Une revendication est un oxymoron dans le secteur de l'assurance (Réclamation d'assurance) - ni les compagnies d'assurance ni les clients ne veulent déposer de réclamations. Cependant, les deux parties veulent des choses différentes lorsque les réclamations sont finalement déposées.
Le client souhaite que le traitement des réclamations soit rapide, une communication rapide, une résolution rapide et une touche personnelle, si possible.
La compagnie d'assurance veut une résolution efficace et précise. Et éliminez les risques de surpaiement, de fraude et de litige. Mais pourquoi automatisation des documents de réclamation important dans le domaine de l'assurance?
À Propos 87% des assurés croient que la façon dont les réclamations sont traitées influe sur leur décision de rester avec l'assureur.
D'une part, le traitement des sinistres est peut-être la plus visible de toutes les activités d'assurance, ce qui a un impact sur satisfaction Client et rétention. Et d'autre part, la fraude à l'assurance est un énorme tigre qui attend d'être apprivoisé. Le coût total de la fraude à l'assurance était supérieur à 40 milliards de dollars par an aux Etats-Unis. Les réclamations d'assurance traitement n'est pas le seul problème qui afflige l'industrie de l'assurance. Certains autres problèmes critiques trop familiers sont
- Le temps passé à copier et coller manuellement des données sur plusieurs systèmes.
- Les trop-perçus sont dus à des inexactitudes dans le traitement des réclamations.
- Résolution très lente des réclamations entraînant des réclamations des clients.
- Coûts d'exploitation plus élevés.
Alors, quelle est la première étape vers une meilleure expérience des réclamations ? Automatisation basée sur l'IA.
L'intelligence artificielle dans le secteur de l'assurance
Avant d'intégrer Traitement des réclamations basé sur l'IA, comprenons comment fonctionne le traitement conventionnel des réclamations.
Dans le cadre d'un traitement conventionnel des sinistres, le client réclamant l'assurance doit produire tous les documents nécessaires pour vérifier et justifier la véracité de la demande. Les principales étapes du traitement des réclamations sont le règlement des réclamations, les EOB et le règlement. Bien que cela semble simple, c'est plus facile à dire qu'à faire.
Une tonne de paperasse, de vérification de documents, d'analyse de données et de vérification des faits est nécessaire avant que la réclamation puisse être réglée. Et ce processus est truffé d'erreurs manuelles lors de la vérification et de l'examen, ouvrant la voie à des fraudes complexes en matière de réclamations. C'est la raison pour laquelle les entreprises tirent parti des avantages de l'IA.
Traitement des réclamations activé par l'IA - Le processus
L'intégration de l'IA dans le modèle commercial de l'assurance peut ajouter de la valeur à la fois aux clients et les compagnies d'assurance.
Par exemple, imaginez que votre véhicule a été impliqué dans un accident mineur. Avec les dispositifs télématiques intégrés, votre véhicule enverra des informations sur les dommages suspectés au système. Le même système demandera la confirmation du client pour vérifier l'accident.
Le système utilisera des analyses prédictives et avancées pour décider si la réclamation peut être traitée ou si une intervention humaine est nécessaire.
Comment traiter une réclamation avec l'IA ?
Réclamations d'assurance IA le traitement peut se faire en quelques minutes, de l'extraction des informations des documents aux réclamations à traiter.
Bien que nous ayons pris l'exemple des dommages aux véhicules Réclamations d'assurance activées par l'IA, le même processus est reproduit dans d'autres revendications. Avec les techniques NLP - Natural Language Processing - et OCR - Optical Character Recognition -, il est possible de capturer et d'extraire des informations critiques à partir de documents écrits à la main et imprimés.
De plus, les chatbots basés sur la PNL peuvent être utilisés pour évaluer les dommages réclamés en analysant les photos et les vidéos des dommages.
Exemples de traitement des réclamations activé par l'IA
Plusieurs acteurs clés du secteur de l'assurance explorent les avantages de l'apprentissage automatique et gestion des déclarations pour améliorer le traitement.
De nouvelles plateformes basées sur l'IA sont en cours de développement pour analyser les dommages en temps réel à l'aide d'images 3D. De plus, des chatbots basés sur l'IA sont utilisés pour rationaliser le système de réponse client en simplifiant la soumission des réclamations et la mise à jour des photos et vidéos de la scène.
En utilisant les solutions NLP, les compagnies d'assurance resserrent et identifient également réclamations frauduleuses.
Des données de qualité : le fondement du traitement des réclamations basé sur l'IA
L'IA offre aux compagnies d'assurance la possibilité de prendre des décisions critiques concernant des réclamations complexes en examinant les données des clients, l'analyse du comportement et la documentation des réclamations pour déterminer si la réclamation est authentique ou frauduleuse.
Cependant, le plus grand obstacle à l'automatisation est le développement d'une solution robuste de traitement des réclamations basée sur le ML qui peut être intégrée en douceur dans leurs systèmes existants. Et la première étape du développement de modèles basés sur l'apprentissage automatique capables de prédire avec précision les sinistres consiste à collecter des données de haute qualité.
Votre processus d'automatisation ne peut produire des résultats tangibles que lorsque des données de haute qualité sont utilisées pour former les modèles ML. L'intégration de solutions personnalisées dans vos systèmes hérités ou la mise en œuvre d'un cadre qui automatise le traitement des réclamations est facile. Mais, lorsque vous ne travaillez pas avec des données de qualité, vérifiées et étiquetées, vous ne pourrez pas faire le premier pas vers l'automatisation de l'IA.
Comment obtenir des données de qualité à moindre coût ?
L'industrie de l'assurance profite beaucoup de l'intelligence artificielle et de la technologie d'apprentissage automatique. Mais l'apprentissage automatique se nourrit de données et permet d'acquérir des données de qualité à moindre coût ; vous devez envisager l'externalisation.
L'externalisation de vos besoins en données auprès d'un fournisseur premium vous aidera à démarrer votre développement. Vous avez besoin de grandes quantités de données tierces, de dossiers de réclamation tels que des informations sur les consommateurs, des réclamations médicales, des photos de bases de données de dommages, des documents de traitement médical, des factures de réparation, etc.
Shaip est le principal fournisseur de données bien étiquetées spécifiques à automatisation des assurances et le traitement des réclamations. Avec un fournisseur de données de formation fiable tel que Shaip, vous pouvez vous concentrer sur le développement, les tests et le déploiement solutions de traitement automatisé des réclamations.
