Ein Anspruch ist ein Widerspruch in sich Versicherungswirtschaft (Insurance Claim) – weder die Versicherungen noch die Kunden wollen Ansprüche geltend machen. Beide Parteien wollen jedoch unterschiedliche Dinge, wenn die Ansprüche schließlich eingereicht werden.
Der Kunde wünscht sich eine schnelle Schadensbearbeitung, zeitnahe Kommunikation, zügige Lösung und möglichst eine persönliche Note.
Die Versicherungsgesellschaft möchte eine effiziente und genaue Lösung. Und eliminieren Sie das Risiko von Überzahlungen, Betrug und Rechtsstreitigkeiten. Aber warum Automatisierung von Schadendokumenten Angelegenheit im Versicherungsbereich?
Über uns 87 % der Versicherungsnehmer glauben, dass die Art und Weise, wie Ansprüche bearbeitet werden, ihre Entscheidung beeinflusst, beim Versicherer zu bleiben.
Einerseits ist die Schadenbearbeitung vielleicht die sichtbarste aller Versicherungsaktivitäten, was Auswirkungen hat Kundenzufriedenheit und Aufbewahrung. Andererseits ist der Versicherungsbetrug ein riesiger Tiger, der darauf wartet, gezähmt zu werden. Die Gesamtkosten des Versicherungsbetrugs betrugen mehr als $ 40 Milliarden jährlich in den USA. Versicherungsansprüche Verarbeitung ist nicht das einzige Problem, das die Versicherungsbranche plagt. Einige andere allzu bekannte kritische Themen sind
- Die Zeit, die für das manuelle Kopieren und Einfügen von Daten in mehreren Systemen aufgewendet wird.
- Überzahlungen sind auf Ungenauigkeiten bei der Anspruchsbearbeitung zurückzuführen.
- Sehr langsame Schadensbearbeitung, die zu Kundenbeschwerden führt.
- Höhere Betriebskosten.
Was ist also der erste Schritt zu einem besseren Schadenmanagement? KI-basierte Automatisierung.
Künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche
Vor der Integration KI-gesteuerte Schadenbearbeitung, lassen Sie uns verstehen, wie die herkömmliche Schadenbearbeitung funktioniert.
Bei der konventionellen Schadenbearbeitung muss der die Versicherung in Anspruch nehmende Kunde alle notwendigen Unterlagen vorlegen, um die Richtigkeit des Antrags zu prüfen und zu belegen. Die primären Schritte bei der Schadensbearbeitung sind Schadensentscheidung, EOBs und Abwicklung. Obwohl dies einfach erscheint, ist es leichter gesagt als getan.
Eine Menge Papierkram, Dokumentenprüfung, Datenanalyse und Faktenprüfung sind erforderlich, bevor der Anspruch beglichen werden kann. Und dieser Prozess ist während der Verifizierung und Überprüfung mit manuellen Fehlern gespickt, die den Weg für aufwändigen Forderungsbetrug ebnen. Aus diesem Grund nutzen Unternehmen die Vorteile von KI.
KI-gestützte Schadenbearbeitung – Der Prozess
Die Integration von KI in das Versicherungsgeschäftsmodell kann sowohl für Kunden als auch für Unternehmen einen Mehrwert darstellen Versicherungsgesellschaften.
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Ihr Fahrzeug wäre in einen kleinen Unfall verwickelt gewesen. Mit den eingebetteten Telematikgeräten sendet Ihr Fahrzeug Informationen über den vermuteten Schaden an das System. Dasselbe System wird eine Bestätigung vom Kunden einholen, um den Unfall zu verifizieren.
Das System verwendet prädiktive und fortschrittliche Analysen, um zu entscheiden, ob der Anspruch bearbeitet werden kann oder ob ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Wie bearbeite ich einen Anspruch mit KI?
Ansprüche aus der AI-Versicherung Die Verarbeitung kann innerhalb weniger Minuten erfolgen, von der Informationsextraktion aus Dokumenten über Ansprüche bis hin zur Bearbeitung.
Obwohl wir das Beispiel des Fahrzeugschadens genommen haben KI-fähige Versicherungsansprüchewird dasselbe Verfahren in anderen Ansprüchen wiederholt. Zusammen mit NLP- (Natural Language Processing) und OCR- (Optical Character Recognition) Techniken ist es möglich, wichtige Informationen sowohl aus handgeschriebenen als auch aus gedruckten Dokumenten zu erfassen und zu extrahieren.
Darüber hinaus können NLP-gesteuerte Chatbots zur Bewertung des geltend gemachten Schadens eingesetzt werden, indem die Fotos und Videos des Schadens analysiert werden.
Beispiele für KI-gestützte Schadenbearbeitung
Mehrere wichtige Akteure in der Versicherungsbranche untersuchen die Vorteile des maschinellen Lernens und Schadenmanagement Verarbeitung zu verbessern.
Neue KI-basierte Plattformen werden entwickelt, um Schäden in Echtzeit mit 3-D-Bildern zu analysieren. Darüber hinaus werden KI-basierte Chatbots verwendet, um das Kundenreaktionssystem zu optimieren, indem die Schadensmeldung und die Foto- und Videoaktualisierung der Szene vereinfacht werden.
Mithilfe von NLP-Lösungen straffen und identifizieren auch Versicherungsunternehmen betrügerische Behauptungen.
Qualitätsdaten: Die Grundlage der KI-gesteuerten Schadenbearbeitung
KI bietet Versicherungsunternehmen die Möglichkeit, wichtige Entscheidungen über komplizierte Schadensfälle zu treffen, indem Kundendaten, Verhaltensanalysen und Schadensdokumente untersucht werden, um festzustellen, ob der Schaden echt oder betrügerisch ist.
Die größte Hürde beim Erreichen der Automatisierung ist jedoch die Entwicklung einer robusten ML-basierten Schadenbearbeitungslösung, die sich nahtlos in ihre bestehenden Systeme integrieren lässt. Und der erste Schritt bei der Entwicklung von auf maschinellem Lernen basierenden Modellen, die Ansprüche genau vorhersagen können, ist das Sammeln hochwertiger Daten.
Ihr Automatisierungsprozess kann nur dann greifbare Ergebnisse liefern, wenn qualitativ hochwertige Daten zum Trainieren der ML-Modelle verwendet werden. Die Integration benutzerdefinierter Lösungen in Ihre Altsysteme oder die Implementierung eines Frameworks zur Automatisierung der Schadenbearbeitung ist einfach. Aber wenn Sie nicht mit qualitativ hochwertigen, verifizierten und gekennzeichneten Daten arbeiten, können Sie nicht den ersten Schritt in Richtung KI-Automatisierung machen.
Wie erhält man Qualitätsdaten zu geringeren Kosten?
Die Versicherungsbranche profitiert stark von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lerntechnologien. Aber maschinelles Lernen lebt von Daten und dem Erwerb hochwertiger Daten zu geringeren Kosten; Sie müssen sich mit Outsourcing befassen.
Die Auslagerung Ihrer Datenanforderungen an einen Premium-Anbieter verhilft Ihnen zu einem Entwicklungs-Kickstart. Sie benötigen große Mengen an Fremddaten, Schadensunterlagen wie Verbraucherinformationen, medizinische Schadensfälle, Fotos von Schadensdatenbanken, Behandlungsunterlagen, Reparaturrechnungen und mehr.
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