التنقل في معالجة المطالبات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

 95٪ من شركات التأمين تعمل حاليًا على تسريع تحولها الرقمي من خلال معالجة المطالبات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. تقليديًا، كانت هذه العملية تتضمن خطوات يدوية مثل بدء المطالبة، وإدخال البيانات، والتحقق من الصحة، واتخاذ القرار، ودفع التعويضات، مما يستهلك الكثير من الوقت والموارد. 

ومع ذلك، فقد حل إدخال الذكاء الاصطناعي محل العمل اليدوي الشاق، مما مكن الشركات من تبسيط مهامها بكفاءة. وفقًا لتقرير صادر عن Market Research Future، من المتوقع أن ينمو الذكاء الاصطناعي في حجم سوق التأمين USD 4.2 مليار في عام 2022 إلى 40.1 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030 مما يدل على نمو كبير واستثمار في الذكاء الاصطناعي.  

تعد معالجة المطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي حلاً شاملاً للكشف الفوري عن المطالبات الاحتيالية ورفضها، مما يوفر تقديرات دقيقة للأضرار ومنع المخاطر.  

مساهمة تقنية الذكاء الاصطناعي في معالجة المطالبات  

يؤدي تنفيذ الذكاء الاصطناعي في إدارة المطالبات إلى تحسين العملية وتحسين دقة البيانات من خلال التعامل بكفاءة مع البيانات غير المنظمة. يمكن للتكنولوجيا تحليل البيانات بسرعة من عدة مصادر، مثل تقارير الشرطة والسجلات الطبية وإفادات الشهود.  

وهذا يساعد شركات التأمين على اتخاذ قرارات أسرع ومستنيرة. يتم استخدام تقنيات مختلفة بشكل شائع في معالجة المستندات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم العميق، والتعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية. 

تساهم هذه التقنيات في معالجة مطالبات الذكاء الاصطناعي بشكل سلس ودقيق وفعال من خلال: 

تعلم عميق

التعلم العميق هو فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي تناسب مجموعة متنوعة من التطبيقات في معالجة المطالبات. ويستخدم خوارزميات متقدمة لمساعدة شركات التأمين على معالجة المطالبات بدقة وكفاءة. يساعد التعلم العميق في معالجة المطالبات من خلال تحليل الصور ومقاطع الفيديو. 

على سبيل المثال، في حالة وقوع حادث سيارة، يمكن لخوارزميات التعلم العميق تحليل صور المركبات المتضررة تلقائيًا. ويمكنه تحديد مدى الضرر وتقدير تكاليف الإصلاح، كل ذلك دون الاعتماد على مدخلات منظمة مثل ملفات Excel وقواعد البيانات.  

تعلم آلة  

يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا في تبسيط معالجة مطالبات الذكاء الاصطناعي. يمكنه تحليل كميات كبيرة من البيانات للتعرف على الأنماط والاتجاهات في بيانات المطالبات. تساعد هذه البيانات في التنبؤ بنتائج المطالبات من خلال أتمتة بعض أجزاء عملية المطالبات. هناك أدوات مثل Docsumo وLevity AI التي تستخدم التعلم الآلي لاستخراج البيانات من مصادر البيانات غير المنظمة. وباستخدام مثل هذه الأدوات، يمكن لشركات التأمين تعزيز عمليات المعالجة الخاصة بها من خلال تقليل الوقت والموارد. 

 معالجة اللغات الطبيعية  

أصبحت معالجة اللغات الطبيعية (NLP) أداة تكنولوجية حيوية في معالجة المطالبات. فهو يساعد شركات التأمين على أتمتة عملية استخراج المعلومات والتحقق منها من البيانات غير المنظمة مثل نماذج المطالبات ورسائل البريد الإلكتروني.  

باستخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، يمكن لشركات التأمين معالجة المطالبات بسرعة ودقة، مما يقلل من الوقت المستغرق لتسوية المطالبات والحفاظ على رضا العملاء. كما تسمح البرمجة اللغوية العصبية لشركات التأمين بتحديد المطالبات الاحتيالية من خلال تحليل أنماط اللغة واكتشاف التناقضات في المطالبات. 

فوائد دمج معالجة المطالبات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي  

يوفر دمج الذكاء الاصطناعي في معالجة المطالبات فوائد عديدة، بعض هذه الفوائد تشمل ما يلي.

دقة محسنة في التعامل مع البيانات غير المنظمة

يمكن أن تكون معالجة المطالبات اليدوية غير مؤكدة بسبب الخطأ البشري، وسوء تفسير المعلومات، والتطبيق غير المتسق للقواعد. وفقًا للبحث، يمثل الخطأ البشري ما يصل إلى 82% البيانات.  ومع ذلك، مع الذكاء الاصطناعي تقنيات مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) يتم تقليل مثل هذه الأخطاء بشكل كبير. تستخدم هذه الأدوات شبكات CNN تحليل صور الممتلكات المتضررة بدقة أو تفسيرها، مما يؤدي إلى تقييمات أسرع ودقيقة للمطالبات وزيادة رضا العملاء. 

تحسين سرعة سير العمل  

تعد معالجة المطالبات التقليدية مهمة تستغرق وقتًا طويلاً، مثل إدخال البيانات وتحليلها يدويًا من قبل الموظفين. ومع ذلك، تقوم الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي بمعالجة كميات هائلة من البيانات باستخدام التعلم الآلي مما يقلل من الوقت الذي تستغرقه عادةً لمعالجة المطالبة، وهو مفيد بشكل خاص للتعامل مع البيانات غير المنظمة. 

تستخدم هذه الأنظمة تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج وتفسير المعلومات ذات الصلة من مصادر متنوعة مثل الصور وملفات PDF ورسائل البريد الإلكتروني. وهذا يجعل معالجة المطالبات أسرع وأكثر دقة وأرخص لأنها لا تحتاج إلى عدد كبير من الأشخاص للقيام بهذا العمل. 

إرضاء أفضل للعملاء 

ترغب كل مؤسسة في إبقاء عملائها في المقدمة، ولكن معالجة المطالبات اليدوية غالبًا ما تؤخر طلباتهم واستفساراتهم. وفي هذا الصدد، عززت روبوتات الدردشة التأمينية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التواصل مع العملاء من خلال تقديم المساعدة الفورية. وبهذه الطريقة، يمكن للشركات الرد على استفسارات العملاء دون تأخير. ونتيجة لذلك، يقرر العديد من المستهلكين تجديد تأمينهم مع نفس شركة التأمين. ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى سهولة تلقي التحديثات في الوقت الفعلي حول حالة المطالبة وتفاصيل التغطية ومتطلبات التوثيق. ونتيجة لذلك، يقرر العديد من المستهلكين إلى  

تجديد تأمينهم مع نفس شركة التأمين. So أنه يمكنهم تلقي تحديثات في الوقت الفعلي حول حالة المطالبة وتفاصيل التغطية ومتطلبات الوثائق. 

الامتثال للمتطلبات التنظيمية 

تم تصميم أنظمة معالجة المطالبات بالذكاء الاصطناعي لتتوافق مع المتطلبات التنظيمية من خلال ضمان دقة وكفاءة معالجة المطالبات. هذه الأنظمة مجهزة جيدًا بخوارزميات مناسبة مثل اكتشاف الحالات الشاذة والنمذجة التنبؤية ومنع المطالبات الاحتيالية. 

ونتيجة لذلك، فهم يلتزمون ببروتوكولات الأمان ويحرسون خصوصية المعلومات الحساسة. كما تخضع عمليات المطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لعمليات تدقيق منتظمة من قبل الهيئات التنظيمية. وتضمن عمليات التدقيق هذه أنها تعمل وفقًا للقوانين واللوائح المعمول بها. 

أهم التوقعات لمستقبل معالجة المطالبات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي  

مع اعتماد المزيد من شركات التأمين لمعالجة المطالبات القائمة على الذكاء الاصطناعي، تبدو السنوات التالية واعدة. ومع ذلك، ستستمر التكنولوجيا في التطور، ومن المرجح أن تلبي شركات التأمين التطورات. ولهذا السبب، يجب على الشركات أن تحدد التقنيات وإمكانية دمجها في عمليات مطالباتها في السنوات التالية. 

بعد تحليل مساهمة الذكاء الاصطناعي في إدارة المطالبات، حان الوقت للتعرف على كيفية القيام بذلك تكنولوجيات سوف تتقدم في المستقبل.  

إنترنت الأشياء (IoT) للمعالجة في الوقت الفعلي

استخدام الانترنت من أشياء (إنترنت الأشياء) في معالجة المطالبات في الوقت الفعلي لديه القدرة على إحداث ثورة في صناعة التأمين. وفي السنوات التالية، ستقوم شركات التأمين بجمع البيانات لعملائها في الوقت الفعلي باستخدام أجهزة إنترنت الأشياء مثل أجهزة الاستشعار والأجهزة القابلة للارتداء. 

إن استخدام إنترنت الأشياء (IoT) في معالجة المطالبات في الوقت الفعلي لديه القدرة على إحداث ثورة في صناعة التأمين. وفي السنوات التالية، ستقوم شركات التأمين بجمع البيانات لعملائها في الوقت الفعلي باستخدام أجهزة إنترنت الأشياء مثل أجهزة الاستشعار والأجهزة القابلة للارتداء. 

على سبيل المثال، يمكن لجهاز استشعار السيارة اكتشاف وقوع حادث وإبلاغ شركة التأمين تلقائيًا، والتي يمكنها معالجة المطالبة على الفور. وهذا من شأنه أن يوفر الوقت ويقلل من احتمالات المطالبات الاحتيالية. 

التحليلات التنبؤية المتقدمة للمعالجة المخصصة  

متقدم التحليل التنبئي من المحتمل أن يشكل التأمين المخصص العديد من الفوائد فيما يتعلق بمستقبل معالجة المطالبات. على سبيل المثال، يمكن للشركات تحليل البيانات غير المنظمة من مصادر مختلفة مثل وسائل التواصل الاجتماعي والقياس عن بعد والمنصات الأخرى باستخدام التحليل التنبئي. ستسمح هذه التقنية لشركات التأمين بتقديم سياسات أكثر تخصيصًا بناءً على عوامل الخطر الفردية، مما قد يقلل من المطالبات والتكاليف الإجمالية.  

التعاون بين Blockchain والذكاء الاصطناعي  

توقع الخبراء أن تعاون تقنية blockchain مع معالجة المطالبات بالذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى تحسين سرعة ودقة سجلات المطالبات.  

أحد السيناريوهات المحتملة هو أن تقنية blockchain يمكنها تخزين ومشاركة البيانات المتعلقة بمطالبات التأمين بشكل آمن. من خلال إنشاء نظام دفتر الأستاذ الموزع، يمكن لجميع الأطراف المشاركة في عمليات المطالبات الوصول إلى نفس المعلومات في الوقت الفعلي، مما يقلل من فرص الأخطاء والاحتيال. 

التحسين المستمر مع التعلم الذاتي  

ليس سراً أنه ستكون هناك تحسينات كبيرة في معالجة مطالبات الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة. وفقًا للتوقعات، ستستمر أنظمة الذكاء الاصطناعي في التعلم من كل مطالبة تتم معالجتها، مما يجعل العمليات أكثر كفاءة وأصالة.  

يمكن لأنظمة التعلم الذاتي هذه التكيف مع المطالبات الجديدة وتطوير المناظر التنظيمية دون الإخلال بالعمليات. وهذا يمكن أن يؤدي إلى أسرع وأفضل معالجة المطالبات، وتعزيز معدلات الاحتفاظ بالعملاء. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لأنماط التعلم الذاتي تحديد الاتجاهات في بيانات المطالبات، مع تنبيه شركات التأمين للتعرف على المخاطر المحتملة والتدابير اللازمة لمكافحتها. 

استخدام الواقع المعزز والواقع الافتراضي في تقييم مطالبات الذكاء الاصطناعي  

من المتوقع أن يوفر الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR) تجربة أكثر غامرة وتفاعلية لشركات التأمين والعملاء. يمكن استخدام الواقع المعزز لتراكب المعلومات الرقمية على الأشياء في العالم الحقيقي، مما يسمح لشركات التأمين بتحديد الأضرار التي لحقت بالممتلكات والوصول إليها بسرعة. من ناحية أخرى، يمكن للواقع الافتراضي أن يخلق بيئة محفزة تمامًا، مما يمكّن شركات التأمين من فحص الممتلكات فعليًا دون التواجد فعليًا هناك.  

وفي الواقع، فإن السنوات القادمة من معالجة مطالبات الذكاء الاصطناعي ستكون مشرقة، خاصة مع هذه التنبؤات التقنية المدعومة من قبل الخبراء. 

تغليف!

وبالنظر إلى المستقبل، من المتوقع أن يصبح دمج الذكاء الاصطناعي في معالجة المطالبات ذا أهمية متزايدة. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على استخراج البيانات بكفاءة ودقة من مصادر غير منظمة تعد بإحداث ثورة في صناعة التأمين. لن يؤدي هذا التقدم التكنولوجي إلى تقليل تكاليف شركات التأمين فحسب، بل سيعزز أيضًا تجربة العملاء من خلال جعل عملية المطالبات أسرع وأكثر موثوقية.

في هذا السياق، Astera ReportMiner تظهر كأداة قوية. يستخدم برنامج استخراج البيانات المتقدم هذا الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات بذكاء من مصادر غير منظمة.

فهو يوفر ميزات مثل استخراج البيانات تلقائيًا والتحقق من صحة البيانات، مما يضمن الكفاءة والدقة. إن قدرتها على تحديد واستخراج نقاط البيانات ذات الصلة من المصادر المعقدة تقلل من الأخطاء، وبالتالي تعزيز عملية المطالبات الشاملة. لتجربة قدرات Astera ReportMiner مباشرة، قم بتحميل الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا اليوم.