AI đang làm cho việc xử lý yêu cầu bảo hiểm trở nên đơn giản và đáng tin cậy như thế nào

Một yêu cầu là một oxymoron trong ngành bảo hiểm (Yêu cầu bảo hiểm) – cả công ty bảo hiểm và khách hàng đều không muốn nộp đơn yêu cầu bồi thường. Tuy nhiên, cả hai bên đều muốn những thứ khác nhau khi các yêu cầu cuối cùng được nộp.

Khách hàng muốn quá trình xử lý khiếu nại diễn ra nhanh chóng, giao tiếp nhanh chóng, giải quyết nhanh chóng và liên lạc cá nhân, nếu có thể.

Công ty bảo hiểm muốn giải quyết hiệu quả, chính xác. Và loại bỏ nguy cơ thanh toán quá mức, gian lận và kiện tụng. Nhưng tại sao yêu cầu tài liệu tự động hóa quan trọng trong lĩnh vực bảo hiểm?

Giới thiệu 87% chủ hợp đồng tin rằng cách xử lý yêu cầu bồi thường ảnh hưởng đến quyết định gắn bó với công ty bảo hiểm của họ.

Một mặt, xử lý yêu cầu bồi thường có lẽ là hoạt động dễ thấy nhất trong tất cả các hoạt động bảo hiểm, tác động đến sự hài lòng của khách hàng và lưu giữ. Mặt khác, gian lận bảo hiểm là một con hổ khổng lồ đang chờ được thuần hóa. Tổng chi phí gian lận bảo hiểm là hơn tỷ $ 40 hàng năm tại Hoa Kỳ. Yêu cầu bảo hiểm xử lý không phải là vấn đề duy nhất gây khó khăn cho ngành bảo hiểm. Một số vấn đề quan trọng quá quen thuộc khác là

  • Thời gian dành cho việc sao chép và dán dữ liệu theo cách thủ công trên nhiều hệ thống.
  • Các khoản thanh toán vượt mức là do yêu cầu xử lý không chính xác.
  • Giải quyết khiếu nại rất chậm dẫn đến khiếu nại của khách hàng.
  • Chi phí vận hành cao hơn.

Vì vậy, bước đầu tiên hướng tới trải nghiệm xác nhận quyền sở hữu tốt hơn là gì? Tự động hóa dựa trên AI.

Trí tuệ nhân tạo trong ngành bảo hiểm

Ai Trong Bảo Hiểm Trước khi tích hợp Xử lý khiếu nại dựa trên AI, hãy hiểu các chức năng xử lý khiếu nại thông thường như thế nào.

Trong quy trình xử lý khiếu nại thông thường, khách hàng yêu cầu bảo hiểm phải xuất trình tất cả các tài liệu cần thiết để xác minh và chứng minh tính xác thực của yêu cầu. Các bước chính trong quá trình xử lý yêu cầu bồi thường là xét xử yêu cầu bồi thường, EOB và giải quyết. Mặc dù điều này có vẻ đơn giản nhưng nói thì dễ hơn làm.

Rất nhiều thủ tục giấy tờ, xác minh tài liệu, phân tích dữ liệu và kiểm tra thực tế được yêu cầu trước khi khiếu nại có thể được giải quyết. Và quá trình này có nhiều lỗi thủ công trong quá trình xác minh và xem xét, mở đường cho gian lận yêu cầu phức tạp. Đó là lý do tại sao các công ty đang tận dụng lợi ích của AI.

Xử lý khiếu nại hỗ trợ AI – Quy trình

Việc tích hợp AI trong mô hình kinh doanh bảo hiểm có thể gia tăng giá trị cho cả khách hàng và các công ty bảo hiểm.

Ví dụ, hãy tưởng tượng chiếc xe của bạn có liên quan đến một tai nạn nhỏ. Với các thiết bị viễn thông nhúng, phương tiện của bạn sẽ gửi thông tin về hư hỏng đáng ngờ đối với hệ thống. Hệ thống tương tự sẽ tìm kiếm xác nhận từ khách hàng để xác minh vụ tai nạn.

Hệ thống sẽ sử dụng các phân tích tiên đoán và nâng cao để quyết định xem có thể xử lý khiếu nại hay không hoặc liệu có cần sự can thiệp của con người hay không.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Làm cách nào để xử lý khiếu nại với AI?

Xử lý Khiếu nại Ai-Driven

Yêu cầu bảo hiểm AI quá trình xử lý có thể diễn ra trong vòng vài phút, từ việc trích xuất thông tin từ tài liệu đến yêu cầu xử lý.

Mặc dù chúng tôi đã lấy ví dụ về thiệt hại phương tiện Yêu cầu bảo hiểm hỗ trợ AI, quy trình tương tự được lặp lại trong các yêu cầu khác. Cùng với các kỹ thuật NLP – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – và OCR – Nhận dạng ký tự quang học, có thể nắm bắt và trích xuất thông tin quan trọng từ cả tài liệu viết tay và tài liệu in.

Hơn nữa, các chatbot do NLP điều khiển có thể được sử dụng để đánh giá thiệt hại được yêu cầu bằng cách phân tích ảnh và video về thiệt hại.

Ví dụ về xử lý khiếu nại hỗ trợ AI 

Một số công ty chủ chốt trong ngành bảo hiểm đang khám phá những lợi ích của máy học và yêu cầu quản lý để cải thiện quá trình xử lý.

Các nền tảng dựa trên AI mới đang được phát triển để phân tích thiệt hại trong thời gian thực bằng cách sử dụng hình ảnh 3 chiều. Ngoài ra, các chatbot dựa trên AI đang được sử dụng để hợp lý hóa hệ thống phản hồi của khách hàng bằng cách đơn giản hóa việc gửi yêu cầu cũng như cập nhật ảnh và video của hiện trường.

Sử dụng các giải pháp NLP, các công ty bảo hiểm cũng đang thắt chặt và xác định tuyên bố gian lận.

Dữ liệu chất lượng: Nền tảng của xử lý khiếu nại dựa trên AI

AI cung cấp cho các công ty bảo hiểm khả năng đưa ra các quyết định quan trọng đối với các yêu cầu phức tạp bằng cách xem xét kỹ lưỡng dữ liệu khách hàng, phân tích hành vi và tài liệu yêu cầu bồi thường để xác định xem yêu cầu đó là thật hay lừa đảo.

Tuy nhiên, trở ngại lớn nhất trong việc đạt được tự động hóa là phát triển một giải pháp xử lý khiếu nại mạnh mẽ dựa trên ML có thể được tích hợp trơn tru vào các hệ thống hiện có của họ. Và bước đầu tiên trong việc phát triển các mô hình dựa trên máy học có thể dự đoán chính xác các khiếu nại là thu thập dữ liệu chất lượng cao.

Quy trình tự động hóa của bạn chỉ có thể mang lại kết quả hữu hình khi dữ liệu chất lượng cao được sử dụng để huấn luyện các mô hình ML. Dễ dàng tích hợp các giải pháp tùy chỉnh trong các hệ thống cũ của bạn hoặc triển khai một khung giúp tự động hóa quá trình xử lý khiếu nại. Tuy nhiên, khi bạn không làm việc với dữ liệu chất lượng, được xác minh và được gắn nhãn, bạn sẽ không thể thực hiện bước đầu tiên hướng tới tự động hóa AI.

Làm thế nào để có được dữ liệu chất lượng với chi phí thấp hơn?

Ngành bảo hiểm thu được rất nhiều lợi ích từ trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy học. Nhưng máy học phát triển mạnh nhờ dữ liệu và để có được dữ liệu chất lượng với chi phí thấp hơn; bạn cần xem xét gia công phần mềm.

Gia công các yêu cầu dữ liệu của bạn cho một nhà cung cấp cao cấp sẽ giúp bạn có được bước khởi đầu phát triển. Bạn cần số lượng lớn dữ liệu của bên thứ ba, hồ sơ khiếu nại như thông tin người tiêu dùng, khiếu nại y tế, ảnh cơ sở dữ liệu thiệt hại, tài liệu điều trị y tế, hóa đơn sửa chữa, v.v.

Shaip là nhà cung cấp dữ liệu hàng đầu về dữ liệu được dán nhãn rõ ràng dành riêng cho tự động hóa bảo hiểm và xử lý khiếu nại. Với nhà cung cấp dữ liệu đào tạo đáng tin cậy như Shaip, bạn có thể tập trung vào phát triển, thử nghiệm và triển khai Giải pháp xử lý khiếu nại tự động.

Xã hội Chia sẻ