом ретельного вивчення даних клієнтів, аналізу поведінки та документації претензій, щоб визначити, чи є претензія справжньою чи шахрайською.
Однак найбільшою перешкодою для досягнення автоматизації є розробка надійного рішення для обробки претензій на основі машинного навчання, яке можна легко інтегрувати в існуючі системи. І першим кроком у розробці моделей на основі машинного навчання, які можуть точно прогнозувати претензії, є збір високоякісних даних.
Ваш процес автоматизації може дати відчутні результати лише за умови використання високоякісних даних для навчання моделей ML. Легко інтегрувати спеціальні рішення у ваші застарілі системи або запровадити структуру, яка автоматизує обробку претензій. Але якщо ви не працюєте з якісними, перевіреними та позначеними даними, ви не зможете зробити перший крок до автоматизації ШІ.
Як отримати якісні дані за меншу ціну?
Страхова галузь отримує багато від штучного інтелекту та технологій машинного навчання. Але машинне навчання процвітає завдяки даним і отриманню якісних даних за нижчою ціною; вам потрібно подивитися на аутсорсинг.
Передача ваших вимог до даних преміум-провайдеру допоможе вам отримати поштовх до розробки. Вам потрібні великі обсяги даних третіх сторін, записи про претензії, як-от інформація про споживачів, медичні претензії, бази даних фотографій пошкоджень, документи про лікування, рахунки-фактури на ремонт тощо.
Shaip — провідний постачальник чітко визначених даних, що стосуються автоматизації страхування та обробки страхових випадків. З надійним постачальником навчальних даних, таким як Shaip, ви можете зосередитися на розробці, тестуванні та впровадженні автоматизованих рішень для обробки страхових випадків.
