Pemrosesan Klaim Sederhana

Bagaimana AI Membuat Pemrosesan Klaim Asuransi Sederhana & Andal

Klaim adalah sebuah oxymoron di industri asuransi (Klaim Asuransi) – baik perusahaan asuransi maupun nasabah tidak mau mengajukan klaim. Namun, kedua belah pihak menginginkan hal yang berbeda ketika klaim akhirnya diajukan.

Pelanggan menginginkan pemrosesan klaim menjadi cepat, komunikasi cepat, resolusi cepat, dan sentuhan pribadi, jika memungkinkan.

Perusahaan asuransi menginginkan resolusi yang efisien dan akurat. Dan hilangkan risiko pembayaran lebih, penipuan, dan litigasi. Tapi mengapa otomatisasi dokumen klaim penting dalam dunia asuransi?

About 87% pemegang polis percaya bahwa bagaimana klaim diproses memengaruhi keputusan mereka untuk tetap bersama perusahaan asuransi.

Di satu sisi, pemrosesan klaim mungkin yang paling terlihat dari semua aktivitas asuransi, yang berdampak kepuasan pelanggan dan retensi. Dan di sisi lain, penipuan asuransi adalah harimau besar yang menunggu untuk dijinakkan. Total biaya penipuan asuransi lebih dari $ 40 miliar per tahun di Amerika. Klaim asuransi pengolahan bukan satu-satunya masalah yang mengganggu industri asuransi. Beberapa masalah kritis lain yang terlalu familiar adalah

  • Waktu yang dihabiskan untuk menyalin dan menempelkan data secara manual di beberapa sistem.
  • Kelebihan pembayaran terjadi karena ketidakakuratan pemrosesan klaim.
  • Penyelesaian klaim yang sangat lambat menyebabkan keluhan pelanggan.
  • Biaya operasi lebih tinggi.

Jadi, apa langkah pertama menuju pengalaman klaim yang lebih baik? otomatisasi berbasis AI.

Kecerdasan Buatan di Industri Asuransi

Ai di asuransi Sebelum mengintegrasikan Pemrosesan klaim berbasis AI, mari kita pahami bagaimana fungsi pemrosesan klaim konvensional.

Dalam pemrosesan klaim konvensional, pelanggan yang mengklaim asuransi harus menunjukkan semua dokumen yang diperlukan untuk memverifikasi dan mendukung kebenaran permintaan. Langkah utama dalam pemrosesan klaim adalah ajudikasi klaim, EOB, dan penyelesaian. Meskipun ini tampak sederhana, ini lebih mudah diucapkan daripada dilakukan.

Banyak dokumen, verifikasi dokumen, analisis data, dan pemeriksaan fakta diperlukan sebelum klaim dapat diselesaikan. Dan proses ini penuh dengan kesalahan manual selama verifikasi dan peninjauan, membuka jalan bagi penipuan klaim yang rumit. Itulah alasan mengapa perusahaan memanfaatkan manfaat AI.

Pemrosesan klaim yang didukung AI – Proses

Integrasi AI dalam model bisnis asuransi dapat memberikan nilai tambah bagi pelanggan dan perusahaan asuransi.

Misalnya, bayangkan kendaraan Anda mengalami kecelakaan kecil. Dengan perangkat telematika yang disematkan, kendaraan Anda akan mengirimkan informasi tentang dugaan kerusakan sistem. Sistem yang sama akan meminta konfirmasi dari pelanggan untuk memverifikasi kecelakaan tersebut.

Sistem akan menggunakan analitik prediktif dan lanjutan untuk memutuskan apakah klaim dapat diproses atau jika diperlukan campur tangan manusia.

Mari diskusikan kebutuhan Data Pelatihan AI Anda hari ini.

Bagaimana cara memproses klaim dengan AI?

Pemrosesan klaim berbasis AI

Klaim asuransi AI pemrosesan dapat terjadi dalam beberapa menit, mulai dari ekstraksi informasi dari dokumen hingga klaim hingga diproses.

Padahal kita sudah mengambil contoh kerusakan kendaraan Klaim asuransi yang didukung AI, proses yang sama direplikasi dalam klaim lain. Seiring dengan NLP – Pemrosesan Bahasa Alami – dan OCR – Pengenalan Karakter Optik – teknik, dimungkinkan untuk menangkap dan mengekstrak informasi penting dari dokumen tulisan tangan dan cetakan.

Selain itu, chatbot berbasis NLP dapat digunakan untuk menilai kerusakan yang diklaim dengan menganalisis foto dan video kerusakan.

Contoh pemrosesan klaim yang didukung AI 

Beberapa pemain kunci dalam industri asuransi sedang menjajaki manfaat pembelajaran mesin dan manajemen klaim untuk meningkatkan pemrosesan.

Platform berbasis AI baru sedang dikembangkan untuk menganalisis kerusakan secara real-time menggunakan citra 3-D. Selain itu, chatbot berbasis AI digunakan untuk merampingkan sistem respons pelanggan dengan menyederhanakan pengajuan klaim dan pembaruan foto dan video dari tempat kejadian.

Menggunakan solusi NLP, perusahaan asuransi juga melakukan pengetatan dan identifikasi klaim palsu.

Data berkualitas: Fondasi pemrosesan klaim berbasis AI

AI memberi perusahaan asuransi kemampuan untuk mengambil keputusan penting tentang klaim yang rumit dengan meneliti data pelanggan, analisis perilaku, dan dokumentasi klaim untuk memastikan apakah klaim tersebut asli atau palsu.

Namun, rintangan terbesar dalam mencapai otomatisasi adalah mengembangkan solusi pemrosesan klaim berbasis ML yang kuat yang dapat diintegrasikan dengan mulus ke dalam sistem mereka yang sudah ada. Dan langkah pertama dalam mengembangkan model berbasis pembelajaran mesin yang dapat memprediksi klaim secara akurat adalah mengumpulkan data berkualitas tinggi.

Proses otomatisasi Anda dapat memberikan hasil nyata hanya jika data berkualitas tinggi digunakan untuk melatih model ML. Mengintegrasikan solusi khusus dalam sistem lawas Anda atau menerapkan kerangka kerja yang mengotomatiskan pemrosesan klaim sangatlah mudah. Namun, saat Anda tidak bekerja dengan data yang berkualitas, terverifikasi, dan berlabel, Anda tidak akan dapat mengambil langkah pertama menuju otomatisasi AI.

Bagaimana cara mendapatkan data berkualitas dengan biaya lebih rendah?

Industri asuransi mendapat banyak keuntungan dari kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin. Tetapi pembelajaran mesin tumbuh subur pada data, dan untuk memperoleh data berkualitas dengan biaya lebih rendah; Anda perlu melihat outsourcing.

Mengalihdayakan persyaratan data Anda ke penyedia premium akan membantu Anda memulai pengembangan. Anda memerlukan data pihak ketiga dalam jumlah besar, catatan klaim seperti informasi konsumen, klaim medis, foto database kerusakan, dokumen perawatan medis, faktur perbaikan, dan banyak lagi.

Shaip adalah penyedia data terkemuka untuk data berlabel khusus otomatisasi asuransi dan pemrosesan klaim. Dengan penyedia data pelatihan yang andal seperti Shaip, Anda dapat berfokus pada pengembangan, pengujian, dan penerapan solusi pemrosesan klaim otomatis.

sosial Share