עיבוד תביעות פשוט

כיצד בינה מלאכותית הופכת את עיבוד תביעות הביטוח לפשוט ואמין

תביעה היא אוקסימורון ב תעשיית הביטוח (תביעת ביטוח) – לא חברות הביטוח ולא הלקוחות רוצים להגיש תביעות. עם זאת, שני הצדדים רוצים דברים שונים כאשר התביעות מוגשות בסופו של דבר.

הלקוח מעוניין שטיפול התביעות יהיה מהיר, תקשורת מהירה, פתרון מהיר ומגע אישי, במידת האפשר.

חברת הביטוח רוצה פתרון יעיל ומדויק. ולבטל את הסיכון של תשלום יתר, הונאה והתדיינות משפטית. אבל למה כן טוען אוטומציה של מסמכים עניין בתחום הביטוח?

אודות 87% מהמבוטחים מאמינים שאופן עיבוד התביעות משפיע על ההחלטות שלהם להישאר עם המבטח.

מצד אחד, טיפול תביעות הוא אולי הגלוי ביותר מכל פעילויות הביטוח, מה שמשפיע שביעות רצון הלקוחות ושימור. ומצד שני, הונאת ביטוח היא נמר ענק שמחכה לאילוף. העלות הכוללת של הונאת ביטוח הייתה יותר מ $ 40 מיליארד דולר בשנה בארצות הברית. תביעות ביטוח תהליך זו לא הבעיה היחידה שפוקדת את ענף הביטוח. עוד כמה נושאים קריטיים מוכרים מדי הם

  • הזמן המושקע בהעתקה והדבקה ידנית של נתונים על פני מספר מערכות.
  • תשלומי יתר נובעים מאי דיוקים בעיבוד תביעות.
  • פתרון תביעות איטי מאוד המוביל לתלונות לקוחות.
  • עלויות תפעול גבוהות יותר.

אז מה הצעד הראשון לקראת חווית תביעות טובה יותר? אוטומציה מבוססת AI.

בינה מלאכותית בענף הביטוח

איי בביטוח לפני שילוב עיבוד תביעות מונע בינה מלאכותית, בואו נבין כיצד פועל עיבוד תביעות קונבנציונלי.

בטיפול בתביעות קונבנציונלי, על הלקוח התובע את הביטוח להמציא את כל המסמכים הדרושים על מנת לאמת ולבסס את אמיתות הבקשה. השלבים העיקריים בעיבוד התביעות הם פסיקת תביעות, EOBs ויישוב. למרות שזה נראה פשוט, קל יותר לומר מאשר לעשות.

יש צורך בהרבה ניירת, אימות מסמכים, ניתוח נתונים ובדיקת עובדות לפני שניתן יהיה ליישב את התביעה. והתהליך הזה רצוף שגיאות ידניות במהלך אימות ובדיקה, וסוללים את הדרך להונאת תביעות משוכללת. זו הסיבה שחברות ממנפות את היתרונות של AI.

עיבוד תביעות התומך בינה מלאכותית - התהליך

השילוב של AI במודל העסקי של הביטוח יכול להוסיף ערך הן ללקוחות והן חברות ביטוח.

לדוגמה, דמיינו שהרכב שלכם היה מעורב בתאונה קלה. עם התקני הטלמטיקה המשובצים, הרכב שלך ישלח מידע על הנזק החשוד למערכת. אותה מערכת תבקש אישור מהלקוח לאימות התאונה.

המערכת תשתמש בניתוח חיזוי ומתקדם כדי להחליט אם ניתן לעבד את התביעה או אם נדרשת התערבות אנושית.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

כיצד לעבד תביעה עם AI?

עיבוד תביעות מונחה Ai

תביעות ביטוח AI העיבוד יכול להתרחש תוך דקות ספורות, החל מהוצאת מידע ממסמכים וכלה בתביעות לעיבוד.

למרות שלקחנו את הדוגמה של נזק לרכב תביעות ביטוח התומכות בינה מלאכותית, אותו תהליך משוכפל בתביעות אחרות. לצד טכניקות NLP – Natural Language Processing – ו-OCR – Optical Character Recognition – ניתן ללכוד ולחלץ מידע קריטי ממסמכים בכתב יד וגם ממסמכים מודפסים.

יתר על כן, ניתן להשתמש בצ'אטבוטים מונעי NLP כדי להעריך את הנזק הנטען על ידי ניתוח התמונות והסרטונים של הנזק.

דוגמאות לעיבוד תביעות התומכות בבינה מלאכותית 

מספר שחקני מפתח בתעשיית הביטוח בוחנים את היתרונות של למידת מכונה ו ניהול תביעות לשיפור העיבוד.

פלטפורמות חדשות מבוססות בינה מלאכותית מפותחות כדי לנתח נזקים בזמן אמת באמצעות תמונות תלת מימדיות. בנוסף, נעשה שימוש בצ'אטבוטים מבוססי AI כדי לייעל את מערכת תגובת הלקוחות על ידי פישוט הגשת התביעות ועדכון תמונות ווידאו של הסצנה.

באמצעות פתרונות NLP, גם חברות הביטוח מהדקות ומזהות תביעות הונאה.

נתוני איכות: הבסיס לעיבוד תביעות מונחה בינה מלאכותית

בינה מלאכותית מספקת לחברות ביטוח את היכולת לקבל החלטות קריטיות לגבי תביעות מסובכות על ידי בדיקה מדוקדקת של נתוני לקוחות, ניתוח התנהגות ותיעוד תביעות כדי לוודא אם התביעה אמיתית או הונאה.

עם זאת, המכשול הגדול ביותר בהשגת אוטומציה הוא פיתוח פתרון חזק מבוסס ML לעיבוד תביעות שניתן לשלב בצורה חלקה במערכות הקיימות שלהם. והשלב הראשון בפיתוח מודלים מבוססי למידת מכונה שיכולים לחזות במדויק טענות הוא איסוף נתונים באיכות גבוהה.

תהליך האוטומציה שלך יכול להניב תוצאות מוחשיות רק כאשר נעשה שימוש בנתונים באיכות גבוהה להכשרת מודלים של ML. שילוב פתרונות מותאמים אישית בתוך המערכות הישנות שלך או הטמעת מסגרת האוטומטית של עיבוד תביעות הוא קל. אבל, כאשר אינך עובד עם נתונים איכותיים, מאומתים ומתויגים, לא תוכל לעשות את הצעד הראשון לעבר אוטומציה של AI.

איך להשיג נתונים איכותיים בעלות נמוכה יותר?

תעשיית הביטוח מרוויחה הרבה מבינה מלאכותית וטכנולוגיית למידת מכונה. אבל למידת מכונה משגשגת על נתונים, וכדי לרכוש נתונים איכותיים בעלות נמוכה יותר; אתה צריך להסתכל על מיקור חוץ.

מיקור חוץ של דרישות הנתונים שלך לספק פרימיום יעזור לך לקבל התחלה של פיתוח. אתה צריך כמויות גדולות של נתוני צד שלישי, רישומי תביעות כגון מידע צרכן, תביעות רפואיות, תמונות של מאגרי נזקים, מסמכי טיפול רפואי, חשבוניות תיקון ועוד.

Shaip היא ספקית הנתונים המובילה של נתונים מסומנים היטב ספציפיים ל אוטומציה של ביטוח וטיפול בתביעות. עם ספק נתוני הדרכה אמין כמו Shaip, אתה יכול להתמקד בפיתוח, בדיקה ופריסה פתרונות אוטומטיים לעיבוד תביעות.

שתף חברתי