الادعاء هو تناقض في قطاع التأمين (مطالبة التأمين) - لا ترغب شركات التأمين ولا العملاء في تقديم مطالبات. ومع ذلك ، يريد كلا الطرفين أشياء مختلفة عندما يتم تقديم المطالبات في النهاية.
يريد العميل أن تكون معالجة المطالبات سريعة وسريعة الاتصال وحل سريع ولمسة شخصية ، إن أمكن.
تريد شركة التأمين حلًا فعالًا ودقيقًا. والقضاء على مخاطر المدفوعات الزائدة والاحتيال والتقاضي. لكن لماذا أتمتة مستندات المطالبات يهم في مجال التأمين؟
من نحن 87٪ من حملة الوثائق يعتقدون أن كيفية معالجة المطالبات تؤثر على قراراتهم بالالتزام بشركة التأمين.
من ناحية أخرى ، ربما تكون معالجة المطالبات هي الأكثر وضوحًا لجميع أنشطة التأمين ، مما يؤثر رضا العملاء والاحتفاظ. ومن ناحية أخرى ، فإن الاحتيال في مجال التأمين هو نمر ضخم ينتظر ترويضه. كانت التكلفة الإجمالية للاحتيال في التأمين أكثر من 40 مليار $ سنويا في الولايات المتحدة. مطالبات التأمين معالجة ليست المشكلة الوحيدة التي ابتليت بها صناعة التأمين. بعض القضايا الحرجة الأخرى المألوفة للغاية
- الوقت المستغرق في نسخ البيانات ولصقها يدويًا عبر أنظمة متعددة.
- المدفوعات الزائدة ناتجة عن عدم دقة معالجة المطالبات.
- حل المطالبات بطيء جدًا مما يؤدي إلى شكاوى العملاء.
- تكاليف تشغيل أعلى.
إذن ، ما هي الخطوة الأولى نحو تجربة مطالبات أفضل؟ الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين
قبل الدمج معالجة المطالبات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، دعنا نفهم كيف تعمل معالجة المطالبات التقليدية.
في معالجة المطالبات التقليدية ، يجب على العميل الذي يطالب بالتأمين تقديم جميع المستندات اللازمة للتحقق من صحة الطلب وإثباته. الخطوات الأساسية في معالجة المطالبات هي الفصل في المطالبات ، و EOBs ، والتسوية. على الرغم من أن هذا يبدو بسيطًا ، إلا أنه قول أسهل من فعله.
هناك حاجة إلى الكثير من الأعمال الورقية والتحقق من المستندات وتحليل البيانات والتحقق من الحقائق قبل تسوية المطالبة. وهذه العملية مليئة بالأخطاء اليدوية أثناء التحقق والمراجعة ، مما يمهد الطريق أمام احتيال مطالبات معقدة. هذا هو سبب استفادة الشركات من مزايا الذكاء الاصطناعي.
معالجة المطالبات باستخدام الذكاء الاصطناعي - العملية
يمكن أن يضيف تكامل الذكاء الاصطناعي في نموذج أعمال التأمين قيمة إلى كل من العملاء و شركات التأمين.
على سبيل المثال ، تخيل أن مركبتك تعرضت لحادث بسيط. باستخدام أجهزة الاتصال عن بُعد المضمنة ، سترسل سيارتك معلومات حول الضرر المشتبه به للنظام. سيطلب نفس النظام تأكيدًا من العميل للتحقق من الحادث.
سيستخدم النظام التحليلات التنبؤية والمتقدمة لتحديد ما إذا كان يمكن معالجة المطالبة أو ما إذا كان التدخل البشري مطلوبًا.
كيف يتم معالجة مطالبة مع منظمة العفو الدولية؟
مطالبات التأمين على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحدث المعالجة في غضون بضع دقائق ، من استخراج المعلومات من المستندات إلى المطالبات حتى المعالجة.
على الرغم من أننا أخذنا مثال تلف السيارة مطالبات التأمين التي تدعم الذكاء الاصطناعي، يتم تكرار نفس العملية في مطالبات أخرى. جنبًا إلى جنب مع تقنيات البرمجة اللغوية العصبية - معالجة اللغة الطبيعية - وتقنيات التعرف الضوئي على الحروف - التعرف الضوئي على الحروف - من الممكن التقاط واستخراج المعلومات الهامة من المستندات المكتوبة بخط اليد والمطبوعة.
علاوة على ذلك ، يمكن استخدام روبوتات المحادثة التي تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية لتقييم الضرر المزعوم من خلال تحليل الصور ومقاطع الفيديو الخاصة بالأضرار.
أمثلة على معالجة المطالبات باستخدام الذكاء الاصطناعي
يستكشف العديد من اللاعبين الرئيسيين في صناعة التأمين فوائد التعلم الآلي و إدارة المطالبات لتحسين المعالجة.
يجري تطوير منصات جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي لتحليل الضرر في الوقت الفعلي باستخدام الصور ثلاثية الأبعاد. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي لتبسيط نظام استجابة العملاء من خلال تبسيط تقديم المطالبات وتحديث الصور والفيديو للمشهد.
باستخدام حلول البرمجة اللغوية العصبية ، تقوم شركات التأمين أيضًا بتشديد وتحديد الهوية مطالبات احتيالية.
بيانات الجودة: أساس معالجة المطالبات القائمة على الذكاء الاصطناعي
يوفر الذكاء الاصطناعي لشركات التأمين القدرة على اتخاذ قرارات حاسمة بشأن المطالبات المعقدة من خلال التدقيق في بيانات العملاء وتحليل السلوك وتوثيق المطالبات للتأكد مما إذا كانت المطالبة حقيقية أم احتيالية.
ومع ذلك ، فإن أكبر عقبة في تحقيق الأتمتة هي تطوير حل قوي لمعالجة المطالبات قائم على ML والذي يمكن دمجه بسلاسة في أنظمتهم الحالية. والخطوة الأولى في تطوير النماذج القائمة على التعلم الآلي والتي يمكنها التنبؤ بدقة بالمطالبات هي جمع بيانات عالية الجودة.
يمكن أن تسفر عملية الأتمتة عن نتائج ملموسة فقط عند استخدام بيانات عالية الجودة لتدريب نماذج ML. يعد دمج الحلول المخصصة داخل الأنظمة القديمة أو تنفيذ إطار عمل يعمل على أتمتة معالجة المطالبات أمرًا سهلاً. ولكن ، عندما لا تعمل ببيانات عالية الجودة وتم التحقق منها وذات تصنيف ، فلن تكون قادرًا على اتخاذ الخطوة الأولى نحو أتمتة الذكاء الاصطناعي.
كيف تحصل على بيانات عالية الجودة بتكلفة أقل؟
تكتسب صناعة التأمين الكثير من الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التعلم الآلي. لكن التعلم الآلي يزدهر بالاعتماد على البيانات والحصول على بيانات عالية الجودة بتكلفة أقل ؛ أنت بحاجة للنظر في الاستعانة بمصادر خارجية.
ستساعدك الاستعانة بمصادر خارجية لمتطلبات البيانات الخاصة بك إلى مزود متميز في الحصول على بداية تطوير. أنت بحاجة إلى كميات كبيرة من بيانات الطرف الثالث ، وسجلات المطالبات مثل معلومات المستهلك ، والمطالبات الطبية ، وصور قواعد بيانات الضرر ، ووثائق العلاج الطبي ، وفواتير الإصلاح ، والمزيد.
Shaip هو المزود الرائد للبيانات المصنفة جيدًا الخاصة بـ أتمتة التأمين ومعالجة المطالبات. باستخدام موفر بيانات تدريب موثوق به مثل Shaip ، يمكنك التركيز على التطوير والاختبار والنشر حلول معالجة المطالبات الآلية.
