En påstand er en oxymoron i forsikringsbranchen (Forsikringskrav) – hverken forsikringsselskaberne eller kunderne ønsker at rejse krav. Begge parter ønsker dog forskellige ting, når kravene til sidst bliver indgivet.
Kunden ønsker, at sagsbehandlingen skal være hurtig, hurtig kommunikation, hurtig løsning og et personligt præg, hvis det er muligt.
Forsikringsselskabet ønsker effektiv, præcis løsning. Og eliminer risikoen for overbetaling, bedrageri og retssager. Men hvorfor gør hævder dokumentautomatisering noget på forsikringsområdet?
Om 87 % af forsikringstagerne mener, at hvordan krav behandles påvirker deres beslutninger om at holde sig til forsikringsselskabet.
På den ene side er skadebehandling måske den mest synlige af alle forsikringsaktiviteter, som påvirker kundetilfredshed og fastholdelse. Og på den anden side er forsikringssvindel en kæmpe tiger, der venter på at blive tæmmet. De samlede omkostninger ved forsikringssvindel var mere end 40 milliarder dollars årligt i USA. Forsikringskrav forarbejdning er ikke det eneste problem, der plager forsikringsbranchen. Nogle andre alt for velkendte kritiske spørgsmål er
- Den tid, der bruges manuelt på at kopiere og indsætte data på tværs af flere systemer.
- Overbetalinger skyldes unøjagtigheder i sagsbehandlingen.
- Meget langsom sagsbehandling, der fører til kundeklager.
- Højere driftsomkostninger.
Så hvad er det første skridt mod en bedre skadesoplevelse? AI-baseret automatisering.
Kunstig intelligens i forsikringsbranchen
Før integration AI-drevet skadebehandling, lad os forstå, hvordan konventionel behandling af krav fungerer.
Ved konventionel skadebehandling skal den kunde, der gør krav på forsikringen, fremvise alle de nødvendige dokumenter for at verificere og underbygge rigtigheden af anmodningen. De primære trin i sagsbehandlingen er sagsbehandling, EOB'er og afvikling. Selvom dette virker simpelt, er det lettere sagt end gjort.
Der kræves et væld af papirarbejde, dokumentbekræftelse, dataanalyse og faktatjek, før kravet kan afgøres. Og denne proces er fyldt med manuelle fejl under verifikation og gennemgang, hvilket baner vejen for omfattende kravsvindel. Det er grunden til, at virksomheder udnytter fordelene ved AI.
AI-aktiveret kravbehandling – processen
Integrationen af AI i forsikringsforretningsmodellen kan tilføre værdi til både kunder og forsikringsselskaber.
Forestil dig for eksempel, at dit køretøj var involveret i en mindre ulykke. Med de indlejrede telematikenheder vil dit køretøj sende information om den formodede skade på systemet. Det samme system vil søge bekræftelse fra kunden for at verificere ulykken.
Systemet vil bruge prædiktiv og avanceret analyse til at afgøre, om kravet kan behandles, eller om menneskelig indgriben er påkrævet.
Hvordan behandler man et krav med AI?
AI forsikringskrav behandling kan ske inden for et par minutter, fra informationsudtræk fra dokumenter til krav til behandling.
Selvom vi har taget eksemplet med køretøjsskader AI-aktiverede forsikringskrav, er den samme proces gentaget i andre krav. Sammen med NLP – Natural Language Processing – og OCR – Optical Character Recognition – teknikker er det muligt at fange og udtrække kritisk information fra både håndskrevne og trykte dokumenter.
Ydermere kan NLP-drevne chatbots bruges til at vurdere den påståede skade ved at analysere billeder og videoer af skaden.
Eksempler på AI-aktiveret kravbehandling
Flere nøgleaktører i forsikringsbranchen udforsker fordelene ved maskinlæring og skadebehandling at forbedre behandlingen.
Nye AI-baserede platforme udvikles til at analysere skader i realtid ved hjælp af 3-D-billeder. Derudover bliver AI-baserede chatbots brugt til at strømline kundesvarsystemet ved at forenkle indsendelse af krav og foto- og videoopdateringer af scenen.
Ved hjælp af NLP-løsninger strammer og identificerer forsikringsselskaberne også svigagtige krav.
Kvalitetsdata: Grundlaget for AI-drevet skadebehandling
AI giver forsikringsselskaber mulighed for at tage kritiske beslutninger om komplicerede krav ved at granske kundedata, adfærdsanalyse og kravdokumentation for at fastslå, om kravet er ægte eller svigagtigt.
Den største forhindring for at opnå automatisering er dog at udvikle en robust ML-baseret kravbehandlingsløsning, der problemfrit kan integreres i deres eksisterende systemer. Og det første skridt i udviklingen af maskinlæringsbaserede modeller, der præcist kan forudsige påstande, er at indsamle data af høj kvalitet.
Din automatiseringsproces kan kun give håndgribelige resultater, når data af høj kvalitet bruges til at træne ML-modellerne. Det er nemt at integrere tilpassede løsninger i dine ældre systemer eller implementere en ramme, der automatiserer behandling af krav. Men når du ikke arbejder med kvalitets-, verificerede og mærkede data, vil du ikke være i stand til at tage det første skridt mod AI-automatisering.
Hvordan får man kvalitetsdata til en lavere pris?
Forsikringsbranchen får meget ud af kunstig intelligens og maskinlæringsteknologi. Men maskinlæring trives på data og at erhverve kvalitetsdata til en lavere pris; du skal se på outsourcing.
Outsourcing af dine datakrav til en premium-udbyder vil hjælpe dig med at få en kickstart af udviklingen. Du har brug for store mængder tredjepartsdata, kravregistreringer såsom forbrugeroplysninger, medicinske krav, fotos af skadesdatabaser, medicinske behandlingsdokumenter, reparationsfakturaer og mere.
Shaip er den førende dataleverandør af velmærkede data, der er specifikke for forsikringsautomatisering og sagsbehandling. Med en pålidelig udbyder af træningsdata som Shaip kan du fokusere på at udvikle, teste og implementere automatiserede skadebehandlingsløsninger.
