請求処理が簡単

AI が保険金請求処理をシンプルかつ信頼性の高いものにする方法

クレームは、 保険業 (保険金請求) – 保険会社も顧客も保険金請求を望んでいません。 ただし、請求が最終的に提出されたときに、両当事者は異なることを望んでいます。

顧客は、クレーム処理が迅速で迅速なコミュニケーション、迅速な解決、および可能であれば個人的な対応を望んでいます。

保険会社は、効率的で正確な解決を望んでいます。 また、過払い、詐欺、訴訟のリスクを排除します。 しかし、なぜ 請求書類の自動化 保険の領域の問題ですか?

企業情報 保険契約者の87% 請求がどのように処理されるかが、保険会社に固執するかどうかの決定に影響を与えると信じている。

一方では、請求処理はおそらくすべての保険活動の中で最も目に見えるものであり、影響を与えます。 顧客満足 そして保持。 一方、保険金詐欺は、飼い慣らされるのを待っている巨大なトラです。 保険詐欺の総コストは 年間$ 40億 アメリカ合衆国で。 保険金請求 処理 保険業界を悩ませている問題はこれだけではありません。 他にもよく知られている重要な問題は次のとおりです。

  • 複数のシステム間でデータを手動でコピーして貼り付けるのにかかった時間。
  • 過払いは、請求処理の不正確さが原因です。
  • クレームの解決が非常に遅く、顧客の不満につながる。
  • より高い運用コスト。

では、請求エクスペリエンスを向上させるための最初のステップは何ですか? AI ベースの自動化。

保険業界における人工知能

保険におけるAi 統合前 AI主導の請求処理、従来の請求処理がどのように機能するかを理解しましょう。

従来の請求処理では、保険を請求する顧客は、要求の信憑性を検証および実証するために必要なすべての文書を作成する必要があります。 請求処理の主な手順は、請求の裁定、EOB、および決済です。 これは単純に見えますが、言うは易く行うは難しです。

請求が解決される前に、大量の事務処理、文書の検証、データ分析、および事実確認が必要です。 そして、このプロセスは、検証とレビューの際に手作業によるエラーでいっぱいであり、精巧な請求詐欺への道を開いています。 これが、企業が AI の利点を活用している理由です。

AI 対応の請求処理 – プロセス

保険のビジネス モデルに AI を統合することで、顧客と顧客の両方に付加価値を与えることができます。 保険会社。

たとえば、あなたの車が軽い事故に巻き込まれたとします。 組み込まれたテレマティクス デバイスを使用して、車両は損傷の疑いに関する情報をシステムに送信します。 同じシステムは、事故を検証するために顧客からの確認を求めます。

システムは、予測的で高度な分析を使用して、請求を処理できるかどうか、または人間の介入が必要かどうかを判断します。

今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。

AI でクレームを処理するには?

AI を活用した請求処理

AI保険金請求 文書からの情報抽出から請求、処理まで、処理は数分以内に行われます。

車両の損傷を例に挙げましたが、 AI 対応の保険金請求、同じプロセスが他のクレームで複製されます。 NLP (自然言語処理) および OCR (光学式文字認識) 技術に加えて、手書きおよび印刷された文書の両方から重要な情報を取得して抽出することができます。

さらに、NLP 駆動のチャットボットを使用して、損害の写真やビデオを分析することで、請求された損害を評価することができます。

AI を活用した請求処理の例 

保険業界のいくつかの主要なプレーヤーは、機械学習の利点を調査し、 保険金支払管理 処理を改善します。

3D 画像を使用してリアルタイムで損傷を分析するために、新しい AI ベースのプラットフォームが開発されています。 さらに、AI ベースのチャットボットを使用して、請求の提出と現場の写真とビデオの更新を簡素化することで、顧客対応システムを合理化しています。

NLP ソリューションを使用して、保険会社も引き締めと識別を行っています。 不正請求.

品質データ: AI 主導の請求処理の基盤

AI により、保険会社は、顧客データ、行動分析、請求書類を精査して、請求が本物か不正かを確認することにより、複雑な請求について重要な決定を下すことができます。

ただし、自動化を実現する上での最大のハードルは、既存のシステムにスムーズに統合できる堅牢な ML ベースの請求処理ソリューションを開発することです。 そして、請求を正確に予測できる機械学習ベースのモデルを開発するための最初のステップは、高品質のデータを収集することです。

自動化プロセスは、高品質のデータを使用して ML モデルをトレーニングする場合にのみ、具体的な結果を生み出すことができます。 カスタム ソリューションをレガシー システムに統合したり、請求処理を自動化するフレームワークを実装したりするのは簡単です。 しかし、品質が高く、検証済みで、ラベル付けされたデータを使用していない場合、AI 自動化への第一歩を踏み出すことはできません。

低コストで質の高いデータを取得するには?

保険業界は、人工知能と機械学習テクノロジーから多くの利益を得ています。 しかし、機械学習はデータで成功し、低コストで質の高いデータを取得します。 アウトソーシングを検討する必要があります。

データ要件をプレミアム プロバイダーにアウトソーシングすることで、開発のキックスタートを得ることができます。 大量のサードパーティ データ、消費者情報などの請求記録、医療請求、損傷データベースの写真、治療文書、修理請求書などが必要です。

Shaip は、適切にラベル付けされたデータの主要なデータ プロバイダーです。 保険の自動化 クレーム処理。 Shaip などの信頼できるトレーニング データ プロバイダーを使用すると、開発、テスト、デプロイに集中できます 自動請求処理ソリューション.

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