Navegando no processamento de reclamações baseado em IA

 95% das seguradoras estão atualmente acelerando sua transformação digital com processamento de sinistros baseado em IA. Tradicionalmente, esse processo envolvia etapas manuais, como início de sinistro, entrada de dados, validação, tomada de decisão e pagamento, consumindo tempo e recursos significativos. 

No entanto, a introdução da IA ​​substituiu o tedioso trabalho manual, permitindo às empresas agilizar as suas tarefas de forma eficiente. De acordo com um relatório da Market Research Future, espera-se que a IA no tamanho do mercado de seguros cresça de USD 4.2 bilhões em 2022 para 40.1 mil milhões de dólares até 2030, demonstrando um crescimento e investimento substanciais na IA.  

O processamento de sinistros com tecnologia de IA é uma solução completa para detecção e rejeição instantânea de sinistros fraudulentos, fornecendo estimativas precisas de danos e prevenção de riscos.  

Contribuição da tecnologia de IA no processamento de sinistros  

A implementação de IA na gestão de sinistros otimiza o processo e melhora a precisão dos dados ao lidar com dados não estruturados de forma eficiente. A tecnologia pode analisar rapidamente dados de diversas fontes, como relatórios policiais, registros médicos e depoimentos de testemunhas.  

Isso ajuda as seguradoras a tomar decisões mais rápidas e bem informadas. Várias tecnologias são comumente usadas em Processamento de documentos com tecnologia de IA, incluindo aprendizado profundo, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. 

Essas tecnologias contribuem para um processamento de reclamações de IA contínuo, preciso e eficiente por meio de: 

Aprendizagem profunda

O aprendizado profundo é uma subcategoria de IA que se adapta a uma variedade de aplicações no processamento de sinistros. Ele usa algoritmos avançados para ajudar as seguradoras a processar sinistros com precisão e eficiência. O aprendizado profundo auxilia no processamento de sinistros, analisando imagens e vídeos. 

Por exemplo, no caso de um acidente de carro, algoritmos de aprendizagem profunda podem analisar automaticamente imagens de veículos danificados. Ele pode determinar a extensão dos danos e estimar os custos de reparo, tudo sem depender de informações estruturadas como arquivos Excel e bancos de dados.  

Machine Learning  

O aprendizado de máquina desempenha um papel importante na simplificação do processamento de reivindicações de IA. Ele pode analisar grandes quantidades de dados para reconhecer padrões e tendências nos dados de sinistros. Esses dados ajudam a prever os resultados dos sinistros, automatizando algumas partes do processo de sinistros. Existem ferramentas como Docsumo e Levity AI que usam ML para extrair dados de fontes de dados não estruturadas. Ao utilizar essas ferramentas, as seguradoras podem melhorar o seu processamento com tempo e recursos reduzidos. 

 Processamento de linguagem natural  

O processamento de linguagem natural (PNL) tornou-se uma ferramenta tecnológica vital no processamento de sinistros. Ajuda as seguradoras a automatizar o processo de extração e verificação de informações de dados não estruturados, como formulários de sinistro e e-mails.  

Com a PNL, as seguradoras podem processar sinistros com rapidez e precisão, o que reduz o tempo necessário para liquidar sinistros e manter os clientes satisfeitos. Além disso, a PNL permite que as seguradoras identifiquem sinistros fraudulentos analisando padrões de linguagem e detectando inconsistências nos sinistros. 

Benefícios da integração do processamento de sinistros baseado em IA  

A integração da IA ​​no processamento de sinistros oferece vários benefícios, alguns deles incluem os seguintes.

Maior precisão no tratamento de dados não estruturados

O processamento manual de reclamações pode ser incerto devido a erros humanos, má interpretação de informações e aplicação inconsistente de regras. De acordo com a pesquisa, o erro humano é responsável por até 82% De dados.  No entanto, com IA técnicas como redes neurais convolucionais (CNNs), tais erros são significativamente reduzidos. Essas ferramentas usam CNNs para analisar com precisão imagens de propriedades danificadas ou interpretá-las, resultando em avaliações de sinistros mais rápidas e precisas e clientes mais satisfeitos. 

Maior velocidade dos fluxos de trabalho  

O processamento tradicional de reclamações é uma tarefa demorada, como a entrada e análise manual de dados pelos funcionários. No entanto, os sistemas baseados em IA processam grandes quantidades de dados utilizando aprendizagem automática, o que reduz o tempo normalmente necessário para processar uma reclamação, o que é particularmente benéfico para o tratamento de dados não estruturados. 

Esses sistemas usam técnicas como processamento de linguagem natural (PNL) para extrair e interpretar informações relevantes de diversas fontes, como imagens, PDFs e e-mails. Isso torna o processamento de reclamações mais rápido, preciso e barato porque não são necessárias tantas pessoas para fazer o trabalho. 

Melhor Satisfação do Cliente 

Toda organização deseja manter seus clientes na vanguarda, mas o processamento manual de reclamações muitas vezes atrasa suas solicitações e dúvidas. Nesse sentido, os chatbots de seguros com tecnologia de IA melhoraram a comunicação com o cliente, fornecendo assistência instantânea. Dessa forma, as empresas poderiam responder às dúvidas dos clientes sem demora. Como resultado, muitos consumidores decidem renovar o seu seguro com a mesma seguradora. Isto se deve em grande parte à conveniência de receber atualizações em tempo real sobre o status do sinistro, detalhes da cobertura e requisitos de documentação.. Como resultado, muitos consumidores decidem para  

renovar o seguro com a mesma seguradora. So que eles possam receber atualizações em tempo real sobre status de sinistros, detalhes de cobertura e requisitos de documentação. 

Conformidade com os requisitos regulamentares 

Os sistemas de processamento de sinistros de IA são projetados para cumprir os requisitos regulatórios, garantindo a precisão e a eficiência do processamento de sinistros. Esses sistemas estão bem equipados com algoritmos decentes, como detecção de anomalias e modelagem preditiva, e evitam sinistros fraudulentos. 

Como resultado, eles cumprem os protocolos de segurança e protegem a privacidade das informações confidenciais. Além disso, os processos de reclamação baseados em IA estão sujeitos a auditorias regulares por parte dos órgãos reguladores. Essas auditorias garantem que elas operem de acordo com as leis e regulamentos aplicáveis. 

Principais previsões para o futuro do processamento de sinistros baseado em IA  

À medida que mais companhias de seguros adotam o processamento de sinistros baseado em IA, os anos seguintes parecem promissores. No entanto, a tecnologia continuará evoluindo e as seguradoras provavelmente acompanharão os avanços. É por isso que as empresas devem identificar as tecnologias e o seu potencial para incorporar nos seus processos de sinistros nos próximos anos. 

Depois de analisar a contribuição da IA ​​na gestão de sinistros, é hora de reconhecer como essas tecnologias irá progredir no futuro.  

Internet das Coisas (IoT) para processamento em tempo real

O uso da Internet de Coisas (IoT) no processamento de sinistros em tempo real tem o potencial de revolucionar o setor de seguros. Nos anos seguintes, as seguradoras coletarão dados de seus clientes em tempo real usando dispositivos IoT, como sensores e wearables. 

O uso da Internet das Coisas (IoT) no processamento de sinistros em tempo real tem o potencial de revolucionar o setor de seguros. Nos anos seguintes, as seguradoras coletarão dados de seus clientes em tempo real usando dispositivos IoT, como sensores e wearables. 

Por exemplo, um sensor de carro pode detectar um acidente e informar automaticamente a seguradora, que poderá processar o sinistro imediatamente. Isto pouparia tempo e reduziria o potencial de reclamações fraudulentas. 

Análise Preditiva Avançada para Processamento Personalizado  

Avançado análise preditiva para seguros personalizados provavelmente trará vários benefícios em relação ao futuro do processamento de sinistros. Por exemplo, as empresas podem analisar dados não estruturados de diversas fontes, como mídias sociais, telemetria e outras plataformas, usando análise preditiva. A tecnologia permitirá que as seguradoras ofereçam apólices mais personalizadas com base em fatores de risco individuais, o que poderá reduzir sinistros e custos globais.  

Colaboração de Blockchain e Inteligência Artificial  

Os especialistas previram que a colaboração da tecnologia blockchain com o processamento de reclamações de IA resultará em maior velocidade e precisão dos registros de reclamações.  

Um cenário possível é que a tecnologia blockchain possa armazenar e compartilhar com segurança dados relacionados a sinistros de seguros. Ao criar um sistema de contabilidade distribuída, todas as partes envolvidas nos processos de sinistros podem acessar as mesmas informações em tempo real, reduzindo as chances de erros e fraudes. 

Melhoria Contínua com Autoaprendizagem  

Não é nenhum segredo que haverá melhorias significativas no processamento de reclamações de IA nos próximos anos. De acordo com as previsões, os sistemas de IA continuarão aprendendo com cada sinistro processado, tornando as operações mais eficientes e autênticas.  

Esses sistemas de autoaprendizagem podem se adaptar a novas reivindicações e evoluir os cenários regulatórios sem perturbar as operações. Isto poderia levar a um processo mais rápido e melhor processamento de reclamações, aumentando as taxas de retenção de clientes. Além disso, os padrões de autoaprendizagem podem identificar tendências nos dados de sinistros, ao mesmo tempo que alertam as seguradoras para reconhecer riscos potenciais e medidas para combatê-los. 

O uso de AR e VR na avaliação de reivindicações de IA  

Espera-se que a realidade aumentada (AR) e a realidade virtual (VR) proporcionem uma experiência mais imersiva e interativa para seguradoras e clientes. A AR pode ser usada para sobrepor informações digitais sobre objetos do mundo real, permitindo que as seguradoras identifiquem e acessem rapidamente os danos a uma propriedade. Por outro lado, a RV pode criar um ambiente totalmente estimulado, permitindo que as seguradoras inspeccionem virtualmente uma propriedade sem estarem fisicamente presentes.  

Na verdade, os próximos anos de processamento de reclamações de IA serão brilhantes, especialmente com estas previsões tecnológicas apoiadas por especialistas. 

Empacotando!

Olhando para o futuro, a integração da inteligência artificial no processamento de sinistros deverá tornar-se cada vez mais significativa. A capacidade da IA ​​de extrair dados de fontes não estruturadas com eficiência e precisão promete revolucionar o setor de seguros. Este avanço tecnológico não só reduzirá os custos para as companhias de seguros, mas também melhorará a experiência do cliente, tornando o processo de sinistros mais rápido e confiável.

Neste contexto, Astera ReportMiner surge como uma ferramenta poderosa. Este software avançado de extração de dados utiliza inteligência artificial para extrair dados de forma inteligente de fontes não estruturadas.

Ele oferece recursos como extração e validação automatizada de dados, garantindo eficiência e precisão. Sua capacidade de identificar e extrair pontos de dados relevantes de fontes complexas minimiza erros, melhorando assim o processo geral de sinistros. Para experimentar as capacidades de Astera ReportMiner em primeira mão, baixe o 14-day free trial hoje mesmo.