Dai ni oksimoroni katika sekta ya bima (Madai ya Bima) - si makampuni ya bima wala wateja wanataka kuwasilisha madai. Walakini, pande zote mbili zinataka vitu tofauti wakati madai yanawasilishwa.
Mteja anataka uchakataji wa madai uwe wa haraka, mawasiliano ya haraka, utatuzi wa haraka, na mguso wa kibinafsi, ikiwezekana.
Kampuni ya bima inataka azimio la ufanisi na sahihi. Na kuondoa hatari ya kulipia zaidi, udanganyifu na madai. Lakini kwa nini madai hati otomatiki jambo katika nyanja ya bima?
kuhusu 87% ya wamiliki wa sera wanaamini kwamba jinsi madai yanavyoshughulikiwa huathiri maamuzi yao ya kushikamana na bima.
Kwa upande mmoja, usindikaji wa madai labda ndio unaoonekana zaidi kati ya shughuli zote za bima, ambazo huathiri kuridhika kwa wateja na uhifadhi. Na kwa upande mwingine, ulaghai wa bima ni simbamarara mkubwa anayesubiri kufugwa. Gharama ya jumla ya udanganyifu wa bima ilikuwa zaidi ya $ Bilioni 40 mwaka huko Marekani. Madai ya bima usindikaji si tatizo pekee linaloikumba sekta ya bima. Maswala mengine muhimu sana yanayojulikana sana ni
- Muda uliotumika kunakili na kubandika data kwa mifumo mingi.
- Malipo ya ziada yanatokana na makosa ya kuchakata madai.
- Utatuzi wa madai polepole sana unaosababisha malalamiko ya wateja.
- Gharama za juu za uendeshaji.
Kwa hivyo, ni hatua gani ya kwanza kuelekea uzoefu bora wa madai? AI-msingi automatisering.
Akili Bandia katika Sekta ya Bima
Kabla ya kuunganisha Uchakataji wa madai yanayoendeshwa na AI, hebu tuelewe jinsi usindikaji wa madai ya kawaida hufanya kazi.
Katika usindikaji wa madai ya kawaida, mteja anayedai bima lazima atoe hati zote muhimu ili kuthibitisha na kuthibitisha ukweli wa ombi. Hatua za msingi katika usindikaji wa madai ni uamuzi wa madai, EOBs na utatuzi. Ingawa hii inaonekana rahisi, ni rahisi kusema kuliko kufanya.
Tani ya karatasi, uthibitishaji wa hati, uchanganuzi wa data, na ukaguzi wa ukweli unahitajika kabla ya dai kutatuliwa. Na mchakato huu umejaa makosa ya mwongozo wakati wa uthibitishaji na ukaguzi, na hivyo kufungua njia ya udanganyifu wa madai. Ndio sababu kampuni zinatumia faida za AI.
Uchakataji wa madai unaowezeshwa na AI - Mchakato
Ujumuishaji wa AI katika modeli ya biashara ya bima inaweza kuongeza thamani kwa wateja na makampuni ya bima.
Kwa mfano, fikiria gari lako lilihusika katika ajali ndogo. Ukiwa na vifaa vya telematiki vilivyopachikwa, gari lako litatuma taarifa kuhusu uharibifu unaoshukiwa kwenye mfumo. Mfumo huo huo utatafuta uthibitisho kutoka kwa mteja ili kuthibitisha ajali.
Mfumo utatumia uchanganuzi wa kutabiri na wa hali ya juu ili kuamua kama dai linaweza kushughulikiwa au ikiwa uingiliaji kati wa binadamu unahitajika.
Jinsi ya kushughulikia dai na AI?
Madai ya bima ya AI usindikaji unaweza kutokea ndani ya dakika chache, kutoka kwa uchomozi wa habari kutoka kwa hati hadi madai hadi kuchakatwa.
Ingawa tumechukua mfano wa uharibifu wa gari Madai ya bima yaliyowezeshwa na AI, mchakato huo unaigwa katika madai mengine. Pamoja na NLP - Usindikaji wa Lugha Asilia - na OCR - Utambuzi wa Tabia ya Macho - mbinu, inawezekana kunasa na kutoa taarifa muhimu kutoka kwa hati zote mbili zilizoandikwa kwa mkono na zilizochapishwa.
Zaidi ya hayo, chatbots zinazoendeshwa na NLP zinaweza kutumika kutathmini uharibifu unaodaiwa kwa kuchambua picha na video za uharibifu.
Mifano ya usindikaji wa madai unaowezeshwa na AI
Wahusika kadhaa wakuu katika tasnia ya bima wanachunguza faida za kujifunza kwa mashine na usimamizi wa madai ili kuboresha usindikaji.
Majukwaa mapya yanayotegemea AI yanatengenezwa ili kuchanganua uharibifu katika muda halisi kwa kutumia picha za 3-D. Zaidi ya hayo, chatbots zinazotegemea AI zinatumiwa kurahisisha mfumo wa majibu ya wateja kwa kurahisisha uwasilishaji wa madai na usasishaji wa picha na video wa tukio.
Kwa kutumia ufumbuzi wa NLP, makampuni ya bima pia yanaimarisha na kutambua madai ya ulaghai.
Data ya ubora: Msingi wa usindikaji wa madai yanayoendeshwa na AI
AI huzipa kampuni za bima uwezo wa kuchukua maamuzi muhimu kuhusu madai magumu kwa kuchunguza data ya wateja, uchanganuzi wa tabia na hati za madai ili kubaini kama dai hilo ni la kweli au la ulaghai.
Hata hivyo, kikwazo kikubwa zaidi katika kufikia uwekaji kiotomatiki ni kutengeneza suluhu thabiti la uchakataji wa madai kulingana na ML ambalo linaweza kuunganishwa kwa urahisi katika mifumo yao iliyopo. Na hatua ya kwanza ya kuunda miundo kulingana na ujifunzaji wa mashine ambayo inaweza kutabiri madai kwa usahihi ni kukusanya data ya ubora wa juu.
Mchakato wako wa kiotomatiki unaweza kutoa matokeo yanayoonekana tu wakati data ya ubora wa juu inatumiwa kufunza miundo ya ML. Kuunganisha masuluhisho maalum ndani ya mifumo yako ya urithi au kutekeleza mfumo unaoendesha uchakataji wa madai kiotomatiki ni rahisi. Lakini, wakati hufanyi kazi na data ya ubora, iliyothibitishwa na yenye lebo, hutaweza kuchukua hatua ya kwanza kuelekea uwekaji otomatiki wa AI.
Jinsi ya kupata data ya ubora kwa gharama ya chini?
Sekta ya bima inapata faida nyingi kutokana na akili bandia na teknolojia ya kujifunza mashine. Lakini kujifunza kwa mashine kunastawi kwenye data, na kupata data bora kwa gharama ya chini; unahitaji kuangalia outsourcing.
Kutuma mahitaji yako ya data kwa mtoa huduma anayelipishwa kutakusaidia kupata mwanzo wa usanidi. Unahitaji idadi kubwa ya data ya wahusika wengine, rekodi za madai kama vile maelezo ya watumiaji, madai ya matibabu, picha za hifadhidata za uharibifu, hati za matibabu, ankara za ukarabati na zaidi.
Shaip ndiye mtoa huduma mkuu wa data iliyo na lebo maalum automatisering ya bima na usindikaji wa madai. Ukiwa na mtoa huduma anayetegemewa wa data ya mafunzo kama vile Shaip, unaweza kulenga kutengeneza, kujaribu na kupeleka suluhu za kuchakata madai otomatiki.
