การดำเนินการเรียกร้องง่าย

AI ทำให้การดำเนินการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนง่ายและเชื่อถือได้อย่างไร

การอ้างสิทธิ์เป็นอุทาหรณ์ใน อุตสาหกรรมประกันภัย (การเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน) – บริษัทประกันภัยและลูกค้าไม่ต้องการยื่นคำร้อง อย่างไรก็ตาม ทั้งสองฝ่ายต้องการสิ่งที่แตกต่างกันเมื่อมีการยื่นคำร้องในที่สุด

ลูกค้าต้องการให้การดำเนินการเรียกร้องเป็นไปอย่างรวดเร็ว สื่อสารได้รวดเร็ว แก้ปัญหาได้รวดเร็ว และสัมผัสส่วนตัว ถ้าเป็นไปได้

บริษัทประกันภัยต้องการการแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพและถูกต้อง และขจัดความเสี่ยงจากการจ่ายเงินเกิน การฉ้อโกง และการฟ้องร้อง แต่ทำไมถึงเป็นเช่นนั้น เรียกร้องเอกสารอัตโนมัติ เรื่องในวงการประกันภัย?

เกี่ยวกับเรา 87% ของผู้ถือกรมธรรม์ เชื่อว่าการดำเนินการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนส่งผลต่อการตัดสินใจของพวกเขาที่จะยึดติดกับผู้ประกันตน

ในแง่หนึ่ง การดำเนินการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนอาจมองเห็นได้ชัดเจนที่สุดในบรรดากิจกรรมประกันภัยทั้งหมด ซึ่งส่งผลกระทบ ความพึงพอใจของลูกค้า และการเก็บรักษา ในทางกลับกัน การฉ้อฉลประกันภัยก็เป็นเสือตัวใหญ่ที่รอการฝึกฝน ค่าใช้จ่ายรวมของการฉ้อโกงประกันภัยมากกว่า $ 40 พันล้านต่อปี ในสหรัฐอเมริกา. การเรียกร้องประกัน การประมวลผล ไม่ใช่ปัญหาเดียวที่รุมเร้าธุรกิจประกันภัย ประเด็นสำคัญอื่น ๆ ที่คุ้นเคยกันดีก็คือ

  • เวลาที่ใช้ในการคัดลอกและวางข้อมูลด้วยตนเองในหลายระบบ
  • การจ่ายเงินมากเกินไปเกิดจากการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่ไม่ถูกต้อง
  • การแก้ไขข้อเรียกร้องช้ามากซึ่งนำไปสู่การร้องเรียนของลูกค้า
  • ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการที่สูงขึ้น

ดังนั้น ขั้นตอนแรกสู่ประสบการณ์การเคลมที่ดีขึ้นคืออะไร? ระบบอัตโนมัติที่ใช้ AI

ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมประกันภัย

อ้ายในการประกัน ก่อนบูรณาการ การประมวลผลการอ้างสิทธิ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AIมาทำความเข้าใจว่าการดำเนินการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนแบบดั้งเดิมทำงานอย่างไร

ในการดำเนินการเรียกร้องทั่วไป ลูกค้าที่อ้างสิทธิ์การประกันภัยต้องจัดทำเอกสารที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อตรวจสอบและยืนยันความถูกต้องของคำขอ ขั้นตอนหลักในการประมวลผลการเรียกร้องคือการตัดสินการอ้างสิทธิ์ EOB และข้อตกลง แม้จะดูเหมือนง่าย แต่พูดง่ายกว่าทำ

จำเป็นต้องมีเอกสารจำนวนมาก การตรวจสอบเอกสาร การวิเคราะห์ข้อมูล และการตรวจสอบข้อเท็จจริง ก่อนที่จะสามารถชำระการเรียกร้องได้ และกระบวนการนี้เต็มไปด้วยข้อผิดพลาดโดยเจ้าหน้าที่ในระหว่างการตรวจสอบและตรวจสอบ ซึ่งปูทางไปสู่การฉ้อโกงการเรียกร้องที่ซับซ้อน นั่นเป็นเหตุผลที่บริษัทต่าง ๆ ใช้ประโยชน์จาก AI

การประมวลผลการอ้างสิทธิ์ที่เปิดใช้งาน AI – กระบวนการ

การผสานรวม AI ในรูปแบบธุรกิจประกันภัยสามารถเพิ่มมูลค่าให้กับลูกค้าและ บริษัท ประกันภัย.

ตัวอย่างเช่น จินตนาการว่ารถของคุณประสบอุบัติเหตุเล็กน้อย ด้วยอุปกรณ์เทเลเมติกส์ในตัว รถของคุณจะส่งข้อมูลเกี่ยวกับความเสียหายที่สงสัยไปยังระบบ ระบบเดียวกันนี้จะขอคำยืนยันจากลูกค้าเพื่อตรวจสอบอุบัติเหตุ

ระบบจะใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และขั้นสูงเพื่อตัดสินใจว่าข้อเรียกร้องสามารถดำเนินการได้หรือจำเป็นต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้

จะดำเนินการเรียกร้องกับ AI ได้อย่างไร?

การประมวลผลการเรียกร้องที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การเคลมประกัน AI การประมวลผลสามารถเกิดขึ้นได้ภายในไม่กี่นาที ตั้งแต่การดึงข้อมูลจากเอกสารไปจนถึงการอ้างสิทธิ์เพื่อดำเนินการ

ถึงแม้ว่าเราจะได้นำตัวอย่างความเสียหายของรถ การเคลมประกันที่เปิดใช้งาน AIกระบวนการเดียวกันนี้ถูกทำซ้ำในการอ้างสิทธิ์อื่นๆ ควบคู่ไปกับ NLP – การประมวลผลภาษาธรรมชาติ – และ OCR – การรู้จำอักขระด้วยแสง – เทคนิคต่างๆ ทำให้สามารถจับภาพและแยกข้อมูลสำคัญจากทั้งเอกสารที่เขียนด้วยลายมือและเอกสารที่พิมพ์ออกมา

นอกจากนี้ยังสามารถใช้แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย NLP เพื่อประเมินความเสียหายที่อ้างสิทธิ์โดยการวิเคราะห์ภาพถ่ายและวิดีโอของความเสียหาย

ตัวอย่างการประมวลผลการอ้างสิทธิ์ที่เปิดใช้งาน AI 

ผู้เล่นหลักหลายรายในอุตสาหกรรมประกันภัยกำลังสำรวจประโยชน์ของแมชชีนเลิร์นนิงและ การจัดการเคลม เพื่อปรับปรุงการประมวลผล

แพลตฟอร์มใหม่ที่ใช้ AI กำลังได้รับการพัฒนาเพื่อวิเคราะห์ความเสียหายแบบเรียลไทม์โดยใช้ภาพ 3 มิติ นอกจากนี้ แชทบ็อตที่ใช้ AI ยังใช้เพื่อปรับปรุงระบบตอบกลับลูกค้าโดยลดความซับซ้อนของการยื่นคำร้องและการอัปเดตรูปภาพและวิดีโอของฉาก

ด้วยการใช้โซลูชัน NLP บริษัทประกันภัยยังเข้มงวดและระบุตัวตน การเรียกร้องที่เป็นการฉ้อโกง.

ข้อมูลคุณภาพ: รากฐานของการประมวลผลการเรียกร้องที่ขับเคลื่อนด้วย AI

AI ช่วยให้บริษัทประกันภัยสามารถตัดสินใจอย่างมีวิจารณญาณเกี่ยวกับการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่ซับซ้อน โดยพิจารณาจากข้อมูลลูกค้า การวิเคราะห์พฤติกรรม และเอกสารประกอบการเรียกร้องเพื่อยืนยันว่าคำเรียกร้องนั้นเป็นของจริงหรือเป็นการฉ้อฉล

อย่างไรก็ตาม อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการทำให้ระบบอัตโนมัติบรรลุผลสำเร็จคือการพัฒนาโซลูชันการประมวลผลการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนแบบ ML ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถรวมเข้ากับระบบที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น และขั้นตอนแรกในการพัฒนาโมเดลที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งสามารถคาดการณ์การอ้างสิทธิ์ได้อย่างแม่นยำคือการรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพสูง

กระบวนการอัตโนมัติของคุณสามารถให้ผลลัพธ์ที่จับต้องได้ก็ต่อเมื่อมีการใช้ข้อมูลคุณภาพสูงในการฝึกโมเดล ML การผสานรวมโซลูชันที่กำหนดเองภายในระบบเดิมของคุณหรือใช้เฟรมเวิร์กที่ทำให้การประมวลผลการอ้างสิทธิ์เป็นไปโดยอัตโนมัตินั้นเป็นเรื่องง่าย แต่เมื่อคุณไม่ได้ทำงานกับข้อมูลที่มีคุณภาพ ตรวจสอบแล้ว และติดป้ายกำกับ คุณจะไม่สามารถก้าวแรกไปสู่ระบบอัตโนมัติของ AI ได้

ทำอย่างไรจึงจะได้ข้อมูลที่มีคุณภาพด้วยต้นทุนที่ต่ำลง?

อุตสาหกรรมประกันภัยได้รับประโยชน์มากมายจากปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง แต่แมชชีนเลิร์นนิงเติบโตบนข้อมูล และเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า คุณต้องดูที่เอาท์ซอร์ส

การเอาต์ซอร์สความต้องการข้อมูลของคุณไปยังผู้ให้บริการระดับพรีเมียมจะช่วยให้คุณได้รับการเริ่มต้นการพัฒนา คุณต้องการข้อมูลบุคคลที่สามจำนวนมาก บันทึกการเรียกร้อง เช่น ข้อมูลผู้บริโภค การเรียกร้องทางการแพทย์ ภาพถ่ายของฐานข้อมูลความเสียหาย เอกสารการรักษาพยาบาล ใบแจ้งหนี้การซ่อมแซม และอื่นๆ

Shaip เป็นผู้ให้บริการข้อมูลชั้นนำของข้อมูลที่มีป้ายกำกับเฉพาะเจาะจง ระบบอัตโนมัติประกันภัย และการดำเนินการเรียกร้อง ด้วยผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรมที่เชื่อถือได้ เช่น Shaip คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนา ทดสอบ และปรับใช้ โซลูชันการดำเนินการเรียกร้องอัตโนมัติ.

แบ่งปันสังคม