Bir iddia tezattır sigorta endüstrisi (Sigorta Talebi) – ne sigorta şirketleri ne de müşteriler talepte bulunmak istemez. Ancak, iddialar sonunda açıldığında her iki taraf da farklı şeyler istiyor.
Müşteri, talep işlemenin hızlı, hızlı iletişim, hızlı çözüm ve mümkünse kişisel bir dokunuş olmasını istiyor.
Sigorta şirketi verimli ve doğru bir çözüm istiyor. Ve fazla ödeme, dolandırıcılık ve dava riskini ortadan kaldırın. Ama neden hasar belge otomasyonu sigorta alanında önemli mi?
Hakkımızda poliçe sahiplerinin %87'si iddiaların nasıl işlendiğinin, sigortacıyla bağlı kalma kararlarını etkilediğine inanıyor.
Bir yandan, talep işleme, tüm sigorta faaliyetleri arasında belki de en görünür olanıdır ve bu da Müşteri memnuniyeti ve tutma. Öte yandan, sigorta dolandırıcılığı evcilleştirilmeyi bekleyen dev bir kaplandır. Sigorta dolandırıcılığının toplam maliyeti, yıllık $ 40 milyar ABD'de. Sigorta talepleri işleme sigorta sektörünün başına bela olan tek sorun bu değil. Diğer bazı çok tanıdık kritik sorunlar şunlardır:
- Verileri birden çok sistemde manuel olarak kopyalayıp yapıştırmak için harcanan süre.
- Fazla ödemeler, talep işlemedeki yanlışlıklar nedeniyledir.
- Müşteri şikayetlerine yol açan çok yavaş talep çözümü.
- Daha yüksek işletme maliyetleri.
Peki, daha iyi bir hasar deneyimi için ilk adım nedir? AI tabanlı otomasyon.
Sigorta Sektöründe Yapay Zeka
entegre etmeden önce AI güdümlü talep işleme, geleneksel talep işlemenin nasıl çalıştığını anlayalım.
Geleneksel hasar işlemede, sigorta talebinde bulunan müşteri, talebin doğruluğunu doğrulamak ve kanıtlamak için gerekli tüm belgeleri ibraz etmelidir. Talep işlemedeki birincil adımlar, talep kararı, EOB'ler ve uzlaşmadır. Bu basit görünse de, söylemesi yapmaktan daha kolaydır.
İddianın sonuçlandırılmasından önce bir ton evrak, belge doğrulama, veri analizi ve durum kontrolü gereklidir. Ve bu süreç, doğrulama ve inceleme sırasında manuel hatalarla dolu ve ayrıntılı iddia dolandırıcılığının önünü açıyor. Şirketlerin yapay zekanın avantajlarından yararlanmalarının nedeni budur.
AI özellikli talep işleme - Süreç
Yapay zekanın sigorta iş modeline entegrasyonu hem müşterilere hem de sigorta şirketleri.
Örneğin, aracınızın küçük bir kazaya karıştığını hayal edin. Gömülü telematik cihazlar ile aracınız, sisteme şüpheli hasar bilgisini gönderecektir. Aynı sistem, kazayı doğrulamak için müşteriden onay isteyecektir.
Sistem, iddianın işleme alınıp alınamayacağına veya insan müdahalesinin gerekip gerekmediğine karar vermek için tahmine dayalı ve gelişmiş analitiği kullanacaktır.
AI ile bir iddia nasıl işlenir?
AI sigorta talepleri İşlem, belgelerden bilgilerin çıkarılmasından taleplerin işlenmesine kadar birkaç dakika içinde gerçekleşebilir.
Araç hasarını örnek almış olmamıza rağmen AI özellikli sigorta talepleri, aynı işlem diğer istemlerde tekrarlanır. NLP – Doğal Dil İşleme – ve OCR – Optik Karakter Tanıma – tekniklerinin yanı sıra, hem elle yazılmış hem de basılı belgelerden kritik bilgileri yakalamak ve çıkarmak mümkündür.
Ayrıca, NLP güdümlü sohbet robotları, hasarın fotoğraflarını ve videolarını analiz ederek talep edilen hasarı değerlendirmek için kullanılabilir.
AI özellikli talep işleme örnekleri
Sigorta endüstrisindeki birkaç kilit oyuncu, makine öğreniminin faydalarını araştırıyor ve hasar yönetimi işlemeyi iyileştirmek için.
3 boyutlu görüntüleri kullanarak hasarı gerçek zamanlı olarak analiz etmek için yeni yapay zeka tabanlı platformlar geliştiriliyor. Ek olarak, talep göndermeyi ve sahnenin fotoğraf ve video güncellemesini basitleştirerek müşteri yanıt sistemini düzene sokmak için yapay zeka tabanlı sohbet robotları kullanılıyor.
NLP çözümlerini kullanan sigorta şirketleri de sıkılaştırıyor ve belirliyor hileli iddialar.
Kaliteli veriler: Yapay zeka güdümlü talep işlemenin temeli
AI, sigorta şirketlerine, talebin gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu belirlemek için müşteri verilerini, davranış analizini ve talep belgelerini inceleyerek karmaşık talepler hakkında kritik kararlar alma yeteneği sağlar.
Bununla birlikte, otomasyona ulaşmanın önündeki en büyük engel, mevcut sistemlerine sorunsuz bir şekilde entegre edilebilecek, güçlü bir makine öğrenimi tabanlı talep işleme çözümü geliştirmektir. Talepleri doğru bir şekilde tahmin edebilen makine öğrenimi tabanlı modeller geliştirmenin ilk adımı, yüksek kaliteli veriler toplamaktır.
Otomasyon süreciniz, yalnızca makine öğrenimi modellerini eğitmek için yüksek kaliteli veriler kullanıldığında somut sonuçlar verebilir. Özel çözümleri eski sistemlerinize entegre etmek veya talep işlemeyi otomatikleştiren bir çerçeve uygulamak kolaydır. Ancak kaliteli, doğrulanmış ve etiketlenmiş verilerle çalışmadığınızda yapay zeka otomasyonuna doğru ilk adımı atamazsınız.
Daha düşük maliyetle kaliteli veri nasıl elde edilir?
Sigorta sektörü, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojisinden çok şey kazanıyor. Ancak makine öğrenimi, verilerle ve daha düşük maliyetle kaliteli veriler elde etmeyle gelişir; dış kaynak kullanımına bakmanız gerekir.
Veri gereksinimlerinizi birinci sınıf bir sağlayıcıya yaptırmak, bir geliştirme başlangıcı elde etmenize yardımcı olacaktır. Büyük miktarlarda üçüncü taraf verilerine, tüketici bilgileri gibi hasar kayıtlarına, tıbbi iddialara, hasar veritabanlarının fotoğraflarına, tıbbi tedavi belgelerine, onarım faturalarına ve daha fazlasına ihtiyacınız var.
Shaip, spesifik olarak iyi etiketlenmiş verilerin önde gelen veri sağlayıcısıdır. sigorta otomasyonu ve talep işleme. Shaip gibi güvenilir bir eğitim verisi sağlayıcısı ile geliştirmeye, test etmeye ve dağıtmaya odaklanabilirsiniz. otomatik talep işleme çözümleri.
