A 보험 직원에 대한 Accenture의 설문조사 보험업자의 시간 중 최대 40%가 비핵심 및 관리 활동에 소요되는 것으로 나타났습니다. 그들은 이것이 향후 160년 동안 업계 전반에 걸쳐 최대 XNUMX억 달러에 달하는 효율성 손실을 의미한다고 추정합니다.

AI와 자동화를 보험 업무 흐름에 통합하면 관리 작업, 수동 프로세스 및 반복적인 데이터 입력에 할당된 시간을 최소화할 수 있는 중요한 기회가 제공됩니다.

또한 AI는 보험회사가 대량의 데이터를 분석하여 높은 정확도로 위험을 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 데이터는 무엇입니까? 청구 내역, 신용 점수, 소셜 미디어 활동, 초개인화된 보도 등을 제공합니다.

이것은 빙산의 일각에 불과합니다. AI 보험 청구 처리의 6가지 이점을 살펴보겠습니다.

#1: 정확도 향상 및 오류 감소

보험금 청구 처리에 있어 AI는 다양한 업무를 자동화하고, 수작업으로 인한 위험을 완화해 정확성을 높이고 오류를 줄이는 데 중추적인 역할을 한다. OCR(광학 문자 인식) 기술의 통합은 의료 보고서, 사고 기록, 정책 세부 사항 등 다양한 문서에서 정보 추출을 자동화하는 데 특히 중요한 역할을 합니다. 이러한 자동화는 전사 및 입력 중 잠재적인 오류의 원인이 되는 수동 데이터 입력에 대한 의존도를 크게 줄여줍니다.

또 다른 중요한 측면은 패턴을 인식하고 사전 정의된 기준에 따라 정보를 검증하는 AI 알고리즘의 능력입니다. 이를 통해 추출된 데이터가 예상 형식 및 표준을 준수하고 편차나 불일치가 있으면 추가 검토를 위해 즉시 표시됩니다. 고급 AI 시스템의 상황별 이해 기능은 복잡한 데이터 관계를 해석하여 정확성을 높이고, 오해나 오분류 가능성을 줄입니다.

오류 수정 및 학습은 AI 모델, 특히 기계 학습이 통합된 모델의 동적 기능을 나타냅니다. 오류가 발생하면 시스템은 지속적인 학습을 통해 시간이 지남에 따라 적응하고 개선되어 궁극적으로 향후 데이터 추출의 정확성이 향상됩니다. 또한, 보험금 청구 처리에 사용되는 AI는 다양한 문서에서 추출한 정보를 교차 검증하여 처리된 데이터에 신뢰성을 한 단계 더 추가할 수 있습니다.

사기 탐지 알고리즘의 통합은 오류 감소에 가장 중요합니다. 이러한 알고리즘은 데이터의 패턴과 이상 징후를 분석하여 잠재적인 사기 또는 허위 진술 사례를 식별합니다. 프로세스 초기에 의심스러운 청구를 표시함으로써 AI는 오류 감소에 기여할 뿐만 아니라 사기 행위를 방지하고 청구 처리 시스템의 무결성을 보호하는 데에도 도움이 됩니다.

실시간 피드백 및 수정 메커니즘은 청구 처리 과정 전반에 걸쳐 정확성을 높이는 추가 기능입니다. AI 시스템은 불일치나 오류가 감지되면 즉각적인 피드백을 제공하여 필요한 수정이나 추가 문서 요청을 유도할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 오류가 지속될 가능성을 줄일 뿐만 아니라 보다 원활하고 정확한 청구 심사 프로세스에 기여합니다.

#2: 사전 규제 준수

AI는 다음을 통해 보험금 청구 처리 시 규제 준수를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

1. 자동화된 규정 준수 검사: AI 알고리즘은 규제 요구 사항에 대해 자동화된 검사를 수행하도록 프로그래밍될 수 있습니다. AI는 청구 데이터를 실시간으로 분석함으로써 청구 처리 워크플로의 각 단계가 관련 규정을 준수하는지 확인할 수 있습니다. 이는 의도하지 않은 규정 위반의 위험을 줄이고 보험사가 법적 경계를 준수하는 데 도움이 됩니다.
2. 문서 정확성 및 표준화: AI는 특히 OCR(광학 문자 인식) 기술과 통합될 때 문서의 정확성과 표준화를 보장합니다. 문서에서 자동으로 정보를 추출하여 수동 오류 가능성을 줄일 수 있습니다. 이는 특정 데이터 형식과 문서 정확성을 요구하는 규제 표준을 충족하는 데 매우 중요합니다.
3. 실시간 모니터링 및 보고: AI 시스템은 청구 처리 활동을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 여기에는 규정 변경 사항을 추적하고 불일치 사항이나 잠재적인 비준수 문제를 즉시 표시하는 것이 포함됩니다. 실시간 보고를 통해 보험사는 규정 준수 문제를 즉시 해결하고 운영에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.
4. 감사 추적 및 투명성: AI 보험 청구 처리 시스템은 청구 처리 워크플로 내의 모든 활동에 대한 자세한 감사 추적을 유지합니다. 이러한 투명성은 규제 감사에 필수적이며, 이를 통해 당국은 전체 프로세스를 검토하고 각 단계가 규정 준수 요구 사항을 준수하는지 확인할 수 있습니다. 감사 추적은 규제 준수에 대한 실사를 보여주는 포괄적인 기록 역할을 합니다.
5. 규제 변화에 대한 적응성: 보험업계의 규정은 변경될 수 있습니다. AI 시스템, 특히 기계 학습을 통합한 시스템은 업데이트된 데이터 세트에서 학습하고 그에 따라 프로세스를 조정하여 새로운 규제 요구 사항에 적응할 수 있습니다. 이러한 적응성을 통해 보험사는 운영을 중단하지 않고 변경 사항을 원활하게 통합할 수 있습니다.
6. 데이터 개인정보 보호 및 보안 규정 준수: AI 시스템은 강력한 암호화 방법과 액세스 제어를 구현하여 데이터 개인 정보 보호 및 보안 규정 준수를 강화할 수 있습니다. 중요한 정보를 안전하게 처리하고 저장하는 것은 데이터 보호법과 같은 규제 의무에 부합합니다. 지속적으로 보안 조치를 시행하는 AI의 능력은 무단 액세스와 데이터 침해를 방지하는 데 도움이 됩니다.
7. 위험 평가 및 규정 준수 예측: AI는 기록 데이터와 패턴을 분석하여 잠재적인 규정 준수 위험을 사전에 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 보험사는 규정 준수가 어려울 수 있는 영역을 예측함으로써 프로세스와 문서를 조정하기 위한 선제적 조치를 취할 수 있으며 이를 통해 규정 준수 문제의 위험을 줄일 수 있습니다.

#3: 더 나은 고객 경험으로 tNPS 개선

이 부문의 고도로 고객 중심적인 특성을 고려할 때 보험 회사는 고객 이탈에 대한 높은 민감성에 직면해 있습니다. 보험 분야의 고객 서비스 복잡성에 더해 현대 고객은 일반적으로 "접촉 없는 고객 여정"으로 설명되는 즉각적인 연중무휴 응답성을 요구합니다. 이러한 기대에는 서비스 제공의 모든 단점에 대한 허용 범위가 매우 낮습니다.

청구 처리 워크플로우 내에서 일상적인 작업을 지능적으로 자동화하는 것이 핵심입니다. 데이터 확인, 상태 업데이트, 통신 프로세스를 자동화함으로써 보험사는 수동 개입을 줄이고 운영을 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 청구 처리 속도가 빨라질 뿐만 아니라 효율성도 향상되어 고객이 청구 과정 전반에 걸쳐 더 빠르고 원활한 상호 작용을 경험할 수 있으므로 tNPS 개선에 기여합니다.

AI 기반 챗봇은 즉각적인 지원을 제공하여 고객 커뮤니케이션을 향상할 수 있습니다. 보험 계약자는 청구 상태, 보장 세부 사항 및 문서 요구 사항에 대한 실시간 업데이트를 받을 수 있습니다. 이러한 즉각적인 대응은 고객 만족도를 향상시키고 tNPS에 긍정적으로 기여합니다.

또한 AI는 예측 분석을 사용하여 과거 청구 데이터를 평가하고 분석합니다. 패턴과 추세를 식별함으로써 보험사는 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있으며 청구 심사 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 지연을 최소화하고 더 빠른 청구 해결에 기여합니다.

#4: 향상된 청구량 예측

AI는 보험 업계의 청구량 예측을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI 시스템은 정교한 데이터 분석 기능을 통해 과거 청구 데이터를 꼼꼼하게 분석하여 향후 발생에 대한 귀중한 지표 역할을 하는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 보험사는 보다 정확한 예측을 할 수 있으며 청구량의 변동을 예측하고 대비하는 능력을 향상할 수 있습니다.

머신러닝 알고리즘의 핵심 강점인 예측 모델링은 예측을 더욱 구체화합니다. 다양한 영향 요인과 함께 과거 데이터를 활용함으로써 이 모델은 보험사에게 청구 발생에 영향을 미치는 변수에 대한 미묘한 이해를 제공합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 보험사에 정확한 예측을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리고 자원 할당을 최적화할 수 있는 도구를 제공합니다.

또한 AI는 외부 데이터 소스의 원활한 통합을 촉진하여 더 광범위한 통찰력으로 예측 모델을 강화합니다. 이 전체적인 접근 방식은 일기 예보, 경제 지표, 사회적 추세 등 과거 청구 데이터 이상의 요소를 고려합니다. 그 결과 외부 환경의 복잡성을 포착하는 보다 포괄적이고 신뢰할 수 있는 예측 모델이 탄생했습니다.

변화하는 조건에 대한 AI 기반 예측 모델의 적응성은 주목할만한 이점입니다. 보험 환경이 발전함에 따라 이러한 시스템은 새로운 데이터 입력으로부터 지속적으로 학습하여 변화하는 시장 역학과 새로운 트렌드에 직면하여 예측이 적절하고 견고하게 유지되도록 보장합니다. 이러한 적응성은 시간이 지남에 따라 예측 모델의 정확성과 효율성을 유지하는 데 중요합니다.

#5: 노령화된 인력 교체

AI는 인력 노령화와 관련된 과제 속에서 미래 경쟁력을 확보하려는 보험 회사를 위한 강력한 솔루션으로 부상하고 있습니다. 숙련된 전문가가 은퇴하면서 AI는 제도적 지식을 유지하고 전달하는 데 도움이 됩니다. 기계 학습 알고리즘은 기록 데이터, 문서 및 통신 패턴을 분석하여 신입 직원에게 지식을 원활하게 전달하는 저장소를 만듭니다.

예측 인력 계획은 AI의 핵심 강점으로, 예측 분석을 활용하여 과거 데이터와 시장 동향을 기반으로 미래 수요를 예측합니다. 이를 통해 보험 회사는 인력 수준을 포함한 운영 비용을 예상 수요에 맞게 조정할 수 있습니다. 정확한 예측은 최적의 인력 배치 수준을 보장하여 인력 과잉이나 인력 부족의 위험을 방지합니다.

AI를 활용한 의사결정은 퇴직 시 특히 중요합니다. 머신러닝 알고리즘을 갖춘 AI 시스템은 광범위한 데이터 세트를 기반으로 통찰력과 예측을 제공합니다. 이를 통해 의사 결정자는 인력이 줄어든 경우에도 지능적인 데이터 기반 지침에 액세스할 수 있습니다.

AI는 기술 격차를 식별하고 기존 직원과 신규 직원 모두를 위한 맞춤형 학습 경로를 추천하여 교육 및 기술 개발을 촉진합니다. 이를 통해 인력은 변화하는 요구 사항을 충족하는 데 필요한 적응력을 유지하고 필요한 기술을 갖추게 됩니다.

마지막으로 AI의 예측 기능은 위험 관리까지 확장됩니다. AI 시스템은 과거 데이터를 분석하여 인력 변화와 관련된 잠재적 위험을 식별하고 보험 회사가 이러한 위험을 사전에 관리할 수 있도록 지원합니다. 여기에는 전문성이 부족한 영역을 해결하고 잠재적인 문제를 완화하기 위한 전략을 구현하는 것이 포함됩니다.

#6: 데이터 무결성 유지

AI는 비즈니스 연속성을 강화하고 청구 관리 데이터를 보호하는 데 중요한 자산입니다. 자동화된 위험 평가를 통해 잠재적인 위협을 사전에 식별하여 예방 조치를 취할 수 있습니다.

사이버 보안 영역에서 AI 도구는 위협을 실시간으로 감지하고 대응하여 청구 데이터를 무단 액세스로부터 보호합니다. 암호화 기술과 액세스 제어는 데이터 보호를 더욱 강화합니다. AI의 사기 탐지 및 이상 식별 능력은 금전적 손실을 방지하고 청구 데이터의 무결성을 유지합니다.

또한 AI는 데이터 백업을 모니터링하고 신속한 복구 프로세스를 촉진하여 효과적인 재해 복구 계획에 기여합니다. 비정상적인 활동에 대한 실시간 경고와 시스템 및 데이터의 지속적인 모니터링을 통해 잠재적인 위협에 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 보험사는 보험금 청구 데이터의 기밀성과 무결성을 유지하면서 중단 상황을 원활하게 탐색할 수 있습니다.

Nanonets는 어떻게 도울 수 있습니까?

에 따르면 EY가 실시한 연구, 87%의 고객은 청구 처리의 효율성이 동일한 제공업체의 보험 갱신 결정에 큰 영향을 미친다고 밝혔습니다. AI와 기계 학습 알고리즘을 활용하면 청구 처리 프로세스를 원활하게 가속화하여 직접적인 사람 개입의 필요성을 최소화할 수 있습니다.

그러나 딜로이트 서브y, 소프트웨어 및 인터넷 기술 부문의 32%가 AI에 투자를 시작했지만, AI 투자에 참여한 보험 회사는 1.33%에 불과했습니다.

Nanonets로 귀하의 비즈니스를 미래에 대비하기 위한 첫 번째 단계를 밟아보세요. 우리는 다음을 통해 도움을 드릴 수 있습니다:

자동화된 문서 처리

Nanonets는 AI와 ML을 활용하여 송장, 의료 보고서, 청구서 등 다양한 문서에서 관련 정보를 추출하는 등 문서 처리를 자동화합니다. 이를 통해 수동으로 데이터를 입력할 필요성이 줄어들고, 오류가 최소화되며, 청구 처리 작업 흐름이 크게 빨라집니다.

Nanonets가 사용하는 고급 기계 학습 알고리즘은 구조화되지 않은 데이터에서 정보를 추출하는 데 높은 정확성을 보장합니다. 이러한 정확성은 데이터 추출의 신뢰성을 향상시켜 보다 정확한 청구 평가에 기여하고 처리 오류 가능성을 줄입니다.

효율적인 청구 분류

Nanonets는 AI를 활용하여 콘텐츠를 기반으로 주장을 지능적으로 분류하고 분류합니다. 이러한 자동화된 분류를 통해 청구가 적절한 채널로 전달되므로 수동 정렬의 필요성이 줄어들고 청구 처리 프로세스가 가속화됩니다.

신속한 의사결정

Nanonets의 기계 학습 기능을 통해 보험사는 예측 분석을 구현하여 과거 청구 데이터를 신속하게 평가할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정이 용이해지고, 합법적인 청구에 대한 승인이 더욱 빨라지며, 전반적인 청구 심사 프로세스가 최적화됩니다.

사기 탐지 및 위험 관리:

Nanonets는 AI 알고리즘을 사용하여 청구 데이터 내에서 잠재적인 사기를 나타내는 이상 징후와 패턴을 감지합니다. 이를 통해 사기 탐지 기능이 향상되어 보험사가 의심스러운 청구를 즉시 식별하고 위험을 효과적으로 완화할 수 있어 보다 안전하고 효율적인 청구 처리 환경에 기여합니다.

변화하는 요구 사항에 대한 적응성

Nanonets의 AI 및 ML 기능은 보험 환경의 변화하는 조건에 대한 확장성과 적응성을 제공합니다. 시스템은 새로운 데이터 입력으로부터 지속적으로 학습할 수 있으므로 업계 요구 사항, 규정 및 처리 워크플로가 발전함에 따라 최신 상태와 관련성을 유지합니다.

향상된 고객 경험

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