Una afirmación es un oxímoron en el industria de seguros (Reclamo de seguro): ni las compañías de seguros ni los clientes quieren presentar reclamos. Sin embargo, ambas partes quieren cosas diferentes cuando finalmente se presentan los reclamos.
El cliente desea que el procesamiento de las reclamaciones sea rápido, con una comunicación rápida, una resolución rápida y un toque personal, si es posible.
La compañía de seguros quiere una resolución eficiente y precisa. Y elimine el riesgo de sobrepago, fraude y litigio. Pero ¿por qué automatización de documentos de siniestros asunto en el ámbito de los seguros?
Nosotros 87% de los asegurados creen que la forma en que se procesan los reclamos afecta sus decisiones de quedarse con la aseguradora.
Por un lado, la tramitación de siniestros es quizás la más visible de todas las actividades de seguros, lo que repercute así como la satisfacción de nuestros clientes. y retención. Y por otro lado, el fraude de seguros es un tigre enorme que espera ser domado. El costo total del fraude de seguros fue más de $ 40 millones de dólares anuales en los EE.UU. Reclamos de seguro tratamiento no es el único problema que aqueja a la industria de seguros. Algunos otros temas críticos demasiado familiares son
- El tiempo dedicado a copiar y pegar datos manualmente en varios sistemas.
- Los sobrepagos se deben a imprecisiones en el procesamiento de reclamaciones.
- Resolución de reclamaciones muy lenta que conduce a quejas de los clientes.
- Mayores costos de operación.
Entonces, ¿cuál es el primer paso hacia una mejor experiencia de reclamos? Automatización basada en IA.
Inteligencia Artificial en la Industria de Seguros
Antes de integrar Procesamiento de reclamos impulsado por IA, comprendamos cómo funciona el procesamiento de reclamos convencional.
En la tramitación convencional de siniestros, el cliente reclamante del seguro deberá presentar todos los documentos necesarios para comprobar y acreditar la veracidad de la solicitud. Los pasos principales en el procesamiento de reclamos son la adjudicación de reclamos, las EOB y la liquidación. Aunque esto parece simple, es más fácil decirlo que hacerlo.
Se requiere una tonelada de papeleo, verificación de documentos, análisis de datos y verificación de hechos antes de que se pueda resolver el reclamo. Y este proceso está plagado de errores manuales durante la verificación y revisión, allanando el camino para el fraude de reclamos elaborados. Esa es la razón por la que las empresas están aprovechando los beneficios de la IA.
Procesamiento de reclamos habilitado por IA: el proceso
La integración de la IA en el modelo de negocio de seguros puede agregar valor tanto a los clientes como a las compañías de seguros.
Por ejemplo, imagine que su vehículo estuvo involucrado en un accidente menor. Con los dispositivos telemáticos incorporados, su vehículo enviará información sobre el presunto daño al sistema. El mismo sistema buscará la confirmación del cliente para verificar el accidente.
El sistema utilizará análisis predictivos y avanzados para decidir si el reclamo puede procesarse o si se requiere intervención humana.
¿Cómo tramitar un reclamo con IA?
Reclamaciones de seguros de IA el procesamiento puede ocurrir en unos pocos minutos, desde la extracción de información de los documentos hasta las reclamaciones para procesar.
Aunque hemos tomado el ejemplo de los daños al vehículo Reclamaciones de seguros habilitadas para IA, el mismo proceso se replica en otras reivindicaciones. Junto con las técnicas de NLP (procesamiento del lenguaje natural) y OCR (reconocimiento óptico de caracteres), es posible capturar y extraer información crítica de documentos escritos a mano e impresos.
Además, los chatbots impulsados por NLP se pueden usar para evaluar el daño reclamado mediante el análisis de las fotos y videos del daño.
Ejemplos de procesamiento de reclamos habilitado por IA
Varios actores clave en la industria de seguros están explorando los beneficios del aprendizaje automático y gestión de reclamaciones para mejorar el procesamiento.
Se están desarrollando nuevas plataformas basadas en IA para analizar daños en tiempo real utilizando imágenes en 3D. Además, se están utilizando chatbots basados en IA para agilizar el sistema de respuesta del cliente al simplificar el envío de reclamos y la actualización de fotos y videos de la escena.
Usando soluciones de PNL, las compañías de seguros también están ajustando e identificando reclamos fraudulentos.
Datos de calidad: la base del procesamiento de reclamos impulsado por IA
AI brinda a las compañías de seguros la capacidad de tomar decisiones críticas sobre reclamos complicados al examinar los datos del cliente, el análisis del comportamiento y la documentación del reclamo para determinar si el reclamo es genuino o fraudulento.
Sin embargo, el mayor obstáculo para lograr la automatización es desarrollar una solución robusta de procesamiento de reclamos basada en ML que pueda integrarse sin problemas en sus sistemas existentes. Y el primer paso para desarrollar modelos basados en el aprendizaje automático que puedan predecir con precisión las reclamaciones es recopilar datos de alta calidad.
Su proceso de automatización puede generar resultados tangibles solo cuando se utilizan datos de alta calidad para entrenar los modelos ML. Es fácil integrar soluciones personalizadas dentro de sus sistemas heredados o implementar un marco que automatice el procesamiento de reclamos. Pero, cuando no trabaja con datos de calidad, verificados y etiquetados, no podrá dar el primer paso hacia la automatización de la IA.
¿Cómo obtener datos de calidad a menor costo?
La industria de seguros gana mucho con la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático. Pero el aprendizaje automático prospera con los datos y para adquirir datos de calidad a un costo menor; usted necesita mirar a la subcontratación.
Subcontratar sus requisitos de datos a un proveedor premium lo ayudará a obtener un impulso inicial de desarrollo. Necesita grandes cantidades de datos de terceros, registros de reclamos como información del consumidor, reclamos médicos, fotos de bases de datos de daños, documentos de tratamiento médico, facturas de reparación y más.
Shaip es el principal proveedor de datos de datos bien etiquetados específicos para automatización de seguros y tramitación de reclamaciones. Con un proveedor de datos de capacitación confiable como Shaip, puede concentrarse en desarrollar, probar e implementar soluciones de procesamiento de reclamos automatizados.
