A onderzoek van Accenture onder medewerkers van verzekeringsmaatschappijen bleek dat tot 40% van de tijd van verzekeraars wordt besteed aan niet-kern- en administratieve activiteiten. Zij schatten dat dit een sectorbreed efficiëntieverlies van wel 160 miljard dollar in de komende vijf jaar betekent.

Het integreren van AI en automatisering in de acceptatieworkflow biedt een belangrijke kans om de tijd die wordt besteed aan administratieve taken, handmatige processen en repetitieve gegevensinvoer tot een minimum te beperken.

Bovendien kan AI verzekeringsmaatschappijen helpen risico's met hoge nauwkeurigheid te evalueren door grote hoeveelheden gegevens te analyseren. Wat kunnen deze gegevens zijn? Dingen zoals historische claims, kredietscores, activiteiten op sociale media en het bieden van hypergepersonaliseerde berichtgeving.

Dit is slechts het topje van de ijsberg. Laten we eens kijken wat de zes belangrijkste voordelen zijn van de verwerking van AI-verzekeringsclaims.

#1: verhoogde nauwkeurigheid en minder fouten

AI bij de verwerking van verzekeringsclaims speelt een cruciale rol bij het verbeteren van de nauwkeurigheid en het verminderen van fouten door verschillende taken te automatiseren en de risico's die gepaard gaan met handmatige processen te beperken. De integratie van Optical Character Recognition (OCR)-technologie is met name behulpzaam bij het automatiseren van de extractie van informatie uit diverse documenten, zoals medische rapporten, ongevallenverklaringen en beleidsdetails. Deze automatisering vermindert de afhankelijkheid van handmatige gegevensinvoer, een bron van potentiële fouten tijdens transcriptie en invoer, aanzienlijk.

Een ander cruciaal aspect is het vermogen van AI-algoritmen om patronen te herkennen en informatie te valideren aan de hand van vooraf gedefinieerde criteria. Dit zorgt ervoor dat de geëxtraheerde gegevens voldoen aan de verwachte formaten en standaarden, en dat eventuele afwijkingen of discrepanties onmiddellijk worden gemarkeerd voor verdere beoordeling. De mogelijkheden voor contextueel begrip van geavanceerde AI-systemen dragen verder bij aan de nauwkeurigheid door complexe gegevensrelaties te interpreteren, waardoor de kans op verkeerde interpretatie of verkeerde classificatie wordt verkleind.

Foutcorrectie en leren vertegenwoordigen een dynamisch kenmerk van AI-modellen, vooral die waarin machine learning is geïntegreerd. Als er fouten optreden, kan het systeem zich in de loop van de tijd aanpassen en verbeteren door voortdurend te leren, waardoor uiteindelijk de nauwkeurigheid van toekomstige gegevensextracties wordt vergroot. Bovendien kan AI bij de verwerking van verzekeringsclaims informatie uit verschillende documenten kruisverifiëren, waardoor een extra betrouwbaarheidslaag aan de verwerkte gegevens wordt toegevoegd.

De integratie van algoritmen voor fraudedetectie is van cruciaal belang voor het verminderen van fouten. Deze algoritmen analyseren patronen en afwijkingen in de gegevens om mogelijke gevallen van fraude of verkeerde voorstelling van zaken te identificeren. Door verdachte claims vroeg in het proces te signaleren, draagt ​​AI niet alleen bij aan het verminderen van fouten, maar helpt het ook bij het voorkomen van frauduleuze activiteiten, waardoor de integriteit van het claimverwerkingssysteem wordt gewaarborgd.

Real-time feedback- en correctiemechanismen zijn extra functies die de nauwkeurigheid tijdens het gehele claimverwerkingstraject verbeteren. AI-systemen kunnen onmiddellijke feedback geven wanneer inconsistenties of fouten worden ontdekt, wat aanleiding geeft tot noodzakelijke correcties of verzoeken om aanvullende documentatie. Deze proactieve aanpak verkleint niet alleen de kans dat fouten blijven bestaan, maar draagt ​​ook bij aan een soepeler en nauwkeuriger schadebeoordelingsproces.

#2: Proactieve naleving van de regelgeving

AI speelt een cruciale rol bij het waarborgen van de naleving van de regelgeving bij de verwerking van verzekeringsclaims door het volgende:

1. Geautomatiseerde nalevingscontroles: AI-algoritmen kunnen worden geprogrammeerd om geautomatiseerde controles uit te voeren op basis van wettelijke vereisten. Door claimgegevens in realtime te analyseren, kan AI ervoor zorgen dat elke stap van de workflow voor claimverwerking voldoet aan de relevante regelgeving. Dit verkleint het risico op onbedoelde niet-naleving en helpt verzekeraars binnen de wettelijke grenzen te blijven.
2. Documentatienauwkeurigheid en standaardisatie: AI, vooral wanneer geïntegreerd met Optical Character Recognition (OCR)-technologie, zorgt voor de nauwkeurigheid en standaardisatie van documentatie. Het kan automatisch informatie uit documenten halen, waardoor de kans op handmatige fouten wordt verkleind. Dit is van cruciaal belang om te voldoen aan wettelijke normen die vaak specifieke dataformaten en documentatienauwkeurigheid vereisen.
3. Realtime monitoring en rapportage: AI-systemen kunnen realtime monitoring van claimverwerkingsactiviteiten bieden. Dit omvat het volgen van wijzigingen in de regelgeving en het onmiddellijk signaleren van eventuele discrepanties of mogelijke problemen met de niet-naleving. Dankzij realtime rapportage kunnen verzekeraars complianceproblemen snel aanpakken, waardoor de impact op de bedrijfsvoering wordt geminimaliseerd.
4. Audittraject en transparantie: AI Insurance Claims Processing-systemen houden gedetailleerde audittrails bij van alle activiteiten binnen de workflow voor claimverwerking. Deze transparantie is essentieel voor regelgevende audits, waardoor autoriteiten het hele proces kunnen beoordelen en kunnen verifiëren dat elke stap voldoet aan de nalevingsvereisten. Het audittraject fungeert als een alomvattend verslag, waaruit de zorgvuldigheid bij het naleven van de regelgeving blijkt.
5. Aanpassingsvermogen aan veranderingen in de regelgeving: De regelgeving in de verzekeringsbranche is aan verandering onderhevig. AI-systemen, vooral die waarin machine learning is geïntegreerd, kunnen zich aanpassen aan nieuwe wettelijke vereisten door te leren van bijgewerkte datasets en hun processen dienovereenkomstig aan te passen. Dit aanpassingsvermogen zorgt ervoor dat verzekeraars veranderingen naadloos kunnen integreren zonder hun activiteiten te verstoren.
6. Naleving van gegevensprivacy en -beveiliging: AI-systemen kunnen de gegevensprivacy en de naleving van de beveiligingsvoorschriften verbeteren door robuuste versleutelingsmethoden en toegangscontroles te implementeren. Ervoor zorgen dat gevoelige informatie veilig wordt verwerkt en opgeslagen, is in overeenstemming met wettelijke mandaten, zoals wetgeving inzake gegevensbescherming. Het vermogen van AI om consequent beveiligingsmaatregelen af ​​te dwingen, helpt ongeautoriseerde toegang en datalekken te voorkomen.
7. Risicobeoordeling en nalevingsvoorspelling: AI kan helpen bij het proactief identificeren van potentiële compliancerisico’s door historische gegevens en patronen te analyseren. Door gebieden te voorspellen waar naleving een uitdaging kan vormen, kunnen verzekeraars preventieve maatregelen nemen om hun processen en documentatie aan te passen, waardoor het risico op niet-nalevingsproblemen wordt verminderd.

#3: Verbeter tNPS met een betere klantervaring

Gezien het sterk klantgerichte karakter van de sector worden verzekeringsmaatschappijen geconfronteerd met een grotere gevoeligheid voor klantverloop. Als aanvulling op de complexiteit van de klantenservice in het verzekeringsdomein, dringen hedendaagse klanten aan op een onmiddellijke, 24/7 responsiviteit, gewoonlijk omschreven als de ‘contactloze klantreis’. Deze verwachting gaat gepaard met een uitzonderlijk lage tolerantie voor eventuele tekortkomingen in de dienstverlening.

Intelligente automatisering van routinetaken binnen de workflow voor claimverwerking is essentieel. Door gegevensverificatie, statusupdates en communicatieprocessen te automatiseren, kunnen verzekeraars handmatige interventies verminderen en hun activiteiten stroomlijnen. Dit versnelt niet alleen de claimverwerking, maar verbetert ook de efficiëntie, wat bijdraagt ​​aan een verbeterde tNPS omdat klanten snellere en naadlozere interacties ervaren tijdens het claimtraject.

AI-aangedreven chatbots kunnen de communicatie met klanten verbeteren door directe hulp te bieden. Verzekeringnemers kunnen realtime updates ontvangen over de claimstatus, dekkingsdetails en documentatievereisten. Deze directe respons verbetert de klanttevredenheid en draagt ​​positief bij aan tNPS.

Bovendien maakt AI gebruik van voorspellende analyses om historische claimgegevens te beoordelen en analyseren. Door patronen en trends te identificeren kunnen verzekeraars beter geïnformeerde beslissingen nemen, waardoor het schadebeoordelingsproces wordt versneld. Deze proactieve aanpak minimaliseert vertragingen en draagt ​​bij aan snellere claimafwikkelingen.

#4: Verbeterde voorspelling van claimvolumes

AI heeft het potentieel om de prognoses van het schadevolume in de verzekeringssector aanzienlijk te verbeteren. AI-systemen kunnen historische claimgegevens nauwgezet analyseren via de geavanceerde mogelijkheden voor data-analyse, waarbij patronen en trends worden geïdentificeerd die dienen als waardevolle indicatoren voor toekomstige gebeurtenissen. Dit inzicht stelt verzekeraars in staat nauwkeurigere voorspellingen te doen, waardoor ze beter kunnen anticiperen en zich kunnen voorbereiden op schommelingen in het schadevolume.

Voorspellende modellen, een kernkracht van machine learning-algoritmen, verfijnen de prognoses verder. Door gebruik te maken van historische gegevens naast diverse beïnvloedende factoren, geven deze modellen verzekeraars een genuanceerd inzicht in de variabelen die van invloed zijn op het voorkomen van claims. Deze datagestuurde aanpak geeft verzekeraars de tools om weloverwogen beslissingen te nemen en de toewijzing van middelen te optimaliseren op basis van nauwkeurige voorspellingen.

Bovendien vergemakkelijkt AI een naadloze integratie van externe gegevensbronnen, waardoor prognosemodellen worden verrijkt met bredere inzichten. Deze holistische benadering houdt rekening met factoren die verder gaan dan historische schadegegevens, waaronder weersvoorspellingen, economische indicatoren en sociale trends. Het resultaat is een uitgebreider en betrouwbaarder voorspellingsmodel dat de complexiteit van de externe omgeving vastlegt.

Het aanpassingsvermogen van AI-aangedreven voorspellingsmodellen aan veranderende omstandigheden is een opmerkelijk voordeel. Naarmate het verzekeringslandschap evolueert, leren deze systemen voortdurend van nieuwe data-input, waardoor voorspellingen relevant en robuust blijven in het licht van de veranderende marktdynamiek en opkomende trends. Dit aanpassingsvermogen is cruciaal voor het behoud van de nauwkeurigheid en effectiviteit van voorspellingsmodellen in de loop van de tijd.

#5: Vervanging van een vergrijzend personeelsbestand

AI komt naar voren als een krachtige oplossing voor verzekeringsmaatschappijen die hun activiteiten toekomstbestendig willen maken te midden van de uitdagingen die gepaard gaan met een vergrijzend personeelsbestand. Nu ervaren professionals met pensioen gaan, helpt AI bij het behouden en overdragen van institutionele kennis. Machine learning-algoritmen analyseren historische gegevens, documenten en communicatiepatronen en creëren zo een opslagplaats die kennis naadloos overdraagt ​​aan nieuwe medewerkers.

Voorspellende personeelsplanning is een belangrijke kracht van AI, waarbij gebruik wordt gemaakt van voorspellende analyses om de toekomstige vraag te voorspellen op basis van historische gegevens en markttrends. Hierdoor kunnen verzekeringsmaatschappijen de operationele kosten, inclusief personeelsbezetting, afstemmen op de verwachte vraag. Nauwkeurige voorspellingen zorgen voor een optimale personeelsbezetting, waarbij de valkuilen van over- of onderbezetting worden vermeden.

Met het oog op pensionering wordt besluitvorming op basis van AI van cruciaal belang. Uitgerust met machine learning-algoritmen bieden AI-systemen inzichten en voorspellingen op basis van uitgebreide datasets. Dit zorgt ervoor dat besluitvormers toegang hebben tot intelligente, datagestuurde begeleiding, zelfs met een kleiner personeelsbestand.

Opleiding en ontwikkeling van vaardigheden worden mogelijk gemaakt door AI, die lacunes in vaardigheden identificeert en gepersonaliseerde leertrajecten aanbeveelt voor zowel bestaande als nieuwe werknemers. Dit zorgt ervoor dat de beroepsbevolking flexibel blijft en over de nodige vaardigheden beschikt om aan de veranderende eisen te voldoen.

Ten slotte strekken de voorspellende mogelijkheden van AI zich uit tot risicobeheer. Door historische gegevens te analyseren identificeren AI-systemen potentiële risico’s die gepaard gaan met veranderingen in het personeelsbestand en helpen ze verzekeringsmaatschappijen deze risico’s proactief te beheren. Dit omvat onder meer het aanpakken van gebieden waar expertise ontbreekt en het implementeren van strategieën om potentiële uitdagingen te verzachten.

#6: Gegevensintegriteit behouden

AI is een cruciale troef bij het versterken van de bedrijfscontinuïteit en het beschermen van gegevens bij claimbeheer. Het identificeert proactief potentiële bedreigingen door middel van geautomatiseerde risicobeoordelingen, waardoor preventieve maatregelen mogelijk zijn.

Op het gebied van cyberbeveiliging detecteren en reageren AI-tools in realtime op bedreigingen, waardoor claimgegevens worden beveiligd tegen ongeoorloofde toegang. Encryptietechnieken en toegangscontroles verbeteren de gegevensbescherming verder. De vaardigheid van AI op het gebied van fraudedetectie en identificatie van afwijkingen beschermt tegen financiële verliezen en handhaaft de integriteit van claimgegevens.

Bovendien draagt ​​AI bij aan een effectieve rampenherstelplanning door het monitoren van gegevensback-ups en het faciliteren van snelle herstelprocessen. Continue monitoring van systemen en gegevens, gekoppeld aan realtime waarschuwingen voor ongebruikelijke activiteiten, maakt onmiddellijke reactie op potentiële bedreigingen mogelijk. Deze alomvattende aanpak zorgt ervoor dat verzekeraars naadloos kunnen omgaan met verstoringen en tegelijkertijd de vertrouwelijkheid en integriteit van claimgegevens kunnen handhaven.

Hoe kunnen Nanonetten helpen?

Think onderzoek uitgevoerd door EYgeeft 87% van de klanten aan dat de efficiëntie van de claimverwerking een aanzienlijke invloed heeft op hun beslissing om de verzekering bij dezelfde aanbieder te verlengen. Het gebruik van AI en machine learning-algoritmen kan het claimafhandelingsproces naadloos versnellen, waardoor de noodzaak voor directe menselijke tussenkomst wordt geminimaliseerd.

Echter volgens a Deloitte-onderzoekHoewel 32% van de software- en internettechnologiesectoren investeringen in AI heeft geïnitieerd, heeft slechts 1.33% van de verzekeringsmaatschappijen zich aan AI-investeringen gewaagd.

Zet de eerste stap om uw bedrijf toekomstbestendig te maken met Nanonets. Wij kunnen helpen door:

Geautomatiseerde documentverwerking

Nanonets maakt gebruik van AI en ML om de documentverwerking te automatiseren, inclusief het extraheren van relevante informatie uit verschillende documenten zoals facturen, medische rapporten en claimformulieren. Dit vermindert de noodzaak voor handmatige gegevensinvoer, minimaliseert fouten en versnelt de workflow voor claimverwerking aanzienlijk.

De geavanceerde machine learning-algoritmen die door Nanonets worden gebruikt, zorgen voor een hoge nauwkeurigheid bij het extraheren van informatie uit ongestructureerde gegevens. Deze nauwkeurigheid vergroot de betrouwbaarheid van de gegevensextractie, draagt ​​bij aan nauwkeurigere schadebeoordeling en verkleint de kans op fouten bij de verwerking.

Efficiënte claimclassificatie

Nanonets maakt gebruik van AI om claims op intelligente wijze te classificeren en te categoriseren op basis van hun inhoud. Deze geautomatiseerde classificatie zorgt ervoor dat claims naar de juiste kanalen worden gestuurd, waardoor de noodzaak voor handmatig sorteren wordt verminderd en het claimafhandelingsproces wordt versneld.

Snelle besluitvorming

Met de machine learning-mogelijkheden van Nanonets kunnen verzekeraars voorspellende analyses implementeren om historische claimgegevens snel te beoordelen. Dit vergemakkelijkt datagestuurde besluitvorming, waardoor snellere goedkeuringen voor legitieme claims mogelijk zijn en het algehele claimbeoordelingsproces wordt geoptimaliseerd.

Fraudedetectie en risicobeheer:

Nanonets maakt gebruik van AI-algoritmen om afwijkingen en patronen te detecteren die wijzen op mogelijke fraude binnen claimgegevens. Dit verbetert de mogelijkheden voor fraudedetectie, waardoor verzekeraars verdachte claims snel kunnen identificeren en risico's effectief kunnen beperken, wat bijdraagt ​​aan een veiligere en gestroomlijnde omgeving voor de verwerking van claims.

Aanpassingsvermogen aan veranderende vereisten

De AI- en ML-mogelijkheden van Nanonets bieden schaalbaarheid en aanpassingsvermogen aan veranderende omstandigheden in het verzekeringslandschap. Het systeem kan voortdurend leren van nieuwe gegevensinvoer, waardoor het up-to-date en relevant blijft naarmate de eisen van de sector, regelgeving en verwerkingsworkflows evolueren.

Verbeterde klantervaring

Door een gestroomlijnde claimverwerking draagt ​​Nanonets bij aan een verbeterde klantervaring. Snellere schadebeoordelingen en goedkeuringen leiden tot snellere afwikkelingen, wat een positieve invloed heeft op de klanttevredenheid en loyaliteit.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/ai-insurance-claims-processing/