Управление обработкой претензий с помощью искусственного интеллекта

 95% страховщиков в настоящее время ускоряют цифровую трансформацию с помощью обработки претензий на основе искусственного интеллекта. Традиционно этот процесс включал в себя такие действия, выполняемые вручную, как инициирование претензии, ввод данных, проверка, принятие решения и выплата, что отнимало значительное время и ресурсы. 

Однако внедрение ИИ заменило утомительный ручной труд, что позволило компаниям эффективно оптимизировать свои задачи. Согласно отчету Market Research Future, ожидается, что объем ИИ на страховом рынке вырастет с USD 4.2 млрд. в 2022 году до 40.1 млрд долларов США к 2030 году, что свидетельствует о значительном росте и инвестициях в искусственный интеллект.  

Обработка претензий на основе искусственного интеллекта — это универсальное решение для мгновенного обнаружения и отклонения мошеннических претензий, предоставления точной оценки ущерба и предотвращения рисков.  

Вклад технологий искусственного интеллекта в обработку претензий  

Внедрение искусственного интеллекта в управление претензиями оптимизирует процесс и повышает точность данных за счет эффективной обработки неструктурированных данных. Технология позволяет быстро анализировать данные из нескольких источников, таких как полицейские отчеты, медицинские записи и показания свидетелей.  

Это помогает страховым компаниям принимать более быстрые и обоснованные решения. Обычно используются различные технологии. Обработка документов с помощью искусственного интеллекта, включая глубокое обучение, машинное обучение и обработку естественного языка. 

Эти технологии способствуют беспрепятственной, точной и эффективной обработке претензий с использованием ИИ посредством: 

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это подкатегория ИИ, которая подходит для различных приложений при обработке претензий. Он использует передовые алгоритмы, помогающие страховым компаниям точно и эффективно обрабатывать претензии. Глубокое обучение помогает обрабатывать претензии путем анализа изображений и видео. 

Например, в случае автомобильной аварии алгоритмы глубокого обучения могут автоматически анализировать изображения поврежденных транспортных средств. Он может определить степень повреждения и оценить стоимость ремонта, не полагаясь на структурированные данные, такие как файлы Excel и базы данных.  

Машинное обучение  

Машинное обучение играет важную роль в оптимизации обработки претензий ИИ. Он может анализировать большие объемы данных, чтобы распознавать закономерности и тенденции в данных о претензиях. Эти данные помогают прогнозировать результаты претензий за счет автоматизации некоторых частей процесса рассмотрения претензий. Существуют такие инструменты, как Docsumo и Levity AI, которые используют машинное обучение для извлечения данных из источников неструктурированных данных. Используя такие инструменты, страховые компании могут улучшить свою обработку, сократив время и ресурсы. 

 Обработка естественного языка  

Обработка естественного языка (NLP) стала жизненно важным технологическим инструментом в обработке претензий. Это помогает страховым компаниям автоматизировать процесс извлечения и проверки информации из неструктурированных данных, таких как формы претензий и электронные письма.  

С помощью NLP страховые компании могут быстро и точно обрабатывать претензии, что сокращает время, необходимое для урегулирования претензий и обеспечения удовлетворенности клиентов. Кроме того, НЛП позволяет страховщикам выявлять мошеннические претензии путем анализа языковых моделей и выявления несоответствий в претензиях. 

Преимущества интеграции обработки претензий на основе искусственного интеллекта  

Интеграция искусственного интеллекта в обработку претензий дает множество преимуществ, некоторые из них включают следующие.

Повышенная точность обработки неструктурированных данных

Ручная обработка претензий может быть неопределенной из-за человеческой ошибки, неправильной интерпретации информации и непоследовательного применения правил. По данным исследования, на долю человеческих ошибок приходится до 82% данных.  Однако с ИИ такие методы, как сверточные нейронные сети (CNN), такие ошибки значительно уменьшаются. Эти инструменты используют CNN для точно анализировать изображения поврежденного имущества или интерпретировать их, что приводит к более быстрой и точной оценке претензий и более удовлетворенным клиентам. 

Улучшенная скорость рабочих процессов  

Традиционная обработка претензий — это трудоемкая задача, такая как ручной ввод и анализ данных сотрудниками. Однако системы на базе искусственного интеллекта обрабатывают огромные объемы данных с помощью машинного обучения, что сокращает время, обычно необходимое для обработки претензии, что особенно полезно для обработки неструктурированных данных. 

Эти системы используют такие методы, как обработка естественного языка (NLP), для извлечения и интерпретации соответствующей информации из различных источников, таких как изображения, PDF-файлы и электронные письма. Это делает обработку претензий быстрее, точнее и дешевле, поскольку для выполнения этой работы не требуется столько людей. 

Повышение удовлетворенности клиентов 

Каждая организация хочет, чтобы ее клиенты были в центре внимания, но ручная обработка претензий часто задерживает их запросы и запросы. В этом отношении страховые чат-боты на базе искусственного интеллекта улучшили общение с клиентами, предоставляя мгновенную помощь. Таким образом, компании могли без задержек отвечать на запросы клиентов. В результате многие потребители решают продлить свою страховку у того же страховщика. Во многом это связано с удобством получения обновлений в режиме реального времени о статусе претензий, деталях покрытия и требованиях к документации.. В результате многие потребители решают в  

продлить страховку у того же страховщика. So что они могут получать в режиме реального времени обновления о статусе претензий, деталях покрытия и требованиях к документации. 

Соответствие нормативным требованиям 

Системы обработки претензий с использованием искусственного интеллекта разработаны с учетом нормативных требований, обеспечивая точность и эффективность обработки претензий. Эти системы хорошо оснащены достойными алгоритмами, такими как обнаружение аномалий и прогнозное моделирование, а также предотвращение мошеннических претензий. 

В результате они соблюдают протоколы безопасности и защищают конфиденциальность конфиденциальной информации. Кроме того, процессы урегулирования претензий, основанные на искусственном интеллекте, подлежат регулярным проверкам со стороны регулирующих органов. Эти проверки гарантируют, что они работают в соответствии с применимыми законами и правилами. 

Главные прогнозы на будущее обработки претензий с помощью искусственного интеллекта  

Поскольку все больше страховых компаний внедряют обработку претензий на основе искусственного интеллекта, последующие годы кажутся многообещающими. Тем не менее, технология будет продолжать развиваться, и страховые компании, скорее всего, будут следовать ее достижениям. Вот почему компании должны определить технологии и их потенциал для включения в свои процессы рассмотрения претензий в последующие годы. 

После анализа вклада ИИ в управление претензиями пришло время признать, как эти технологии будет прогрессировать в будущем.  

Интернет вещей (IoT) для обработки в реальном времени

Использование Интернета Вещи (IoT) при обработке претензий в режиме реального времени может совершить революцию в страховой отрасли. В последующие годы страховщики будут собирать данные для своих клиентов в режиме реального времени с помощью устройств Интернета вещей, таких как датчики и носимые устройства. 

Использование Интернета вещей (IoT) для обработки претензий в режиме реального времени может произвести революцию в страховой отрасли. В последующие годы страховщики будут собирать данные для своих клиентов в режиме реального времени с помощью устройств Интернета вещей, таких как датчики и носимые устройства. 

Например, автомобильный датчик может обнаружить аварию и автоматически сообщить об этом страховщику, который сможет немедленно обработать претензию. Это сэкономит время и уменьшит вероятность мошеннических претензий. 

Расширенная прогнозная аналитика для индивидуальной обработки  

Фильтр прогнозный анализ индивидуальное страхование, вероятно, принесет несколько преимуществ в отношении будущей обработки претензий. Например, компании могут анализировать неструктурированные данные из различных источников, таких как социальные сети, телеметрия и другие платформы, используя прогнозный анализ. Эта технология позволит страховщикам предлагать более персонализированные полисы, основанные на индивидуальных факторах риска, что может снизить общие претензии и затраты.  

Сотрудничество блокчейна и искусственного интеллекта  

Эксперты прогнозируют, что сотрудничество технологии блокчейна с обработкой претензий ИИ приведет к повышению скорости и точности регистрации претензий.  

Один из возможных сценариев заключается в том, что технология блокчейна может безопасно хранить и обмениваться данными, связанными со страховыми случаями. Создавая систему распределенного реестра, все стороны, участвующие в процессах рассмотрения претензий, могут получить доступ к одной и той же информации в режиме реального времени, что снижает вероятность ошибок и мошенничества. 

Постоянное совершенствование посредством самообучения  

Ни для кого не секрет, что в ближайшие годы в обработке претензий ИИ произойдут значительные улучшения. Согласно прогнозам, системы искусственного интеллекта будут продолжать учиться на каждой обработанной претензии, делая операции более эффективными и достоверными.  

Эти самообучающиеся системы могут адаптироваться к новым требованиям и развивать нормативную среду, не нарушая операционную деятельность. Это может привести к более быстрому и лучшему обработка претензий, повышая уровень удержания клиентов. Кроме того, модели самообучения могут выявлять тенденции в данных о претензиях, одновременно предупреждая страховщиков о необходимости распознавать потенциальные риски и принимать меры по борьбе с ними. 

Использование AR и VR в оценке претензий AI  

Ожидается, что дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR) обеспечат страховщикам и клиентам более захватывающий и интерактивный опыт. AR может использоваться для наложения цифровой информации на объекты реального мира, что позволяет страховщикам быстро идентифицировать ущерб имуществу и получить к нему доступ. С другой стороны, VR может создать полностью стимулирующую среду, позволяя страховщикам виртуально осматривать недвижимость, не находясь там физически.  

Действительно, ближайшие годы обработки претензий с помощью ИИ будут яркими, особенно с учетом этих технологических прогнозов, поддержанных экспертами. 

Завершение!

В будущем интеграция искусственного интеллекта в обработку претензий станет все более значимой. Способность ИИ эффективно и точно извлекать данные из неструктурированных источников обещает произвести революцию в страховой отрасли. Этот технологический прогресс не только сократит расходы страховых компаний, но и улучшит качество обслуживания клиентов, сделав процесс рассмотрения претензий более быстрым и надежным.

В этом контексте, Astera ReportMiner становится мощным инструментом. Это передовое программное обеспечение для извлечения данных использует искусственный интеллект для интеллектуального извлечения данных из неструктурированных источников.

Он предлагает такие функции, как автоматическое извлечение и проверка данных, обеспечивая эффективность и точность. Его способность идентифицировать и извлекать важные данные из сложных источников сводит к минимуму ошибки, тем самым улучшая общий процесс рассмотрения претензий. Чтобы ощутить возможности Astera ReportMiner из первых рук, скачайте 14-дневная бесплатная пробная версия прямо сейчас