A استطلاع أجرته شركة Accenture حول موظفي الاكتتاب وجدت أن ما يصل إلى 40٪ من وقت الضامنين يتم إنفاقه على الأنشطة غير الأساسية والإدارية. ويقدرون أن هذا يمثل خسارة في الكفاءة على مستوى الصناعة تصل إلى 160 مليار دولار على مدى السنوات الخمس المقبلة.
يمثل دمج الذكاء الاصطناعي والأتمتة في سير عمل الاكتتاب فرصة كبيرة لتقليل الوقت المخصص للمهام الإدارية والعمليات اليدوية وإدخالات البيانات المتكررة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد شركات التأمين على تقييم المخاطر بدقة عالية من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات. ماذا يمكن أن تكون هذه البيانات؟ أشياء مثل المطالبات التاريخية، ونتائج الائتمان، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، وتقدم تغطية شخصية للغاية.
هذه ليست سوى غيض من فيض. دعنا نستكشف ما هي أهم 6 فوائد لمعالجة مطالبات التأمين باستخدام الذكاء الاصطناعي.
#1: زيادة الدقة وتقليل الأخطاء
يلعب الذكاء الاصطناعي في معالجة مطالبات التأمين دورًا محوريًا في تعزيز الدقة وتقليل الأخطاء من خلال أتمتة المهام المختلفة وتخفيف المخاطر المرتبطة بالعمليات اليدوية. يعد دمج تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) مفيدًا بشكل خاص في أتمتة استخراج المعلومات من المستندات المتنوعة، مثل التقارير الطبية وبيانات الحوادث وتفاصيل السياسة. تقلل هذه الأتمتة بشكل كبير من الاعتماد على إدخال البيانات يدويًا، وهو مصدر للأخطاء المحتملة أثناء النسخ والإدخال.
هناك جانب حاسم آخر وهو قدرة خوارزميات الذكاء الاصطناعي على التعرف على الأنماط والتحقق من صحة المعلومات مقابل معايير محددة مسبقًا. ويضمن ذلك أن البيانات المستخرجة تلتزم بالتنسيقات والمعايير المتوقعة، ويتم وضع علامة على أي انحرافات أو تناقضات على الفور لمزيد من المراجعة. تساهم قدرات الفهم السياقي لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة بشكل أكبر في تحقيق الدقة من خلال تفسير علاقات البيانات المعقدة، مما يقلل من احتمالية سوء التفسير أو التصنيف الخاطئ.
يمثل تصحيح الأخطاء والتعلم سمة ديناميكية لنماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك التي تتضمن التعلم الآلي. عند حدوث أخطاء، يمكن للنظام التكيف والتحسين بمرور الوقت من خلال التعلم المستمر، مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز دقة عمليات استخراج البيانات المستقبلية. علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي في معالجة مطالبات التأمين التحقق من المعلومات المستخرجة من مستندات مختلفة، مما يضيف طبقة إضافية من الموثوقية إلى البيانات المعالجة.
يعد تكامل خوارزميات الكشف عن الاحتيال أمرًا بالغ الأهمية لتقليل الأخطاء. تقوم هذه الخوارزميات بتحليل الأنماط والشذوذات في البيانات لتحديد الحالات المحتملة للاحتيال أو التحريف. من خلال الإبلاغ عن المطالبات المشبوهة في وقت مبكر من العملية، لا يساهم الذكاء الاصطناعي في تقليل الأخطاء فحسب، بل يساعد أيضًا في منع الأنشطة الاحتيالية، مما يحافظ على سلامة نظام معالجة المطالبات.
تعد آليات الملاحظات والتصحيح في الوقت الفعلي ميزات إضافية تعمل على تحسين الدقة طوال رحلة معالجة المطالبات. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقديم تعليقات فورية عند اكتشاف أي تناقضات أو أخطاء، مما يؤدي إلى إجراء التصحيحات اللازمة أو طلبات الحصول على وثائق إضافية. لا يقلل هذا النهج الاستباقي من فرص استمرار الأخطاء فحسب، بل يساهم أيضًا في عملية الفصل في المطالبات بشكل أكثر سلاسة ودقة.
#2: الامتثال التنظيمي الاستباقي
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في ضمان الامتثال التنظيمي في معالجة مطالبات التأمين من خلال ما يلي:
- فحوصات الامتثال الآلي: يمكن برمجة خوارزميات الذكاء الاصطناعي لإجراء فحوصات آلية مقابل المتطلبات التنظيمية. من خلال تحليل بيانات المطالبات في الوقت الفعلي، يمكن للذكاء الاصطناعي التأكد من أن كل خطوة من خطوات سير عمل معالجة المطالبات تتوافق مع اللوائح ذات الصلة. وهذا يقلل من مخاطر عدم الامتثال غير المقصود ويساعد شركات التأمين على البقاء ضمن الحدود القانونية.
- دقة التوثيق وتوحيده: يضمن الذكاء الاصطناعي، خاصة عند دمجه مع تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، دقة الوثائق وتوحيدها. يمكنه استخراج المعلومات تلقائيًا من المستندات، مما يقلل من احتمالية حدوث أخطاء يدوية. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية للوفاء بالمعايير التنظيمية التي غالبًا ما تتطلب تنسيقات بيانات محددة ودقة الوثائق.
- المراقبة والتقرير في الوقت الحقيقي: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي توفير مراقبة في الوقت الفعلي لأنشطة معالجة المطالبات. يتضمن ذلك تتبع التغييرات في اللوائح والإبلاغ الفوري عن أي تناقضات أو مشكلات عدم امتثال محتملة. يتيح إعداد التقارير في الوقت الفعلي لشركات التأمين معالجة مخاوف الامتثال على الفور، مما يقلل من التأثير على العمليات.
- مسار التدقيق والشفافية: تحتفظ أنظمة معالجة مطالبات التأمين بالذكاء الاصطناعي بمسارات تدقيق تفصيلية لجميع الأنشطة ضمن سير عمل معالجة المطالبات. تعتبر هذه الشفافية ضرورية لعمليات التدقيق التنظيمية، مما يسمح للسلطات بمراجعة العملية بأكملها والتحقق من التزام كل خطوة بمتطلبات الامتثال. يعمل مسار التدقيق كسجل شامل، مما يدل على العناية الواجبة في الالتزام التنظيمي.
- القدرة على التكيف مع التغييرات التنظيمية: اللوائح في صناعة التأمين عرضة للتغيير. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك التي تتضمن التعلم الآلي، التكيف مع المتطلبات التنظيمية الجديدة من خلال التعلم من مجموعات البيانات المحدثة وتعديل عملياتها وفقًا لذلك. وتضمن هذه القدرة على التكيف قدرة شركات التأمين على دمج التغييرات بسلاسة دون تعطيل عملياتها.
- خصوصية البيانات والامتثال الأمني: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تعزيز خصوصية البيانات والامتثال الأمني من خلال تنفيذ أساليب تشفير قوية وضوابط الوصول. إن ضمان التعامل مع المعلومات الحساسة وتخزينها بشكل آمن يتوافق مع التفويضات التنظيمية، مثل قوانين حماية البيانات. تساعد قدرة الذكاء الاصطناعي على فرض الإجراءات الأمنية باستمرار على منع الوصول غير المصرح به وانتهاكات البيانات.
- تقييم المخاطر والتنبؤ بالامتثال: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد مخاطر الامتثال المحتملة بشكل استباقي من خلال تحليل البيانات والأنماط التاريخية. ومن خلال التنبؤ بالمجالات التي قد يمثل فيها الامتثال تحديًا، يمكن لشركات التأمين اتخاذ تدابير وقائية لضبط عملياتها ووثائقها، وبالتالي تقليل مخاطر مشكلات عدم الامتثال.
#3: تحسين tNPS من خلال تجربة أفضل للعملاء
ونظراً لطبيعة هذا القطاع التي تركز بشكل كبير على العملاء، تواجه شركات التأمين قابلية متزايدة لاستنزاف العملاء. ومما يزيد من تعقيد خدمة العملاء في مجال التأمين، أن العملاء المعاصرين يصرون على الاستجابة الفورية على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، والتي توصف عادة باسم "رحلة العميل بدون لمس". ويأتي هذا التوقع مع قدر منخفض للغاية من التسامح مع أي أوجه قصور في تقديم الخدمة.
تعد الأتمتة الذكية للمهام الروتينية ضمن سير عمل معالجة المطالبات أمرًا أساسيًا. ومن خلال أتمتة التحقق من البيانات وتحديثات الحالة وعمليات الاتصال، يمكن لشركات التأمين تقليل التدخل اليدوي وتبسيط العمليات. وهذا لا يؤدي إلى تسريع عملية معالجة المطالبات فحسب، بل يعزز أيضًا الكفاءة، مما يساهم في تحسين tNPS حيث يستمتع العملاء بتفاعلات أسرع وأكثر سلاسة طوال رحلة المطالبات.
يمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعزيز التواصل مع العملاء من خلال توفير المساعدة الفورية. يمكن لحاملي وثائق التأمين الحصول على تحديثات في الوقت الفعلي حول حالة المطالبة وتفاصيل التغطية ومتطلبات التوثيق. تعمل هذه الاستجابة الفورية على تحسين رضا العملاء وتساهم بشكل إيجابي في tNPS.
بالإضافة إلى ذلك، يستخدم الذكاء الاصطناعي التحليلات التنبؤية لتقييم وتحليل بيانات المطالبات التاريخية. ومن خلال تحديد الأنماط والاتجاهات، يمكن لشركات التأمين اتخاذ قرارات أكثر استنارة، وتسريع عملية الفصل في المطالبات. هذا النهج الاستباقي يقلل من التأخير ويساهم في حل المطالبات بشكل أسرع.
#4: التنبؤ المحسن بحجم المطالبات
يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تحسين التنبؤ بحجم المطالبات بشكل كبير في صناعة التأمين. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المطالبات التاريخية بدقة من خلال قدراتها المتطورة في تحليل البيانات، وتحديد الأنماط والاتجاهات التي تعمل كمؤشرات قيمة للأحداث المستقبلية. تمكن هذه الرؤية شركات التأمين من إجراء تنبؤات أكثر دقة، مما يعزز قدرتها على توقع التقلبات في حجم المطالبات والاستعداد لها.
تعمل النمذجة التنبؤية، وهي إحدى نقاط القوة الأساسية لخوارزميات التعلم الآلي، على تحسين عملية التنبؤ. ومن خلال الاستفادة من البيانات التاريخية إلى جانب العوامل المؤثرة المتنوعة، تمنح هذه النماذج شركات التأمين فهمًا دقيقًا للمتغيرات التي تؤثر على حدوث المطالبات. يزود هذا النهج المبني على البيانات شركات التأمين بالأدوات اللازمة لاتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين تخصيص الموارد بناءً على توقعات دقيقة.
علاوة على ذلك، يسهل الذكاء الاصطناعي التكامل السلس لمصادر البيانات الخارجية، مما يثري نماذج التنبؤ برؤى أوسع. يأخذ هذا النهج الشامل في الاعتبار عوامل تتجاوز بيانات المطالبات التاريخية، بما في ذلك التنبؤات الجوية والمؤشرات الاقتصادية والاتجاهات الاجتماعية. والنتيجة هي نموذج تنبؤ أكثر شمولاً وموثوقية يلتقط تعقيد البيئة الخارجية.
تعد قدرة نماذج التنبؤ التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على التكيف مع الظروف المتغيرة ميزة جديرة بالملاحظة. ومع تطور مشهد التأمين، تتعلم هذه الأنظمة باستمرار من مدخلات البيانات الجديدة، مما يضمن بقاء التوقعات ذات صلة وقوية في مواجهة ديناميكيات السوق المتغيرة والاتجاهات الناشئة. تعد هذه القدرة على التكيف أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على دقة وفعالية نماذج التنبؤ بمرور الوقت.
#5: استبدال القوى العاملة المتقدمة في السن
يظهر الذكاء الاصطناعي كحل قوي لشركات التأمين التي تسعى إلى تأمين عملياتها في المستقبل وسط التحديات المرتبطة بشيخوخة القوى العاملة. ومع تقاعد المهنيين ذوي الخبرة، يساعد الذكاء الاصطناعي في الاحتفاظ بالمعرفة المؤسسية ونقلها. تعمل خوارزميات التعلم الآلي على تحليل البيانات التاريخية والمستندات وأنماط الاتصال، مما يؤدي إلى إنشاء مستودع ينقل المعرفة بسلاسة إلى الموظفين الجدد.
يعد التخطيط التنبؤي للقوى العاملة أحد نقاط القوة الرئيسية للذكاء الاصطناعي، حيث يستفيد من التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب المستقبلي بناءً على البيانات التاريخية واتجاهات السوق. وهذا يسمح لشركات التأمين بمواءمة النفقات التشغيلية، بما في ذلك مستويات التوظيف، مع الطلب المتوقع. تضمن التنبؤات الدقيقة مستويات التوظيف المثالية، وتجنب مخاطر زيادة عدد الموظفين أو نقص عدد الموظفين.
تصبح عملية اتخاذ القرار المعززة بالذكاء الاصطناعي حاسمة بشكل خاص في مواجهة التقاعد. توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي، المجهزة بخوارزميات التعلم الآلي، رؤى وتنبؤات بناءً على مجموعات بيانات واسعة النطاق. وهذا يضمن حصول صناع القرار على إرشادات ذكية تعتمد على البيانات، حتى مع انخفاض القوى العاملة.
يتم تسهيل التدريب وتنمية المهارات من خلال الذكاء الاصطناعي، الذي يحدد الفجوات في المهارات ويوصي بمسارات تعليمية مخصصة لكل من الموظفين الحاليين والجدد. وهذا يضمن أن تظل القوى العاملة قادرة على التكيف ومجهزة بالمهارات اللازمة لتلبية المتطلبات المتطورة.
وأخيرًا، تمتد القدرات التنبؤية للذكاء الاصطناعي إلى إدارة المخاطر. ومن خلال تحليل البيانات التاريخية، تحدد أنظمة الذكاء الاصطناعي المخاطر المحتملة المرتبطة بتغيرات القوى العاملة وتساعد شركات التأمين على إدارة هذه المخاطر بشكل استباقي. ويشمل ذلك معالجة المجالات التي تفتقر إلى الخبرة وتنفيذ استراتيجيات للتخفيف من التحديات المحتملة.
#6: الحفاظ على سلامة البيانات
يعد الذكاء الاصطناعي أحد الأصول المهمة في تعزيز استمرارية الأعمال وحماية البيانات في إدارة المطالبات. فهو يحدد بشكل استباقي التهديدات المحتملة من خلال تقييمات المخاطر الآلية، مما يسمح باتخاذ تدابير وقائية.
في مجال الأمن السيبراني، تكتشف أدوات الذكاء الاصطناعي التهديدات وتستجيب لها في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى تأمين بيانات المطالبات من الوصول غير المصرح به. تعمل تقنيات التشفير وضوابط الوصول على تعزيز حماية البيانات. إن كفاءة الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الاحتيال وتحديد الحالات الشاذة تحمي من الخسائر المالية وتحافظ على سلامة بيانات المطالبات.
علاوة على ذلك، يساهم الذكاء الاصطناعي في التخطيط الفعال للتعافي من الكوارث من خلال مراقبة النسخ الاحتياطية للبيانات وتسهيل عمليات التعافي السريعة. تتيح المراقبة المستمرة للأنظمة والبيانات، إلى جانب التنبيهات في الوقت الفعلي للأنشطة غير العادية، الاستجابة الفورية للتهديدات المحتملة. يضمن هذا النهج الشامل أن تتمكن شركات التأمين من التغلب على الاضطرابات بسلاسة مع الحفاظ على سرية وسلامة بيانات المطالبات.
كيف يمكن أن تساعد شبكات النانو؟
وفقًا البحث الذي أجرته EY، يشير 87% من العملاء إلى أن كفاءة معالجة المطالبات تؤثر بشكل كبير على قرارهم بتجديد التأمين مع نفس مقدم الخدمة. يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي إلى تسريع عملية معالجة المطالبات بسلاسة، مما يقلل الحاجة إلى التدخل البشري المباشر.
ومع ذلك، وفقا ل ديلويت surveعلى الرغم من أن 32% من قطاعات البرمجيات وتكنولوجيا الإنترنت قد بدأت استثمارات في الذكاء الاصطناعي، إلا أن 1.33% فقط من شركات التأمين غامرت بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
اتخذ الخطوة الأولى نحو تأمين أعمالك في المستقبل باستخدام شبكات النانو. يمكننا المساعدة عن طريق:
معالجة المستندات المؤتمتة
تستفيد Nanonets من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأتمتة معالجة المستندات، بما في ذلك استخراج المعلومات ذات الصلة من المستندات المختلفة مثل الفواتير والتقارير الطبية ونماذج المطالبات. وهذا يقلل من الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا، ويقلل الأخطاء، ويسرع بشكل كبير سير عمل معالجة المطالبات.
تضمن خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة التي تستخدمها Nanonets دقة عالية في استخراج المعلومات من البيانات غير المنظمة. تعمل هذه الدقة على تعزيز موثوقية استخراج البيانات، مما يساهم في إجراء تقييمات أكثر دقة للمطالبات وتقليل احتمالية حدوث أخطاء في المعالجة.
تصنيف المطالبات بكفاءة
تستخدم شبكات النانو الذكاء الاصطناعي لتصنيف المطالبات وتصنيفها بذكاء بناءً على محتواها. ويضمن هذا التصنيف الآلي توجيه المطالبات إلى القنوات المناسبة، مما يقلل الحاجة إلى الفرز اليدوي وتسريع عملية معالجة المطالبات.
اتخاذ القرار السريع
ومن خلال قدرات التعلم الآلي التي تتمتع بها Nanonets، يمكن لشركات التأمين تنفيذ التحليلات التنبؤية لتقييم بيانات المطالبات التاريخية بسرعة. وهذا يسهل اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، مما يتيح الحصول على موافقات أسرع للمطالبات المشروعة وتحسين عملية الفصل في المطالبات بشكل عام.
كشف الاحتيال وإدارة المخاطر:
تستخدم Nanonets خوارزميات الذكاء الاصطناعي للكشف عن الحالات الشاذة والأنماط التي تشير إلى الاحتيال المحتمل ضمن بيانات المطالبات. وهذا يعزز قدرات الكشف عن الاحتيال، مما يمكّن شركات التأمين من تحديد المطالبات المشبوهة على الفور وتخفيف المخاطر بشكل فعال، مما يساهم في بيئة معالجة المطالبات أكثر أمانًا وانسيابية.
القدرة على التكيف مع المتطلبات المتطورة
توفر قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في Nanonets قابلية التوسع والقدرة على التكيف مع الظروف المتغيرة في مشهد التأمين. يمكن للنظام أن يتعلم بشكل مستمر من مدخلات البيانات الجديدة، مما يضمن بقاءها محدثة وذات صلة مع تطور متطلبات الصناعة واللوائح وسير عمل المعالجة.
تعزيز تجربة العملاء
من خلال معالجة المطالبات المبسطة، تساهم Nanonets في تحسين تجربة العملاء. تؤدي عمليات تقييم المطالبات والموافقات بشكل أسرع إلى تسويات أسرع، مما يؤثر بشكل إيجابي على رضا العملاء وولائهم.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://nanonets.com/blog/ai-insurance-claims-processing/
