يُعدّ مصطلح "المطالبة" في قطاع التأمين متناقضاً ظاهرياً، إذ لا ترغب شركات التأمين ولا العملاء في تقديم المطالبات. ومع ذلك، فإن لكل طرف متطلبات مختلفة عند تقديم المطالبات في نهاية المطاف.
يريد العميل أن تكون معالجة المطالبات سريعة وسريعة الاتصال وحل سريع ولمسة شخصية ، إن أمكن.
تسعى شركات التأمين إلى حل النزاعات بكفاءة ودقة، والقضاء على مخاطر الدفع الزائد والاحتيال والتقاضي. ولكن ما أهمية أتمتة وثائق المطالبات في مجال التأمين؟
يعتقد حوالي 87% من حاملي وثائق التأمين أن كيفية معالجة المطالبات تؤثر على قراراتهم بالاستمرار مع شركة التأمين.
من جهة، تُعدّ معالجة المطالبات من أبرز أنشطة التأمين وأكثرها وضوحًا، مما يؤثر على رضا العملاء واستمرارهم في التعامل معهم. ومن جهة أخرى، يُمثّل الاحتيال التأميني مشكلةً خطيرةً يصعب السيطرة عليها. فقد تجاوزت التكلفة الإجمالية للاحتيال التأميني 40 مليار دولار سنويًا في الولايات المتحدة. ولا تقتصر مشاكل قطاع التأمين على معالجة المطالبات فقط، بل هناك قضايا أخرى بالغة الأهمية ومعروفة جيدًا.
- 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
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
إن دمج الذكاء الاصطناعي في نموذج أعمال التأمين يمكن أن يضيف قيمة لكل من العملاء وشركات 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؟
يمكن أن تتم معالجة مطالبات التأمين باستخدام الذكاء الاصطناعي في غضون دقائق قليلة، بدءًا من استخراج المعلومات من المستندات وحتى معالجة المطالبات.
على الرغم من أننا استخدمنا مثال مطالبات التأمين المدعومة بالذكاء الاصطناعي لأضرار المركبات ، إلا أن العملية نفسها تُطبّق على مطالبات أخرى. فبالإضافة إلى تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف الضوئي على الأحرف (OCR)، يُمكن استخلاص المعلومات المهمة من المستندات المكتوبة بخط اليد والمطبوعة على حد سواء.
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 وإدارة المطالبات لتحسين عملية 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 معالجة اللغة الطبيعية، تقوم شركات التأمين أيضاً بتشديد الإجراءات وتحديد المطالبات الاحتيالية.
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.
تُعدّ Shaip المزود الرائد للبيانات المصنفة بدقة والمخصصة لأتمتة التأمين ومعالجة المطالبات. مع مزود بيانات تدريب موثوق مثل Shaip، يمكنك التركيز على تطوير واختبار ونشر حلول معالجة المطالبات الآلية.
