Автоматизированная обработка претензий: подробное руководство

Обработка претензий — это многогранная операция, неотъемлемая часть отраслей страхования, здравоохранения и финансов. Это комплексная процедура, которая включает в себя тщательное рассмотрение претензии. Обработка претензий не является одноэтапным процессом; вместо этого он включает в себя несколько этапов, каждый из которых служит критической контрольной точкой для обеспечения точности и справедливости разрешения претензий.

Промышленности все чаще внедряют автоматизированную обработку претензий, чтобы повысить эффективность и точность этой важной функции. Согласно Statista Согласно исследованию, 25% страховых компаний изучают возможность перехода на автоматизацию обработки претензий в обозримом будущем. В этом технологическом подходе используются передовые инструменты для автоматизации традиционно ручных этапов обработки претензий. Он предлагает более рациональный, точный и эффективный по времени метод обработки претензий.

Хотя это значительно снижает вероятность человеческой ошибки, оно также сохраняет необходимость человеческого контроля в сложных сценариях принятия решений. Эта автоматизация знаменует собой значительный шаг вперед в управлении претензиями, предлагая потенциал для повышения эффективности и удовлетворенности клиентов.

Как работает обработка претензий?

1. Подача претензии: Процесс рассмотрения претензий начинается, когда страхователь подает в страховую компанию Первое уведомление об убытке (FNOL). Этот шаг представляет собой первое общение страхователя со страховщиком относительно убытка с предоставлением первоначальной информации о происшествии. Цифровые технологии упрощают этот шаг, позволяя держателям полисов подавать свои FNOL через цифровые платформы, такие как мобильные приложения или онлайн-порталы, что повышает доступность и эффективность.
2. Рассмотрение претензии: После получения FNOL обработчик претензий тщательно изучает полис, чтобы определить покрытие. На этом этапе тщательно изучаются условия полиса и особенности претензии. Процесс рассмотрения значительно упрощается за счет автоматизации, которая выявляет важные условия политики и сопоставляет сведения о заявителе с внешними базами данных, обеспечивая всестороннюю и точную проверку.
3. Проверка претензии: Затем страховщик приступает к проверке подлинности претензии путем сбора дополнительных данных. Этот шаг может включать оценку ущерба, фотографии происшествия, показания свидетелей или соответствующую медицинскую документацию. Процесс проверки ускоряется за счет автоматизации, которая собирает данные из различных источников, что повышает скорость и точность процесса.
4. Решение по претензии: На следующем этапе страховщик оценивает, утвердить или отклонить претензию на основе условий полиса и проверенных деталей претензии. Автоматизация помогает на этом этапе, применяя заранее установленные правила для установления выплат и покрытия. Тем не менее, для окончательных проверок сохраняется положение о вмешательстве человека, чтобы обеспечить справедливость и точность, сочетая эффективность автоматизации с возможностью принятия людьми тонких решений.
5. Выплата платежа: После утверждения претензии страховщик начинает выплату истцу. На этом этапе рассчитывается окончательная сумма расчета и организуется ее выплата. Процесс оплаты усиливается за счет автоматизации, которая использует цифровые методы оплаты, обеспечивая быстрые транзакции и четкие записи, тем самым повышая прозрачность и отслеживаемость.
6. Анализ данных претензии: После завершения процесса рассмотрения претензий страховщик может провести углубленный анализ данных о претензиях. Инструменты автоматизации облегчают этот анализ, предоставляя структурированные данные для удобного изучения и интерпретации. Анализ дает ценную информацию, позволяющую страховщикам выявлять тенденции, выявлять потенциальные мошеннические действия и определять области для улучшения процессов.

Ручная и автоматизированная обработка претензий

Представьте себе ситуацию, когда страхователь попал в автомобильную аварию. В традиционной системе обработки претензий вручную страхователь сначала должен сообщить о происшествии в страховую компанию, часто по телефону или электронной почте. Затем им нужно будет заполнить подробную форму претензии и собрать подтверждающие документы, такие как фотографии ущерба, копию полицейского отчета и любые медицинские заключения в случае наличия травм.

После подачи этих документов к ним приступает специалист по урегулированию претензий в страховой компании. Оператор вручную просматривает каждый документ, извлекая необходимую информацию, такую ​​как дата, время и место происшествия, степень ущерба и стоимость любого медицинского лечения. Этот процесс извлечения занимает много времени и требует пристального внимания к деталям, чтобы не пропустить ни одной информации.

Затем специалист по урегулированию претензий проверяет извлеченную информацию. Они сопоставляют детали аварии с отчетом полиции, сверяют медицинские счета с подробностями лечения, предоставленными больницей, и сравнивают фотографии повреждений с оценкой авторемонтной мастерской. Этот процесс ручной проверки утомителен и подвержен человеческим ошибкам.

Переход к автоматизации

Страховые компании все чаще ищут способы автоматизировать обработку претензий, чтобы смягчить эти проблемы. Автоматизация ускоряет процесс и повышает точность и эффективность, сокращая затраты, минимизируя ошибки и повышая удовлетворенность клиентов. Согласно McKinseyАвтоматизация потенциально может сократить расходы, связанные с рассмотрением претензий, до 30%.

Ключевой технологией, способствующей этой трансформации, является Интеллектуальная обработка документов (IDP). IDP сочетает в себе возможности искусственного интеллекта и оптического распознавания символов (OCR) для извлечения данных из неструктурированных документов, таких как формы претензий.

При обработке претензий IDP может значительно ускорить процесс за счет автоматизации таких задач, как извлечение данных из форм претензий и проверка претензий. Например, технология OCR может сканировать и извлекать данные из форм претензий независимо от их формата или источника. Компонент искусственного интеллекта IDP обеспечивает точность этого процесса, позволяя системе учиться на опыте, выявлять закономерности, устанавливать связи и даже понимать контекст извлеченных данных.

Используя возможности IDP, страховые компании могут принимать более быстрые и точные решения по претензиям, улучшая качество обслуживания и повышая удовлетворенность клиентов.

Вот сравнительная таблица, иллюстрирующая различия:

	Ручная обработка претензий	Автоматизированная обработка претензий
Скорость	Медленнее из-за вмешательства человека на каждом этапе	Быстрее за счет автоматизации на каждом этапе
точность	Склонен к человеческим ошибкам	Более высокая точность благодаря автоматическим проверкам
Эффективность	Менее эффективен из-за ручной обработки.	Более эффективно благодаря оптимизированным процессам
Цена	Более высокие эксплуатационные расходы	Низкие эксплуатационные расходы
Анализ данных	Ограничено и требует много времени	Структурированные данные для простого и быстрого анализа
Прозрачность и отслеживаемость	Ограниченный	Улучшено за счет цифровых записей

 

Кому выгодна автоматизация обработки претензий?

Автоматизированное извлечение неструктурированных данных изменило структуру страховой отрасли, приведя к значительным улучшениям в четырех ключевых областях:

1. Обработка претензий:

Автоматизация позволяет быстро извлекать необходимую информацию из различных источников данных, что делает ненужным ручной ввод данных. Уменьшение количества ошибок и ускорение процесса рассмотрения претензий приводит к существенной экономии средств страховых компаний и ускоряет урегулирование претензий для держателей полисов. Кроме того, автоматическое отслеживание претензий в режиме реального времени обеспечивает клиентам беспрецедентную прозрачность.

2. Расследование претензий:

Выявление закономерностей и аномалий в огромных объемах неструктурированных данных оказалось неоценимым при расследовании претензий. Такие упреждающие меры минимизируют потери из-за мошеннических требований и гарантируют, что страховые взносы страхователей не будут несправедливо завышены для покрытия затрат, связанных с мошенничеством. Сохраняется целостность системы страхования, защищающая интересы честных страхователей.

3. Управление претензиями:

Автоматизация революционизирует процесс управления претензиями, легко собирая соответствующую информацию из различных источников данных. Эта эффективная система улучшает распределение ресурсов и принятие решений страховыми компаниями. Оно информирует держателей полисов о статусе их претензий, что приводит к более организованному и эффективному процессу управления претензиями.

4. Обслуживание клиентов:

Извлечение соответствующей информации из неструктурированных источников данных, таких как электронные письма и публикации в социальных сетях, позволяет страховым компаниям быстро и точно отвечать на запросы клиентов. Этот процесс приводит к повышению удовлетворенности клиентов и улучшению общего качества обслуживания клиентов. Кроме того, персонализированное общение с клиентами — еще одна функция, поддерживаемая автоматизацией, — добавляет еще один уровень обслуживания клиентов.

Преимущества автоматизированной обработки претензий

Автоматизированная обработка претензий дает множество преимуществ, повышая эффективность, точность и удовлетворенность клиентов при обработке претензий. Некоторые заметные преимущества включают в себя:

1. Ускоренный жизненный цикл претензий: Автоматизированная обработка претензий значительно сокращает время, необходимое от первоначальной подачи претензии до ее окончательного урегулирования. Он быстро извлекает и обрабатывает соответствующую информацию из неструктурированных данных, таких как медицинские заключения, фотографии с места происшествия или показания свидетелей. Такое ускорение жизненного цикла претензий повышает операционную эффективность и повышает качество обслуживания заявителя за счет более быстрого разрешения проблем.
2. Интеллектуальная сортировка претензий: Автоматизированные системы могут классифицировать претензии в зависимости от их сложности или потенциального риска путем анализа неструктурированных данных. Простые претензии могут быть быстро рассмотрены для немедленного урегулирования, а сложные претензии или претензии с высоким уровнем риска могут быть направлены опытным специалистам по урегулированию для детального расследования. Эта интеллектуальная сортировка оптимизирует распределение ресурсов и гарантирует, что каждой претензии будет уделено должное внимание.
3. Управление всплеском претензий: В ситуациях, когда объем претензий резко возрастает, например, после стихийного бедствия или крупномасштабной аварии, автоматизированная обработка претензий имеет неоценимое значение. Система может одновременно обрабатывать крупные претензии, извлекая данные из различных источников и быстро обрабатывая претензии. Таким образом, страховые компании могут эффективно помогать клиентам и поддерживать постоянный уровень обслуживания.
4. Расширенное обнаружение мошенничества: Учитывая, что по оценкам 5-10% страховых претензий являются мошенническими., автоматизация обработки претензий становится критически важной. Это помогает специалистам по урегулированию претензий выявлять закономерности и аномалии в данных о претензиях, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Они также могут использовать эту технологию для сопоставления данных о претензиях с историческими данными, условиями политики и отраслевыми показателями. Любые несоответствия или необычные закономерности помечаются для дальнейшего расследования, что позволяет страховым компаниям снижать риски, сокращать убытки и поддерживать целостность своей деятельности.

Варианты использования автоматизированной обработки претензий

Хотя автоматическая обработка претензий приносит пользу страховщикам и держателям полисов, ее влияние выходит за рамки этих преимуществ. Эта технология сыграла важную роль в оптимизации операций в различных отраслях, в первую очередь:

Страхование здоровья

Сектор здравоохранения часто сталкивается со сложностью и объемом страховых выплат. В этом контексте решающее значение имеет автоматическая обработка претензий. Автоматизированная система предназначена для извлечения и обработки данных из медицинских заключений и больничных счетов. Затем он сопоставляет каждое заявление с конкретными условиями полиса медицинского страхования, проверяя покрываемые процедуры, лимиты полиса и франшизы, гарантируя, что каждый аспект заявления соответствует положениям полиса. Автоматизация обеспечивает точные, справедливые и своевременные урегулирования претензий, значительно повышая эффективность процесса медицинского страхования.

Автострахование

Индустрия автострахования с ее разнообразным спектром претензий от незначительного ущерба до полной потери требует надежной и эффективной системы обработки претензий. Автоматизированная обработка претензий позволяет эффективно управлять данными из отчетов об авариях и счетов за ремонт, определяя, является ли претензия действительной и находится ли она в пределах действия полиса. Этот шаг имеет решающее значение для поддержания целостности процесса страхования и предотвращения мошеннических претензий. Впоследствии система рассчитывает сумму расчета, сокращая время обработки, сводя к минимуму человеческие ошибки и повышая доверие клиентов к процессу автострахования.

Страхование занятости

Требования о компенсации работникам, являющиеся важным компонентом страхования занятости, могут быть сложными из-за сложного характера задействованных данных. Автоматизированная обработка претензий упрощает этот процесс, извлекая соответствующие данные из отчетов о травмах, медицинских документов и записей о трудоустройстве. Он сверяет каждую претензию с политикой компенсации работникам и рассчитывает сумму компенсации, ускоряя процесс рассмотрения претензий, обеспечивая точную компенсацию и повышая удовлетворенность сотрудников.

Лучшие практики по автоматизации обработки претензий

Переход на автоматизированную систему обработки претензий может существенно повысить эффективность работы организации. Однако, чтобы максимизировать преимущества автоматизации, важно придерживаться определенных передовых практик. Эти рекомендации могут помочь обеспечить успешный переход и оптимальное использование системы автоматизации:

1. Установите четкие цели: Успешная автоматизация начинается с четких и определенных целей. Организация должна точно определить конкретные результаты, которых она стремится достичь с помощью автоматизации, например, сокращение времени разрешения претензий, повышение точности или повышение уровня обслуживания клиентов.
2. Выберите подходящую технологию: Выбор технологии автоматизации должен быть адаптирован к конкретным потребностям организации, иметь возможность интеграции с существующими системами и справляться со сложным процессом рассмотрения претензий.
3. Приоритизация безопасности данных: Учитывая конфиденциальный характер данных, используемых при обработке претензий, важно, чтобы выбранное решение соответствовало стандартам и правилам безопасности данных, обеспечивая защиту информации клиентов.
4. Персонал поезда: Несмотря на автоматизацию, человеческий фактор остается жизненно важным. Поэтому обучение персонала работе с новой системой необходимо для обеспечения эффективного использования и быстрого решения проблем.
5. Регулярно проверяйте и обновляйте: По мере развития технологий и потребностей бизнеса организации крайне важно регулярно пересматривать и обновлять систему автоматизации, гарантируя, что она продолжает удовлетворять меняющиеся потребности и идти в ногу с технологическими достижениями.

3 обязательных компонента автоматизированного решения для обработки претензий

При внедрении автоматизации обработки претензий решающее значение имеет выбор решения, которое отвечает конкретным потребностям и повышает операционную эффективность. Идеальное решение может значительно упростить процесс рассмотрения претензий. Вот три ключевые особенности, которые следует учитывать при выборе:

1. Взаимодействие системы: Решение должно легко интегрироваться с важными системами, такими как CRM, администрирование политик и выставление счетов. Такая интеграция обеспечивает бесперебойный поток данных, устраняет дублирование данных и повышает эффективность, что приводит к более быстрому и точному разрешению претензий.
2. Разнообразное управление данными: Система автоматизации должна быть способна обрабатывать огромное количество неструктурированных и разрозненных данных. Система с такой возможностью обеспечивает более быструю и точную обработку данных, что имеет решающее значение для извлечения необходимой информации для разрешения претензий и ускорения процесса рассмотрения претензий.
3. Единый доступ к данным: Система автоматизации должна централизовать данные из различных источников в едином хранилище. Система с этой функцией способствует лучшему сотрудничеству, более быстрому принятию решений и постоянной доступности системы, и все это имеет ключевое значение для оптимизации процесса рассмотрения претензий и повышения его эффективности.

Заключение

Интеграция автоматизированной обработки претензий с акцентом на управление неструктурированными данными знаменует собой важнейшее достижение в страховой отрасли. Этот сложный подход упрощает громоздкие процессы и позволяет страховщикам извлекать ценную информацию из ранее неиспользованных источников. Организации могут повысить эффективность, точность и удовлетворенность клиентов, используя передовые технологии, такие как искусственный интеллект и обработка естественного языка.

Однако успешная реализация требует принятия надежного решения. Это где Astera шаги в.

Он предлагает полный набор функций, отвечающих уникальным требованиям страховщиков. От бесшовной интеграции с существующими системами до мощных возможностей извлечения данных. Astera снабжает страховые организации необходимыми инструментами для процветания в современной среде, основанной на данных.

Чтобы узнать больше о Asteraрешение, загрузите нашу 14-дневную бесплатную пробную версию сегодня!