Et krav er et oksymoron i forsikringsbransjen (Forsikringskrav) – verken forsikringsselskapene eller kundene ønsker å stille krav. Begge parter ønsker imidlertid forskjellige ting når kravene eventuelt skal fremmes.
Kunden ønsker at reklamasjonsbehandlingen skal være rask, rask kommunikasjon, rask løsning og et personlig preg, hvis mulig.
Forsikringsselskapet ønsker effektiv og nøyaktig løsning. Og eliminer risikoen for overbetaling, svindel og rettssaker. Men hvorfor gjør det hevder dokumentautomatisering sak i forsikringsområdet?
Om oss 87 % av forsikringstakerne mener at hvordan krav behandles påvirker deres beslutninger om å holde seg til forsikringsselskapet.
På den ene siden er skadebehandling kanskje den mest synlige av alle forsikringsaktiviteter, noe som påvirker kundetilfredshet og oppbevaring. Og på den annen side er forsikringssvindel en enorm tiger som venter på å bli temmet. De totale kostnadene for forsikringssvindel var mer enn $ 40 milliarder årlig i USA. Forsikringskrav prosessering er ikke det eneste problemet som plager forsikringsbransjen. Noen andre altfor kjente kritiske problemer er
- Tiden brukt manuelt på å kopiere og lime inn data på tvers av flere systemer.
- Overbetalinger skyldes unøyaktigheter i kravbehandlingen.
- Veldig treg kravløsning som fører til kundeklager.
- Høyere driftskostnader.
Så hva er det første skrittet mot en bedre skadeopplevelse? AI-basert automatisering.
Kunstig intelligens i forsikringsbransjen
Før integrering AI-drevet kravbehandling, la oss forstå hvordan konvensjonell kravbehandling fungerer.
Ved konvensjonell skadebehandling må kunden som krever forsikringen fremlegge alle nødvendige dokumenter for å bekrefte og underbygge sannheten av forespørselen. De primære trinnene i skadebehandlingen er skadebehandling, EOB-er og oppgjør. Selv om dette virker enkelt, er det lettere sagt enn gjort.
Det kreves massevis av papirarbeid, dokumentverifisering, dataanalyse og faktasjekking før kravet kan avgjøres. Og denne prosessen er full av manuelle feil under verifisering og gjennomgang, og baner vei for omfattende kravsvindel. Det er grunnen til at selskaper utnytter fordelene med AI.
AI-aktivert kravbehandling – prosessen
Integreringen av AI i forsikringsforretningsmodellen kan gi verdi til både kunder og forsikringsselskap.
Tenk deg for eksempel at kjøretøyet ditt var involvert i en mindre ulykke. Med de innebygde telematikkenhetene vil kjøretøyet ditt sende informasjon om den mistenkte skaden på systemet. Det samme systemet vil søke bekreftelse fra kunden for å bekrefte ulykken.
Systemet vil bruke prediktiv og avansert analyse for å avgjøre om kravet kan behandles eller om menneskelig inngripen er nødvendig.
Hvordan behandle et krav med AI?
AI forsikringskrav behandling kan skje i løpet av få minutter, fra informasjonsutvinning fra dokumenter til krav til behandling.
Selv om vi har tatt eksempelet med kjøretøyskader AI-aktiverte forsikringskrav, er den samme prosessen gjentatt i andre krav. Sammen med NLP – Natural Language Processing – og OCR – Optical Character Recognition – teknikker er det mulig å fange opp og trekke ut viktig informasjon fra både håndskrevne og trykte dokumenter.
Videre kan NLP-drevne chatbots brukes til å vurdere den påståtte skaden ved å analysere bildene og videoene av skaden.
Eksempler på AI-aktivert kravbehandling
Flere nøkkelaktører i forsikringsbransjen utforsker fordelene med maskinlæring og skadebehandling for å forbedre behandlingen.
Nye AI-baserte plattformer utvikles for å analysere skader i sanntid ved hjelp av 3D-bilder. I tillegg brukes AI-baserte chatbots for å strømlinjeforme kunderesponssystemet ved å forenkle innsending av krav og foto- og videooppdatering av scenen.
Ved hjelp av NLP-løsninger strammer også forsikringsselskapene inn og identifiserer uredelige påstander.
Kvalitetsdata: Grunnlaget for AI-drevet skadebehandling
AI gir forsikringsselskaper muligheten til å ta kritiske beslutninger om kompliserte krav ved å granske kundedata, atferdsanalyse og kravdokumentasjon for å finne ut om kravet er ekte eller uredelig.
Det største hinderet for å oppnå automatisering er imidlertid å utvikle en robust ML-basert kravbehandlingsløsning som enkelt kan integreres i deres eksisterende systemer. Og det første trinnet i å utvikle maskinlæringsbaserte modeller som nøyaktig kan forutsi påstander, er å samle data av høy kvalitet.
Automatiseringsprosessen din kan bare gi håndgripelige resultater når data av høy kvalitet brukes til å trene ML-modellene. Det er enkelt å integrere tilpassede løsninger i dine eldre systemer eller implementere et rammeverk som automatiserer behandling av krav. Men når du ikke jobber med kvalitets-, verifiserte og merkede data, vil du ikke kunne ta det første skrittet mot AI-automatisering.
Hvordan få kvalitetsdata til en lavere kostnad?
Forsikringsbransjen tjener mye på kunstig intelligens og maskinlæringsteknologi. Men maskinlæring trives med data, og å skaffe kvalitetsdata til en lavere kostnad; du må se på outsourcing.
Å sette ut datakravene dine til en premiumleverandør vil hjelpe deg å få en kickstart for utviklingen. Du trenger store mengder tredjepartsdata, kravregistreringer som forbrukerinformasjon, medisinske krav, bilder av skadedatabaser, medisinske behandlingsdokumenter, reparasjonsfakturaer og mer.
Shaip er den ledende dataleverandøren av godt merket data spesifikt for forsikringsautomatisering og skadebehandling. Med en pålitelig opplæringsdataleverandør som Shaip kan du fokusere på utvikling, testing og distribusjon automatiserte skadebehandlingsløsninger.
