مثل جميع الشركات الأخرى ، تنظر شركات التأمين إلى التحول الرقمي كعامل حاسم للبقاء والنمو في الأوقات القادمة. تجربة العملاء من خلال التخصيص والأتمتة هي المظهر الخارجي لهذا التحول. داخليا ، الأتمتة هي المحرك الرئيسي للكفاءة. إن اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) يجعل العملية أسهل ومجدية لشركة التأمين. تشمل حالات الاستخدام لاعتماد الذكاء الاصطناعي التنفيذ المواجه للعملاء لبرامج الدردشة الخاصة بمطالبات التأمين أو العمليات الداخلية ، بما في ذلك التسويات.
هناك العديد من الحالات التي تقوم فيها شركات التأمين بتعزيز إجراءات مطالباتها بمساعدة وكلاء أذكياء. يمكن أن توافق 70 إلى 80٪ من المطالبات على الفور بمساعدة AVA ، مساعد تطبيق قائم على المطالبات. من خلال هذه العمليات الفعالة ، يمكن للشركات توليد مشاعر إيجابية للعملاء من خلال خدمة أفضل وتعزيز الربحية. تقدر أكسنتشر أن شركات التأمين تستطيع ذلك زيادة ربحيتها السنوية بنسبة 20٪ مع الاستثمار المناسب في التكنولوجيا.
الأتمتة تجلب الكفاءة. يسمح لك بإكمال عملياتك بشكل أسرع ويوفر تبادل المعلومات بدون احتكاك. بالنسبة للعملاء الذين سئموا الانتظار الطويل والانتقال من وكيل مركز اتصال إلى آخر ، تقدم روبوتات المحادثة تجربة عملاء أفضل بكثير. بمساعدة chatbot ، يحصلون على حل لمطالباتهم في غضون ثوانٍ.
تسمح روبوتات الدردشة الخاصة بمطالبات التأمين بعمليات أكثر فعالية من حيث التكلفة. تُترجم تجربة المستهلك الأفضل إلى إيرادات أفضل. من منظور نقدي ، تعد روبوتات المحادثة أدوات استراتيجية مفيدة لصناعة التأمين.
تفضيلات الاتصال للمستهلكين تتغير. يفضل المزيد من المستهلكين المحادثات النصية على المحادثات اللفظية.
تقدم كل هذه النقاط حجة مقنعة لاعتماد روبوتات المحادثة لعملية مطالبات التأمين. يساعدنا فهم عملية المطالبات وتوقعات العملاء وصناعة التأمين من تلك العملية على فهم كيفية استخدام روبوتات المحادثة بشكل أفضل.
1. 3 نصائح لبرنامج Voice and Chatbot الخاص بك من Hype Cycle 2020 لخدمة العملاء من Gartner
2. نشر Watson Assistant Web Chat في Salesforce Lightning Console
3. هل روبوتات المحادثة معرضة للخطر؟ أفضل الممارسات لضمان أمان روبوتات المحادثة
في حين أن عمليات المطالبات قد تختلف مع التأمين ومقدمي الخدمات ، يمكننا تحديد نهج عام لفهم أفضل. كل مطالبة تمر من خلال خمس مراحل واسعة.
أول إشعار بالخسارة (FNOL) / تقديم مطالبة
تبدأ العملية بإبلاغ حامل الوثيقة / المرشح عن مطالبة إلى شركة التأمين. قد تضطر إلى ملء نموذج تفصيلي وإرفاق المستندات المطلوبة. تقليديا ، بعد تقرير المطالبة الأولي ، يتم تعيين وكيل للقضية. سيساعدك الوكيل في تنفيذ المزيد من خطوات المعالجة حتى تسوية المطالبة.
المطالبات / تقييم الضرر
اعتمادًا على نوع التأمين ، هناك التحقق المادي والأهلية. على سبيل المثال ، بالنسبة للتأمين ضد حوادث السيارات ، قد يشمل التقييم فحص الضرر. يحدد التحقق من الضرر أي مسؤوليات حسب السياق.
التحقيق والتحقق
يتحقق التحقيق من المطالبات والتقييمات الخاصة بالاحتيال والأهلية بموجب شروط السياسة. بالنسبة لأنواع معينة من التأمين والمطالبات ، قد تحتاج شركة التأمين إلى الدفع فقط لحامل الوثيقة / المرشحين أو ، بالإضافة إلى ذلك ، الأطراف الثالثة أيضًا.
التقييم ومعالجة المطالبات
تحدد هذه العملية مبلغ السداد ، الذي تنقله الشركة إلى أصحاب المصلحة المناسبين. على سبيل المثال ، في مطالبة طبية ، يجوز للشركة إبلاغ مبلغ العقوبة لمقدم الرعاية الصحية الخاص بالعميل. بعد التنبيه ، تبدأ عملية السداد النهائية.
تسوية المطالبات
في هذه المرحلة النهائية ، تقوم الشركة بصرف مبلغ التأمين إلى حامل الوثيقة أو المرشح. يشير الدفع إلى التسوية النهائية للمطالبة.
تسوية المطالبات بشكل أسرع
تسوية المطالبات ، من نواح كثيرة ، تحدد نمو شركات التأمين. في معظم الأوقات ، يكون العميل تحت ظروف ضاغطة ناجمة عن حدث مؤلم. في مثل هذه الحالات ، يقدر العملاء التفاعلات السلسة والعملية السريعة والفعالة لتسوية مطالباتهم. تزيد السرعة الأفضل لتسوية المطالبات من فرص نمو شركة التأمين.
الكشف عن الغش
تريد شركات التأمين التأكد من أنها تستطيع اكتشاف المطالبات الاحتيالية بسرعة متساوية. بينما يريدون تسوية المطالبات مبكرًا ، فإن الدفع مقابل المطالبات الاحتيالية يمكن أن يثقل كاهلهم. يحتاجون إلى التأكد من أنه يمكنهم التحقق من صحة المطالبة والمبلغ المستحق الدفع بناءً على شروط السياسة ومدى الضرر.
كفاءة التكلفة
هناك توازن دقيق تحتاج شركات التأمين لتحقيقه بين رضا العملاء وفعالية التكلفة. هناك العديد من الطرق لجعل عملية المطالبات تعمل بشكل أسرع. يمكنك توظيف المزيد من الأشخاص وتطبيق الحلول التكنولوجية. كلا الخيارين يتطلب استثمارات ونفقات مستمرة. يحتاج استخدام القدرات أيضًا إلى الاهتمام ، حيث قد تكون هناك فترات بها مطالبات أقل من المعتاد. قد يضطر الناس إلى الجلوس في وضع الخمول. ضمان أن تظل مربحًا وتوفر قدرًا أكبر من رضا العملاء هو مصدر قلق كبير لشركة التأمين.
تجنب الدعاوى القضائية
يمكن أن تؤدي أوجه القصور في عمليات تسوية المطالبات إلى التقاضي. تشدد الدعاوى القضائية على الموارد وتضر بالسمعة. تريد شركات التأمين تجنبها إلى أقصى حد ممكن. من خلال تحديد القواسم المشتركة في بيانات المطالبات التاريخية التي أدت إلى التقاضي ، يمكن أن تتنبأ روبوتات المحادثة بالمطالبات الجديدة التي قد يكون لها نتائج مماثلة والتوصية باتخاذ تدابير وقائية.
سهولة إيداع المطالبات
من ناحية أخرى ، يقدر المستهلكون السهولة عند تقديم المطالبات. من المفهوم أنهم لن يكونوا في أفضل عقلية وقت تقديم المطالبة. اعتمادًا على الظروف ، حتى الصعوبات الصغيرة يمكن أن تسبب التوتر وعدم الرضا.
لا حدود جغرافية
مع زيادة السفر والتنقل وتوسيع الحدود الجغرافية ، قد لا تكون القيود المفروضة على مكان تقديم العملاء للمطالبات أفضل تجربة يمكن لشركات التأمين توفيرها.
معلومات استباقية
يقدر العملاء ذلك إذا كان بإمكان مزودي الخدمة مشاركة التحديثات حول تقدم مطالبات التأمين الخاصة بهم بشكل استباقي. إن جعل العملاء يتعرقون للحصول على هذه المعلومات لا بد أن يولد مشاعر سلبية.
أوقات تسوية أسرع
هذا العامل هو ذروة العملية. إذا شعر العملاء أن عملية تسوية المطالبات طويلة وتستغرق وقتًا طويلاً ، فإنها تساهم في عدم الرضا. جميع العناصر الأخرى هي عوامل صحية ، وهو أمر نأخذه كأمر مسلم به. لكن أوقات تسوية المطالبات يمكن أن تكون أكثر سهولة أو تفسد الصفقات اعتمادًا على مدى سرعة إنهاءها.
لقد رأينا أكثر ما يهم شركات التأمين والعملاء فيما يتعلق بمطالبات التأمين. حان الوقت الآن لدراسة كيف يمكن أن تكون روبوتات المحادثة الذكية أدوات فعالة للكفاءة ورضا العملاء.
أول إشعار بالخسارة (FNOL)
اعتمادًا على عملية ونوع التأمين ، فإن FNOL و تقديم مطالبة قد تكون عملية فردية أو منفصلة. FNOL هي النقطة التي يبلغ فيها العميل أولاً شركة التأمين عن الحادث. للتأمين على السيارة ، قد يأتي FNOL من موقع الحادث. بالنسبة للتأمين الطبي ، يمكن للعميل الإبلاغ عن ذلك في وقت دخوله المستشفى.
يلعب روبوت المحادثة دورًا مهمًا في تسهيل هذه العملية بكفاءة. باستخدام chatbot ، يمكن للعملاء الإبلاغ عن الحادث من أي مكان وفي أي وقت. يمكن لروبوت الدردشة بعد ذلك إرشاد الشخص المناسب لمزيد من المعالجة.
يوفر chatbot أيضًا ميزة كبيرة على الإبلاغ عن الحوادث عبر الهاتف. إذا كان حجم المكالمات الواردة مرتفعًا ، فسيؤدي ذلك إلى تقليل توفر الوكلاء للرد على المكالمة الهاتفية. في هذه الحالة ، قد يحتاج العميل إلى الانتظار لفترة طويلة. مع chatbot ، هناك مساعد شخصي مخصص متاح دائمًا لكل عميل دون أي تأخير.
قدم دعوى
حتى عندما تكون FNOL وتقديم المطالبات الرسمية خطوات منفصلة في عملية المطالبات ، فإن برامج الدردشة الخاصة بمطالبات التأمين مفيدة. لقد قللوا الوقت الكبير لملء استمارات المطالبات الطويلة وتقديم المستندات والصور. يمكن للعملاء القيام بذلك بسهولة من أجهزتهم المحمولة بناءً على إرشادات من روبوتات الدردشة. لكن هذا ليس كل شيء.
يمكن لروبوت الدردشة التحقق بذكاء من المستندات المتاحة بالفعل وتقليل الوقت والاحتكاك الناتج عن العملية. بالنسبة للعميل ، قد يعني هذا عددًا أقل من المستندات لتقديمها لكل مطالبة. بينما بالنسبة لمقدمي خدمات التأمين ، فهذا يعني انخفاضًا في إدارة البيانات وجهود وتكاليف الاستحواذ.
إليك مهارة ذكية تتيح للمستخدمين تقديم مطالبات التأمين في ثوانٍ معدودة.
تحديث تفاصيل المطالبة
روبوتات المحادثة الخاصة بالتأمين تسهل على العملاء القيام بذلك تحديث مطالباتهم إذا لزم الأمر. يمكن لكل من العميل أو chatbot تشغيل مثل هذا التحديث. يمكن لـ chatbot تحديد ما إذا كانت هناك حاجة إلى تفاصيل إضافية بشكل استباقي وإخطار العميل بها. يمكن للعميل بعد ذلك تحديث المعلومات المطلوبة. من ناحية أخرى ، يمكن للعميل أيضًا طلب تحديث عن طريق إبلاغ الروبوت. يمكن للبوت بعد ذلك معالجة الطلب بعد التحقق الواجب. إذا لزم الأمر ، يمكن أن يشتمل الروبوت أيضًا على عامل بشري لمزيد من التواصل.
التحقق من صحة المطالبة
بفضل إمكانات التعلم الآلي (ML) ، جنبًا إلى جنب مع معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط ، يمكن لروبوتات المحادثة التفرقة بين المطالبات الاحتيالية والصحيحة. يمكن أن يضمن chatbot التأمين التحقق من صحة المطالبات عن طريق استخراج المعلومات المناسبة من الفواتير والصور والمستندات الأخرى. يمكن للبوت بعد ذلك معالجة المطالبات الصحيحة بأكثر الطرق فعالية.
يمكن للروبوتات تطوير قدرات اكتشاف الشذوذ من خلال تحليل كمية هائلة من البيانات حول المطالبات السابقة الصالحة والاحتيالية. تسمح لهم هذه القدرات بمعرفة ما إذا كان التقرير الطبي أو التشخيص أو العلاج حقيقيًا أم لا. وبالمثل ، بالنسبة لتأمين المركبات ، يمكنه تحليل أنماط الأضرار والإصلاحات وتحديد ما إذا كانت المطالبة على الأرجح احتيالية أم لا. نظرًا لأنه يحصل على المزيد من البيانات بشكل متزايد مع كل معاملة ، تتحسن قدراته وتتحسن دقة التنبؤات.
تقوم Tractable ، وهي شركة تكنولوجيا ذكاء اصطناعي مقرها المملكة المتحدة ، بجلب خوارزميات التعلم الآلي لمثل هذه المواقف. إنها تستخدم رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي لمسح وتحليل صور المركبات المتضررة. سيساعد هذا التحليل شركات التأمين على السيارات في تحديد ما إذا كانت السيارة بحاجة إلى إصلاحات أو أن بعض الأجزاء بحاجة إلى الاستبدال.
تسوية المطالبات
تسوية المطالبات مهمة تافهة نسبيًا لروبوت محادثة ذكي. إنه يلغي الأعمال الكتابية المتكررة التي تستغرق وقتًا لمقدم الخدمة. بدلاً من ذلك ، يمكنه تقييم ما إذا كان يمكنه تسوية مطالبة بأمان باستخدام خوارزمية التعلم الآلي الأساسية. بناءً على هذا التحديد ، يمكن للروبوت أن يحل عملية الدفع تلقائيًا في أول فرصة آمنة.
تضمن الخوارزميات الأساسية أنها تسوي المطالبات المشروعة والكاملة فقط مع الاستمرار في تقليص الوقت لمعالجة الدفع.
تتبع المطالبة
تشير دراسة أجرتها شركة JD Power إلى أنه عندما تدير الشركة بشكل مناسب توقعات العملاء لدورات المطالبة الكاملة ، يمكن أن تزيد مستويات الرضا بما يتجاوز متوسط الصناعة (). من خلال تتبع المطالبات بذكاء ، يمكن أن تساعد برامج الدردشة الخاصة بمطالبات التأمين الشركات على تحقيق مستويات الرضا هذه.
يمكن للعملاء معرفة المرحلة التي وصلت فيها عملية مطالبتهم من خلال استعلامات تحادثية بسيطة أو خيارات إدخال مصممة جيدًا. ولكن أبعد من ذلك ، من خلال التحليل التنبئي ، تتيح روبوتات المحادثة للعميل معرفة متى يتوقع أن تكتمل العملية. تعتمد صناعة التأمين بالفعل التحليل التنبئي لحالات الاستخدام المتعددة. تتبع المطالبة هي عملية حاسمة يمكن أن تؤثر على تجربة العميل بشكل مباشر.
الإخطارات على حالة المطالبة
يمكن أن توفر روبوتات الدردشة الخاصة بمطالبات التأمين إخطارات استباقية مع تقدم عملية المطالبة. يمكنهم أيضًا إخطار العملاء بأي متطلبات لوثائق أو معلومات إضافية أو أي أوجه قصور للاستجابة بشكل مناسب. يمكن لروبوتات الدردشة أيضًا الرد على استفسارات العملاء ، مما يجعل تفاعل العملاء أكثر جدوى.
بينما توفر روبوتات المحادثة أتمتة المطالبات وتحل محل بعض الأعمال البشرية الروتينية ، فإن تبني هذه القدرات لا يعني أن البشر ليس لديهم مكان في عملية المطالبات.
على سبيل المثال ، يمكن أن تستند خوارزميات التعلم الآلي إلى البيانات التاريخية ، وتحديد المطالبات المباشرة للمعالجة التلقائية. يمكنه بعد ذلك توجيه المطالبات المعقدة التي تتطلب تدخلاً بشريًا إلى وكيل مناسب.
بشكل متزايد ، تستخدم روبوتات المحادثة أيضًا تحليل المشاعر لقياس استجابات العملاء. نظرًا لأن العملاء يتفاعلون عادةً في ظل ظروف مرهقة ، فقد يجدون تفاعلات chatbot غير مرضية. يمكن لخوارزميات تحليل المشاعر التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية تحديد مثل هذه المواقف وإشراك عامل بشري لمزيد من التواصل.
لقد ذكرنا بالفعل Metromile ، الذي يستخدم روبوتات المحادثة لتسوية مطالباتهم. لكن Metromile ليس وحده.
Lemonade ، شركة تأمين مدعومة بالذكاء الاصطناعي ، سجلت رقماً قياسياً عالمياً جديداً تسوية مطالبة بمبلغ 979 دولارًا في أقل من 3 ثوانٍ. سجل برنامج الدردشة للتأمين ، Maya ، المطالبة ، وعالج جميع المعلومات ، وشغل خوارزميات الكشف عن الاحتيال ، ووافق على المطالبة ، وشارك تعليمات الدفع مع البنك ، كل ذلك في غضون 3 ثوان.
FWD سنغافورة يستخدم المساعدة الافتراضية Faith للسماح لعملائه بتقديم مطالبات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. كذلك مجموعة تأمين التجار مع الحل من.
كانت روبوتات المحادثة في التأمين تتمتع بالفعل بجرأة في تحسين تجربة خدمة العملاء من خلال التواصل. الآن ، يحققون تقدمًا سريعًا في عملية المطالبات أيضًا. حان الوقت لطرح هؤلاء المساعدين الافتراضيين الأذكياء لعملائك أيضًا ، إذا لم تكن قد بدأت بالفعل. إنها تمثل مستقبل كيفية استخدام قطاع التأمين للتكنولوجيا. أولئك الذين بدأوا الآن يمكنهم بالتأكيد الاستفادة من ميزة المحركون الأوائل.
روبوتات المحادثة حالة التأمين في عام 2021: حالات الاستخدام والتقارير ودراسات الحالة والمزيد.
