索賠處理簡單

人工智能如何使保險索賠處理變得簡單可靠

索賠是矛盾的 保險業 (保險索賠)——保險公司和客戶都不想提出索賠。 然而,當最終提出索賠時,雙方想要不同的東西。

客戶希望理賠處理快速、及時溝通、快速解決,並儘可能提供人性化服務。

保險公司需要高效、準確的解決方案。 並消除多付、欺詐和訴訟的風險。 但為什麼 索賠文件自動化 在保險領域重要嗎?

關於 87% 的投保人 相信理賠的處理方式會影響他們繼續選擇保險公司的決定。

一方面,索賠處理可能是所有保險活動中最明顯的,這會影響 客戶滿意度 和保留。 另一方面,保險欺詐是一隻待馴服的巨虎。 保險欺詐總成本超過 每年$十億40 在美國。 保險理賠 處理 這並不是困擾保險業的唯一問題。 其他一些非常熟悉的關鍵問題是

  • 跨多個系統手動複製和粘貼數據所花費的時間。
  • 超額支付是由於索賠處理不准確造成的。
  • 非常緩慢的索賠解決導致客戶不滿。
  • 運營成本較高。

那麼,要獲得更好的理賠體驗,第一步是什麼? 基於人工智能的自動化。

保險業的人工智能

保險領域的人工智慧 集成前 人工智能驅動的索賠處理,讓我們了解傳統的索賠處理是如何運作的。

在傳統的索賠處理中,索賠保險的客戶必須出示所有必要的文件來驗證和證實請求的真實性。 索賠處理的主要步驟是索賠裁決、EOB 和結算。 雖然這看起來很簡單,但說起來容易做起來難。

在解決索賠之前,需要大量的文書工作、文件驗證、數據分析和事實核查。 而且這個過程在驗證和審查期間充滿了人工錯誤,為精心設計的理賠欺詐鋪平了道路。 這就是為什麼公司正在利用人工智能的好處的原因。

人工智能支持的索賠處理——流程

人工智能在保險業務模式中的整合可以為客戶和客戶增加價值 保險公司。

例如,假設您的車輛捲入了一場小事故。 使用嵌入式遠程信息處理設備,您的車輛將向系統發送有關可疑損壞的信息。 同一系統將尋求客戶的確認以驗證事故。

該系統將使用預測和高級分析來決定是否可以處理索賠或是否需要人工干預。

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

如何用AI處理理賠?

人工智慧驅動的索賠處理

人工智能保險理賠 從文件中提取信息到索賠再到處理,處理過程可能會在幾分鐘內發生。

雖然我們以車輛損壞為例 人工智能支持的保險理賠,相同的過程在其他索賠中被複製。 與 NLP(自然語言處理)和 OCR(光學字符識別)技術一起,可以從手寫和印刷文檔中捕獲和提取關鍵信息。

此外,NLP 驅動的聊天機器人可用於通過分析損壞的照片和視頻來評估索賠的損壞。

支持 AI 的索賠處理示例 

保險業的幾個主要參與者正在探索機器學習的好處和 索賠管理 以改進加工。

正在開發基於 AI 的新平台,以使用 3D 圖像實時分析損壞情況。 此外,基於 AI 的聊天機器人被用於通過簡化索賠提交以及場景的照片和視頻更新來簡化客戶響應系統。

使用 NLP 解決方案,保險公司也在收緊和識別 欺詐性索賠.

質量數據:人工智能驅動的理賠處理的基礎

人工智能通過審查客戶數據、行為分析和索賠文件來確定索賠是真實的還是欺詐性的,從而使保險公司能夠對複雜的索賠做出關鍵決策。

然而,實現自動化的最大障礙是開發一個強大的基於 ML 的索賠處理解決方案,該解決方案可以順利集成到他們現有的系統中。 開發能夠準確預測索賠的基於機器學習的模型的第一步是收集高質量數據。

只有在使用高質量數據訓練 ML 模型時,您的自動化過程才能產生切實的結果。 在您的遺留系統中集成自定義解決方案或實施自動化索賠處理的框架很容易。 但是,如果您不使用高質量、經過驗證和標記的數據,您將無法邁出邁向 AI 自動化的第一步。

如何以更低的成本獲得高質量的數據?

保險業從人工智能和機器學習技術中獲益良多。 但機器學習在數據上蓬勃發展,並以較低的成本獲取高質量的數據; 你需要看看外包。

將您的數據需求外包給優質供應商將幫助您獲得開發啟動。 您需要大量的第三方數據、消費者信息等理賠記錄、醫療理賠、損壞照片數據庫、醫療文件、維修發票等。

Shaip 是領先的數據提供商,提供專門針對以下領域的標記良好的數據 保險自動化 和理賠處理。 借助 Shaip 等可靠的訓練數據提供商,您可以專注於開發、測試和部署 自動化索賠處理解決方案.

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