A indagine di Accenture sui dipendenti addetti al settore assicurativo ha rilevato che fino al 40% del tempo dei sottoscrittori viene dedicato ad attività amministrative e non essenziali. Si stima che ciò rappresenti una perdita di efficienza a livello di settore fino a 160 miliardi di dollari nei prossimi cinque anni.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale e dell’automazione nel flusso di lavoro di sottoscrizione rappresenta un’opportunità significativa per ridurre al minimo il tempo dedicato alle attività amministrative, ai processi manuali e alle immissioni di dati ripetitive.

Inoltre, l’intelligenza artificiale può aiutare le compagnie assicurative a valutare il rischio con elevata precisione analizzando grandi volumi di dati. Quali possono essere questi dati? Cose come affermazioni storiche, punteggi di credito, attività sui social media e offerta di copertura iper-personalizzata.

Questa è solo la punta dell'iceberg. Esploriamo quali sono i 6 principali vantaggi dell'elaborazione delle richieste di risarcimento assicurative tramite intelligenza artificiale.

N. 1: maggiore precisione e riduzione degli errori

L’intelligenza artificiale nell’elaborazione delle richieste di indennizzo assicurativo svolge un ruolo fondamentale nel migliorare la precisione e ridurre gli errori automatizzando varie attività e mitigando i rischi associati ai processi manuali. L'integrazione della tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è particolarmente utile per automatizzare l'estrazione di informazioni da diversi documenti, come rapporti medici, dichiarazioni di incidenti e dettagli di polizze. Questa automazione riduce significativamente la dipendenza dall'immissione manuale dei dati, fonte di potenziali errori durante la trascrizione e l'immissione.

Un altro aspetto cruciale è la capacità degli algoritmi di intelligenza artificiale di riconoscere modelli e convalidare le informazioni rispetto a criteri predefiniti. Ciò garantisce che i dati estratti aderiscano ai formati e agli standard previsti e che eventuali deviazioni o discrepanze vengano tempestivamente segnalate per un'ulteriore revisione. Le capacità di comprensione contestuale dei sistemi avanzati di intelligenza artificiale contribuiscono ulteriormente alla precisione interpretando complesse relazioni tra dati, riducendo la probabilità di interpretazioni errate o di classificazione errata.

La correzione degli errori e l’apprendimento rappresentano una caratteristica dinamica dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare quelli che incorporano l’apprendimento automatico. Quando si verificano errori, il sistema può adattarsi e migliorare nel tempo attraverso l’apprendimento continuo, migliorando in definitiva la precisione delle future estrazioni dei dati. Inoltre, l’intelligenza artificiale nell’elaborazione delle richieste di risarcimento assicurative può verificare in modo incrociato le informazioni estratte da diversi documenti, aggiungendo un ulteriore livello di affidabilità ai dati elaborati.

L’integrazione degli algoritmi di rilevamento delle frodi è fondamentale per la riduzione degli errori. Questi algoritmi analizzano modelli e anomalie nei dati per identificare potenziali casi di frode o false dichiarazioni. Segnalando le richieste sospette nelle prime fasi del processo, l’intelligenza artificiale non solo contribuisce a ridurre gli errori, ma aiuta anche a prevenire attività fraudolente, salvaguardando l’integrità del sistema di elaborazione delle richieste.

I meccanismi di feedback e correzione in tempo reale sono funzionalità aggiuntive che migliorano la precisione durante tutto il percorso di elaborazione delle richieste. I sistemi di intelligenza artificiale possono fornire un feedback immediato quando vengono rilevati incongruenze o errori, richiedendo le correzioni necessarie o richieste di documentazione aggiuntiva. Questo approccio proattivo non solo riduce le possibilità che gli errori persistano, ma contribuisce anche a un processo di aggiudicazione dei sinistri più fluido e accurato.

N. 2: Conformità normativa proattiva

L’intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nel garantire la conformità normativa nell’elaborazione dei sinistri assicurativi attraverso quanto segue:

1. Controlli di conformità automatizzati: Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere programmati per condurre controlli automatizzati rispetto ai requisiti normativi. Analizzando i dati dei sinistri in tempo reale, l'intelligenza artificiale può garantire che ogni fase del flusso di lavoro di elaborazione dei sinistri sia conforme alle normative pertinenti. Ciò riduce il rischio di non conformità involontaria e aiuta gli assicuratori a rimanere entro i limiti legali.
2. Accuratezza e standardizzazione della documentazione: L’intelligenza artificiale, soprattutto se integrata con la tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), garantisce l’accuratezza e la standardizzazione della documentazione. Può estrarre automaticamente le informazioni dai documenti, riducendo la probabilità di errori manuali. Ciò è fondamentale per soddisfare gli standard normativi che spesso richiedono formati di dati specifici e accuratezza della documentazione.
3. Monitoraggio e reportistica in tempo reale: I sistemi di intelligenza artificiale possono fornire un monitoraggio in tempo reale delle attività di elaborazione dei sinistri. Ciò include il monitoraggio delle modifiche normative e la segnalazione immediata di eventuali discrepanze o potenziali problemi di non conformità. Il reporting in tempo reale consente agli assicuratori di affrontare tempestivamente i problemi di conformità, riducendo al minimo l’impatto sulle operazioni.
4. Traccia di controllo e trasparenza: I sistemi di elaborazione dei sinistri assicurativi AI mantengono tracce di controllo dettagliate di tutte le attività all'interno del flusso di lavoro di elaborazione dei sinistri. Questa trasparenza è essenziale per gli audit normativi, poiché consente alle autorità di rivedere l’intero processo e verificare che ogni passaggio rispetti i requisiti di conformità. La traccia di controllo funge da registrazione completa, dimostrando la due diligence nell'aderenza alle normative.
5. Adattabilità ai cambiamenti normativi: Le normative nel settore assicurativo sono soggette a modifiche. I sistemi di intelligenza artificiale, in particolare quelli che incorporano l’apprendimento automatico, possono adattarsi ai nuovi requisiti normativi imparando da set di dati aggiornati e adattando di conseguenza i loro processi. Questa adattabilità garantisce che gli assicuratori possano incorporare perfettamente i cambiamenti senza interrompere le loro operazioni.
6. Conformità alla privacy e alla sicurezza dei dati: I sistemi di intelligenza artificiale possono migliorare la privacy dei dati e la conformità alla sicurezza implementando metodi di crittografia e controlli di accesso robusti. Garantire che le informazioni sensibili siano gestite e archiviate in modo sicuro è in linea con i mandati normativi, come le leggi sulla protezione dei dati. La capacità dell'intelligenza artificiale di applicare in modo coerente le misure di sicurezza aiuta a prevenire l'accesso non autorizzato e le violazioni dei dati.
7. Valutazione del rischio e previsione della conformità: L’intelligenza artificiale può aiutare a identificare in modo proattivo potenziali rischi di conformità analizzando dati e modelli storici. Prevedendo le aree in cui la conformità potrebbe risultare problematica, gli assicuratori possono adottare misure preventive per adeguare i propri processi e la propria documentazione, riducendo così il rischio di problemi di non conformità.

N. 3: Migliorare il tNPS con una migliore esperienza del cliente

Considerata la natura fortemente incentrata sul cliente del settore, le compagnie assicurative si trovano ad affrontare una maggiore suscettibilità all’attrito dei clienti. In aggiunta alla complessità del servizio clienti nel settore assicurativo, i clienti attuali insistono su una reattività istantanea, 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, comunemente descritta come il “percorso del cliente senza contatto”. Questa aspettativa è accompagnata da una tolleranza eccezionalmente bassa per eventuali carenze nella fornitura del servizio.

L’automazione intelligente delle attività di routine all’interno del flusso di lavoro di elaborazione dei sinistri è fondamentale. Automatizzando la verifica dei dati, gli aggiornamenti dello stato e i processi di comunicazione, gli assicuratori possono ridurre gli interventi manuali e semplificare le operazioni. Ciò non solo accelera l'elaborazione dei sinistri, ma migliora anche l'efficienza, contribuendo a migliorare il tNPS poiché i clienti sperimentano interazioni più rapide e fluide durante tutto il percorso dei sinistri.

I chatbot basati sull’intelligenza artificiale possono migliorare la comunicazione con i clienti fornendo assistenza immediata. Gli assicurati possono ricevere aggiornamenti in tempo reale sullo stato dei sinistri, sui dettagli della copertura e sui requisiti di documentazione. Questa reattività immediata migliora la soddisfazione del cliente e contribuisce positivamente al tNPS.

Inoltre, l’intelligenza artificiale utilizza l’analisi predittiva per valutare e analizzare i dati storici sui sinistri. Identificando modelli e tendenze, gli assicuratori possono prendere decisioni più informate, accelerando il processo di aggiudicazione dei sinistri. Questo approccio proattivo riduce al minimo i ritardi e contribuisce a risoluzioni più rapide dei sinistri.

N. 4: Previsione migliorata del volume delle richieste di risarcimento

L’intelligenza artificiale ha il potenziale per migliorare significativamente la previsione del volume dei sinistri nel settore assicurativo. I sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare meticolosamente i dati storici sui sinistri attraverso le sue sofisticate capacità di analisi dei dati, identificando modelli e tendenze che fungono da preziosi indicatori per eventi futuri. Questa intuizione consente agli assicuratori di fare previsioni più accurate, migliorando la loro capacità di anticipare e prepararsi alle fluttuazioni del volume dei sinistri.

La modellazione predittiva, un punto di forza degli algoritmi di machine learning, perfeziona ulteriormente le previsioni. Sfruttando i dati storici insieme a diversi fattori di influenza, questi modelli offrono agli assicuratori una comprensione sfumata delle variabili che influiscono sull’evento dei sinistri. Questo approccio basato sui dati fornisce agli assicuratori gli strumenti per prendere decisioni informate e ottimizzare l’allocazione delle risorse sulla base di previsioni precise.

Inoltre, l’intelligenza artificiale facilita l’integrazione perfetta di fonti di dati esterne, arricchendo i modelli di previsione con approfondimenti più ampi. Questo approccio olistico considera fattori che vanno oltre i dati storici sui sinistri, comprese le previsioni meteorologiche, gli indicatori economici e le tendenze sociali. Il risultato è un modello di previsione più completo e affidabile che cattura la complessità dell’ambiente esterno.

L’adattabilità dei modelli di previsione basati sull’intelligenza artificiale alle mutevoli condizioni è un vantaggio degno di nota. Man mano che il panorama assicurativo si evolve, questi sistemi imparano continuamente da nuovi input di dati, garantendo che le previsioni rimangano pertinenti e solide di fronte alle mutevoli dinamiche di mercato e alle tendenze emergenti. Questa adattabilità è fondamentale per mantenere nel tempo l’accuratezza e l’efficacia dei modelli di previsione.

N. 5: Sostituzione di una forza lavoro che invecchia

L’intelligenza artificiale emerge come una potente soluzione per le compagnie assicurative che cercano di rendere le loro operazioni a prova di futuro in mezzo alle sfide associate all’invecchiamento della forza lavoro. Con i professionisti esperti che vanno in pensione, l’intelligenza artificiale aiuta a conservare e trasferire la conoscenza istituzionale. Gli algoritmi di machine learning analizzano dati storici, documenti e modelli di comunicazione, creando un repository che trasferisce facilmente le conoscenze ai nuovi dipendenti.

La pianificazione predittiva della forza lavoro è un punto di forza dell’intelligenza artificiale, poiché sfrutta l’analisi predittiva per prevedere la domanda futura sulla base di dati storici e tendenze di mercato. Ciò consente alle compagnie assicurative di allineare le spese operative, compresi i livelli di personale, con la domanda prevista. Previsioni accurate garantiscono livelli di personale ottimali, evitando le trappole di un eccesso o di una carenza di personale.

Il processo decisionale potenziato dall’intelligenza artificiale diventa particolarmente cruciale di fronte alla pensione. Dotati di algoritmi di apprendimento automatico, i sistemi di intelligenza artificiale forniscono approfondimenti e previsioni basati su ampi set di dati. Ciò garantisce che i decisori abbiano accesso a una guida intelligente e basata sui dati, anche con una forza lavoro ridotta.

La formazione e lo sviluppo delle competenze sono facilitati dall’intelligenza artificiale, che identifica le lacune nelle competenze e consiglia percorsi di apprendimento personalizzati sia per i dipendenti esistenti che per quelli nuovi. Ciò garantisce che la forza lavoro rimanga adattabile e dotata delle competenze necessarie per soddisfare le richieste in evoluzione.

Infine, le capacità predittive dell’intelligenza artificiale si estendono alla gestione del rischio. Analizzando i dati storici, i sistemi di intelligenza artificiale identificano i potenziali rischi associati ai cambiamenti della forza lavoro e aiutano le compagnie assicurative a gestire tali rischi in modo proattivo. Ciò include affrontare aree in cui mancano competenze e implementare strategie per mitigare le potenziali sfide.

N. 6: Mantenere l'integrità dei dati

L’intelligenza artificiale è una risorsa fondamentale per rafforzare la continuità aziendale e salvaguardare i dati nella gestione dei sinistri. Identifica in modo proattivo le potenziali minacce attraverso valutazioni automatizzate del rischio, consentendo misure preventive.

Nel campo della sicurezza informatica, gli strumenti di intelligenza artificiale rilevano e rispondono alle minacce in tempo reale, proteggendo i dati relativi ai sinistri da accessi non autorizzati. Le tecniche di crittografia e i controlli di accesso migliorano ulteriormente la protezione dei dati. La competenza di AI nel rilevamento delle frodi e nell'identificazione delle anomalie tutela dalle perdite finanziarie e preserva l'integrità dei dati relativi alle richieste di indennizzo.

Inoltre, l’intelligenza artificiale contribuisce a un’efficace pianificazione del ripristino di emergenza monitorando i backup dei dati e facilitando processi di ripristino rapidi. Il monitoraggio continuo di sistemi e dati, abbinato ad avvisi in tempo reale per attività insolite, consente una risposta immediata a potenziali minacce. Questo approccio globale garantisce agli assicuratori di affrontare le interruzioni senza problemi, mantenendo al contempo la riservatezza e l’integrità dei dati relativi ai sinistri.

In che modo le nanonet possono aiutare?

Secondo ricerca condotta da EY, l'87% dei clienti indica che l'efficienza nell'elaborazione dei sinistri ha un impatto significativo sulla loro decisione di rinnovare l'assicurazione con lo stesso fornitore. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale e degli algoritmi di apprendimento automatico può accelerare il processo di gestione dei sinistri senza soluzione di continuità, riducendo al minimo la necessità di un intervento umano diretto.

Tuttavia, secondo a Deloitte sondaggiY, sebbene il 32% dei settori del software e della tecnologia Internet abbia avviato investimenti nell’intelligenza artificiale, solo l’1.33% delle compagnie assicurative si è avventurato in investimenti nell’intelligenza artificiale.

Fai il primo passo per rendere la tua attività a prova di futuro con Nanonets. Possiamo aiutare:

Elaborazione automatizzata dei documenti

Nanonets sfrutta l'intelligenza artificiale e il machine learning per automatizzare l'elaborazione dei documenti, inclusa l'estrazione di informazioni rilevanti da vari documenti come fatture, referti medici e moduli di richiesta. Ciò riduce la necessità di immissione manuale dei dati, minimizza gli errori e accelera notevolmente il flusso di lavoro di elaborazione delle richieste.

Gli avanzati algoritmi di machine learning utilizzati da Nanonets garantiscono un'elevata precisione nell'estrazione di informazioni da dati non strutturati. Questa accuratezza migliora l’affidabilità dell’estrazione dei dati, contribuendo a valutazioni più precise dei sinistri e riducendo la probabilità di errori nell’elaborazione.

Classificazione efficiente dei sinistri

Nanonets utilizza l'intelligenza artificiale per classificare e categorizzare in modo intelligente le affermazioni in base al loro contenuto. Questa classificazione automatizzata garantisce che i sinistri vengano indirizzati ai canali appropriati, riducendo la necessità di smistamento manuale e accelerando il processo di gestione dei sinistri.

Processo decisionale accelerato

Grazie alle capacità di machine learning di Nanonets, gli assicuratori possono implementare analisi predittive per valutare rapidamente i dati storici sui sinistri. Ciò facilita il processo decisionale basato sui dati, consentendo approvazioni più rapide per sinistri legittimi e ottimizzando il processo complessivo di aggiudicazione dei sinistri.

Rilevamento delle frodi e gestione dei rischi:

Nanonets utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per rilevare anomalie e modelli indicativi di potenziali frodi all'interno dei dati relativi ai sinistri. Ciò migliora le capacità di rilevamento delle frodi, consentendo agli assicuratori di identificare tempestivamente sinistri sospetti e mitigare i rischi in modo efficace, contribuendo a un ambiente di elaborazione dei sinistri più sicuro e snello.

Adattabilità ai requisiti in evoluzione

Le funzionalità AI e ML di Nanonets forniscono scalabilità e adattabilità alle mutevoli condizioni nel panorama assicurativo. Il sistema può imparare continuamente dai nuovi input di dati, garantendo che rimanga aggiornato e pertinente man mano che i requisiti del settore, le normative e i flussi di lavoro di elaborazione si evolvono.

Esperienza del cliente migliorata

Attraverso un'elaborazione semplificata dei sinistri, Nanonets contribuisce a migliorare l'esperienza del cliente. Valutazioni e approvazioni più rapide dei sinistri portano a liquidazioni più rapide, con un impatto positivo sulla soddisfazione e sulla fidelizzazione del cliente.

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• Fonte: https://nanonets.com/blog/ai-insurance-claims-processing/