الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
إدارة مطالبات التأمين: دليل شامل
صناعة التأمين هي قطاع كثيف البيانات. تقوم شركات التأمين بجمع وتحليل كميات هائلة من البيانات لتقييم المخاطر، وضمان السياسات، وإدارة المطالبات. ومع ذلك، قد تستغرق معالجة هذه البيانات يدويًا وقتًا طويلاً، وعرضة للأخطاء، ومكلفة. ولهذا السبب يتجه العديد من شركات التأمين إلى حلول استخراج البيانات المعاصرة لأتمتة عملية إدارة مطالبات التأمين.
في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف تمكن أدوات استخراج البيانات الحديثة شركات التأمين من تبسيط إدارة مطالبات التأمين، وخفض التكاليف، وتحسين رضا العملاء.
ما هي إدارة المطالبات في التأمين؟
تشير إدارة المطالبات في التأمين إلى عملية معالجة وتسوية مطالبات التأمين المقدمة من حاملي وثائق التأمين. عندما يتعرض حامل البوليصة لخسارة أو ضرر تغطيه بوليصة التأمين الخاصة به، فإنه يقدم مطالبة إلى شركة التأمين الخاصة به. الشركة حينها يعالج المطالبة وصرف المبلغ اللازم في حال صحة المطالبة.
تعد إدارة المطالبات الفعالة أمرًا ضروريًا لشركات التأمين للوفاء بالتزاماتها تجاه حاملي وثائق التأمين بسرعة وبشكل عادل مع تقليل الاحتيال وإدارة التكاليف.
لماذا هناك حاجة لأتمتة إدارة مطالبات التأمين
تتضمن إدارة المطالبات مئات المستندات. حول 3.5 مليون مطالبة يتم تقديمها كل عام في الولايات المتحدة - وهذه مجرد مطالبات أصحاب المنازل. وإذا أضفنا مطالبات السيارات ومطالبات التأمين الصحي وغيرها، فإن العدد أكبر بكثير.
تتضمن عملية الإدارة النموذجية أن يقوم محلل المطالبات بمعالجة كل من هذه المطالبات واحدة تلو الأخرى. يمكن أن تستغرق معالجة بعض المستندات الكثير من الوقت من خلال هذا الأسلوب: انقطاع الاتصال، وكمية كبيرة من البيانات، والأعباء الإدارية. الصورة أدناه تسلط الضوء على تكاليف المعاملات المشتركة.
هناك إمكانات كبيرة هنا لإزالة أوجه القصور في هذه المعاملات. يمكن للأتمتة أن تغير قواعد اللعبة هنا. يشير تقرير ماكينزي إلى أن أتمتة عملية المطالبات يمكن أن تساعد في تقليل التكاليف عن طريق 30%. فهو لا يساعد داخليًا فحسب، بل يمكنه أيضًا تحسين القدرة التنافسية للشركة: فقط 5% من شركات التأمين تستخدم حاليًا الأتمتة لمراجعة المطالبات.
إحدى طرق ابتكار إدارة المطالبات في مجال التأمين هي من خلال أدوات استخراج البيانات. يستخدم عدد متزايد من شركات التأمين هذه الأدوات لتبسيط إدارة المستندات الخاصة بها.
دور الأدوات المتقدمة في إدارة المطالبات التأمينية
يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أتمتة إدارة المطالبات من خلال استخراج المعلومات ذات الصلة بذكاء من المستندات المختلفة، مثل نماذج مطالبات التأمين والسجلات الطبية وتقارير الشرطة، وتحويلها إلى بيانات منظمة يمكن معالجتها بسهولة بواسطة أنظمة الكمبيوتر. وهذا لا يؤدي إلى تسريع وقت معالجة المطالبات فحسب، بل يضمن أيضًا الدقة والاتساق في البيانات.
علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد هذه الأدوات أيضًا شركات التأمين في تحديد المطالبات الاحتيالية عن طريق الإبلاغ عن التناقضات في البيانات. على سبيل المثال ، إذا أبلغ المدعي عن إصابة لا تتوافق مع السجلات الطبية ، يمكن لأداة استخراج البيانات اكتشافها. يمكن للأداة بعد ذلك تنبيه شركة التأمين لمزيد من التحقيق في المطالبة.
الاستفادة من التقنيات المتطورة لتحسين إدارة مطالبات التأمين
تستخدم الأدوات الحديثة العديد من التقنيات لاستخراج البيانات بشكل فوري من مطالبات التأمين، بما في ذلك:
- التعرف الضوئي على الحروف (OCR)
يتضمن التعرف الضوئي على الحروف (OCR) مسح المستندات المادية ورقمنتها، مثل نماذج المطالبات والإيصالات، وتحويلها إلى نص يمكن قراءته آليًا. يعد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) مفيدًا عند التعامل مع البيانات المنظمة، مثل حقول النماذج. يمكنه التعرف على أحرف معينة واستخراجها تلقائيًا.
- معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
يتضمن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تحليل نص غير منظم ، مثل التقارير الطبية وتقارير الشرطة ، لاستخراج المعلومات ذات الصلة. يمكن لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية أن تتعرف على الأنماط والعلاقات بين الكلمات والعبارات ، مما يسمح لها باستخراج المعنى من البيانات النصية. - تعلم الآلة (ML)
يتضمن تعلم الآلة خوارزميات تدريبية للتعرف على الأنماط والعلاقات في البيانات ، مما يسمح لهم باستخراج المعلومات تلقائيًا. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والتعلم منها بمرور الوقت ، وتحسين دقتها وكفاءتها. - استخراج البيانات على أساس قالب AI
على أساس القالب استخراج البيانات هي تقنية تستخدم قوالب محددة مسبقًا لتحديد حقول بيانات محددة في أنواع مختلفة من المستندات. يتم إنشاء هذه القوالب باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، مما يتيح لها استخراج حقول البيانات بدقة عالية. يوفر استخراج البيانات المستندة إلى قالب الذكاء الاصطناعي دقة لا مثيل لها، مما يضمن استخراج 100% من البيانات ذات الصلة عند تنفيذها بشكل صحيح.
فوائد أتمتة إدارة مطالبات التأمين
يمكن أن توفر أتمتة عمليات إدارة مطالبات التأمين العديد من الفوائد لشركات التأمين، مثل:
- أوقات معالجة المطالبات أسرع: ومن خلال أتمتة عملية إدخال البيانات، يمكن لشركات التأمين تقليل الوقت الذي تستغرقه معالجة المطالبات، مما يسمح لها بتقديم دفعات أسرع لعملائها.
- وفورات في التكاليف: من خلال تقليل العمل اليدوي والأخطاء، يمكن لبرامج إدارة المطالبات أن تساعد شركات التأمين على تقليل تكاليفها التشغيلية وتحسين أرباحها النهائية.
- تحسين رضا العملاء: من خلال توفير أوقات معالجة المطالبات بشكل أسرع وتقليل الحاجة إلى الأعمال الورقية اليدوية ، يمكن لهذه الأدوات تحسين رضا العملاء وولائهم.
السيناريوهات العملية: حالات استخدام إدارة مطالبات التأمين
مطالبات التأمين على السيارات:
في حالة مطالبات التأمين على السياراتقد تستغرق عملية تقديم المطالبة وقتًا طويلاً ومعقدة. يحتاج العملاء إلى إرسال نماذج المطالبة وتقديرات الإصلاح والمستندات الداعمة الأخرى، والتي قد تستغرق عدة أيام للمعالجة.
باستخدام OCR لمسح هذه المستندات ضوئيًا ورقمنتها ، يمكن لشركات التأمين أتمتة عملية إدخال البيانات واستخراج المعلومات ذات الصلة ، مثل نوع الضرر وتكلفة الإصلاح وتاريخ الحادث.
ضع في اعتبارك سيناريو يقوم فيه العميل بتقديم مطالبة لحادث حاجز الأمان. في هذه الحالة ، يمكن لنظام التعرف الضوئي على الحروف مسح واستخراج المعلومات ذات الصلة من تقدير الإصلاح. يمكنه تحديد تفاصيل مثل تكلفة استبدال الجزء التالف والوقت المقدر المطلوب لإكمال الإصلاح.
يمكن بعد ذلك إدخال هذه المعلومات في نظام شركة التأمين تلقائيًا ، مما يقلل الوقت المستغرق لمعالجة المطالبة ويضمن إدخال بيانات دقيقة ومتسقة في النظام.
مطالبات التأمين الصحي:
مطالبات التأمين الصحي يمكن أن تكون معقدة وتستغرق وقتا طويلا. يحتاج المطالبون إلى تقديم السجلات الطبية والفواتير والمستندات الداعمة الأخرى لإثبات أنهم مؤهلون للحصول على التغطية. باستخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحليل السجلات الطبية، يمكن لشركات التأمين استخراج المعلومات ذات الصلة، مثل التشخيص والعلاج والأدوية الموصوفة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين وقت معالجة المطالبات ودقتها.
على سبيل المثال ، إذا قدم المدعي فاتورة طبية لإجراء عملية جراحية ، فيمكن لنظام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) استخراج المعلومات من الفاتورة ، مثل تاريخ الإجراء واسم الطبيب ونوع الجراحة التي تم إجراؤها. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتحديد مبلغ الدفع المناسب والتأكد من معالجة المطالبة بدقة وسرعة ، مما قد يؤدي إلى تحسين رضا العملاء.
مطالبات تعويض العمال:
مطالبات تعويض العمال يمكن أن تكون معقدة، لأنها تنطوي على الفواتير الطبية والتقارير وغيرها من الوثائق الداعمة. وباستخدام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لمسح هذه المستندات ضوئيًا ورقمنتها، يمكن لشركات التأمين أتمتة عملية إدخال البيانات. ويمكنهم استخراج المعلومات ذات الصلة، مثل تاريخ العلاج ونوع الإصابة وتكلفة العلاج.
على سبيل المثال ، إذا قدم المدعي فاتورة طبية لإصابة متعلقة بالعمل ، يمكن لنظام التعرف الضوئي على الحروف استخراج معلومات من الفاتورة ، مثل تاريخ العلاج ونوع الإصابة وتكلفة العلاج.
تبسيط إدارة المطالبات مع Astera
توفر أدوات استخراج البيانات الحديثة فوائد كبيرة لصناعة التأمين من خلال تبسيط عمليات إدارة المطالبات، وخفض التكاليف، وتحسين رضا العملاء.
لذلك، من الضروري الاستثمار في أداة معالجة المطالبات المناسبة. Astera، وهو حل رائد لاستخراج البيانات، يمكن أن يساعد بشكل كبير في تبسيط عملية معالجة المطالبات للشركات.
Astera ساعدت شركة Aclaimant، وهو نظام متقدم للحد من المخاطر وإدارة الحوادث، في تقليل وقت إدارة المطالبات بنسبة 50%. تمكن العميل من استخراج بيانات المطالبات من نماذج PDF إلى ملفات Excel وCSV باستخدام قوالب معدة مسبقًا. وتمكنوا بعد ذلك من إعداد عملية أتمتة لجميع الملفات الواردة، مما مكنهم من تقليل الوقت اللازم للوصول إلى البيانات بشكل كبير.
بالإضافة إلى استخراج البيانات Astera يوفر منصة شاملة لمعالجة المطالبات. فهو يساعد المستخدمين على تنظيف البيانات، وتنسيق خطوط أنابيب ETL/ELT، وبناء مستودع بيانات مخصص. كل ذلك دون كتابة أي رمز.
جربها بنفسك مع أ مجانا محاكمة شنومك يوم or قم بالتواصل معنا للحصول على عرض شخصي!
