Wat is automatisering van het claimproces?
Automatisering van het claimproces is het gebruik van technologie om de afhandeling en verwerking van zorg- en verzekeringsclaims te automatiseren. Deze technologie stelt verzekeraars in staat hun claimprocessen te stroomlijnen, handmatig werk te verminderen en de efficiëntie te verbeteren. Geautomatiseerde software voor claimverwerking maakt gebruik van machine learning, kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking om gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen en te analyseren, waardoor verzekeraars claims sneller en nauwkeuriger kunnen verwerken. Automatisering van het claimproces biedt ook voordelen zoals kostenbesparingen, betere klantenservice, verbeterde gegevensnauwkeurigheid en beveiliging, en minder risico op fouten en fraude.
Hoe automatisering van claimverwerking werkt
We zullen nu een beeld schetsen van hoe een end-to-end volledig geautomatiseerde workflow voor claimverwerking eruit ziet. Veel vestigingen nemen selectief bepaalde aspecten van deze workflow op in hun activiteiten, terwijl andere de volledig geautomatiseerde workflow end-to-end overnemen.
Dit wordt gevolgd door een lijst met de beste bedrijven die elk aspect van de workflow voor het claimproces voor u aanbieden.
Hier is een stapsgewijs overzicht van hoe automatisering van het claimproces werkt:
- Initiële schademelding: Het proces begint wanneer een verzekeringnemer een claim meldt bij de verzekeraar. In veel gevallen kan dit via een online portal of mobiele app. De polishouder verstrekt basisinformatie over de claim, zoals de datum en locatie van het incident, en eventuele ondersteunende documentatie of afbeeldingen.
- Claim beoordeling: Zodra de claim is gemeld, gebruikt de verzekeraar geautomatiseerde tools om de claim te beoordelen en te bepalen of deze door de polis wordt gedekt. Dit kan inhouden het analyseren van de polistaal, het beoordelen van de gemelde schade en het raadplegen van databases van derden om de identiteit van de eiser en eerdere claimgeschiedenis te verifiëren.
- Claim validatie: Als de claim geldig wordt geacht, begint de verzekeraar met het valideren van de claim door aanvullende informatie te verzamelen, zoals medische dossiers of schattingen van reparaties. Dit proces kan ook worden geautomatiseerd, waarbij software gegevens uit verschillende bronnen haalt en AI-algoritmen gebruikt om de geldigheid van de claim te beoordelen.
- Claims besluitvorming: Op basis van de informatie die tijdens de beoordelings- en validatiefase is verzameld, zal de verzekeraar een beslissing nemen over de claim. Deze beslissing kan ook worden geautomatiseerd, waarbij het systeem vooraf gedefinieerde regels toepast om het juiste betalingsbedrag of dekkingsniveau te bepalen.
- Verwerking van betalingen: Als de claim wordt goedgekeurd, start de verzekeraar de betaling aan de eiser. Dit kan inhouden dat het betalingsproces wordt geautomatiseerd via elektronische overboeking of andere digitale betaalmethoden.
- Claims analyse: Ten slotte kan de verzekeraar geautomatiseerde hulpmiddelen gebruiken om de schadegegevens te analyseren om patronen en trends te identificeren die kunnen worden gebruikt om de schadeprocessen te verbeteren en fraude te verminderen.
Zakelijk aanbieden van deze diensten –
Hier zijn enkele voorbeelden van bedrijven die diensten aanbieden voor elke stap van de automatisering van het claimproces:
- Initiële claimrapportage:
- Snapsheet: biedt een digitaal claimsplatform waarmee polishouders claims online of via een mobiele app kunnen indienen. https://www.snapsheetclaims.com/
- Guidewell: biedt een digitaal platform voor het beheer van claims voor ziektekostenverzekeringen waarmee polishouders claims kunnen indienen en hun status online kunnen volgen. https://www.guidewell.com/
- Schadebeoordeling:
- Shift-technologie: gebruikt AI-algoritmen om claimgegevens te analyseren en fraude, fouten en afwijkingen op te sporen. https://www.shift-technology.com/
- Casentric: biedt een claimbeheerplatform dat voorspellende analyses gebruikt om potentiële problemen te identificeren en het claimproces te versnellen. https://www.casentric.com/
- Claim validatie:
- Nanonetten: Nanonets OCR kan het validatieproces van claims helpen automatiseren door belangrijke informatie uit claimformulieren te halen, zoals polisnummers, namen van eisers en schadebeschrijvingen. Het systeem kan machine learning-algoritmen gebruiken om de geëxtraheerde gegevens te analyseren en mogelijke fouten of inconsistenties te signaleren. Dit kan verzekeraars helpen om claims sneller en nauwkeuriger te verwerken, waardoor de tijd en kosten die gepaard gaan met handmatige validatie worden verminderd.
Wilt u de verwerking van claims automatiseren? Zoek niet verder! Probeer Nanonets Claims Processing Automated Workflows gratis uit.
2. Verisk Analytics: biedt een reeks tools voor het valideren van claims, waaronder analyse van eigendoms- en ongevallenclaims, beoordeling van medische rekeningen en beheer van claims voor werknemerscompensatie. https://www.verisk.com/
3. ClaimGenius: gebruikt computervisie en AI om voertuigschade automatisch te beoordelen en reparatieschattingen te genereren. https://www.claimgenius.com/
- Claims besluitvorming:
- Nanonetten: Nanonets OCR kan worden gebruikt om het besluitvormingsproces over claims te automatiseren. Het systeem kan bijvoorbeeld gegevens extraheren uit reparatieschattingen, medische rekeningen of andere documentatie, en machine learning-modellen gebruiken om het juiste betalingsbedrag te bepalen op basis van vooraf gedefinieerde regels. Dit kan verzekeraars helpen snellere en consistentere beslissingen te nemen, terwijl ook het risico op fouten of vooringenomenheid wordt verminderd.
- Octo Telematics: Levert op telematica gebaseerde oplossingen waarmee verzekeraars rijgedrag kunnen monitoren en premies kunnen berekenen op basis van risico. https://www.octotelematics.com/
- Tractable: gebruikt computervisie en AI om voertuigschade automatisch te beoordelen en de juiste reparatiekosten te bepalen. https://tractable.ai/
- Verwerking van betalingen:
- Checkbook.io: biedt een digitaal chequeplatform waarmee verzekeraars betalingen elektronisch en veilig kunnen uitvoeren. https://checkbook.io/
- PayPal: biedt een reeks digitale betalingsoplossingen, waaronder online en mobiele betalingen, die kunnen worden gebruikt voor het verwerken van claims. https://www.paypal.com/
- Schadeanalyse:
- EXL Service: biedt analytische oplossingen die verzekeraars helpen bij het analyseren van schadegegevens en het verbeteren van hun processen. https://www.exlservice.com/
- Mitchell International: Levert software voor claimbeheer en -analyse voor de automobiel- en werknemerscompensatie-industrie. https://www.mitchell.com/
Voordelen van het automatiseren van claimverwerking
- verhoogde efficiëntie: Automatisering vermindert handmatig werk, verhoogt de snelheid en stroomlijnt het claimproces.
- Verbeterde nauwkeurigheid: Automatisering verkleint de kans op menselijke fouten en verbetert de nauwkeurigheid bij het verwerken van claims.
- Snellere doorlooptijden: Geautomatiseerde claimverwerking zorgt voor snellere doorlooptijden, wat de klanttevredenheid kan verbeteren.
- Betere klantenservice: Snellere verwerkingstijden van claims, betere nauwkeurigheid en snellere reacties op vragen van klanten kunnen allemaal de klantenservice verbeteren.
- Lagere kosten: Automatisering vermindert de behoefte aan handmatige arbeid, wat de kosten kan verlagen en de winstgevendheid kan verbeteren.
- Verbeterde naleving: Automatisering kan ervoor zorgen dat aan de wettelijke vereisten wordt voldaan en het risico op boetes en straffen wordt verminderd.
Automatisering van claimprocessen met Nanonets
Nanonets OCR is een door AI aangedreven technologie voor optische karakterherkenning waarmee bedrijven informatie kunnen extraheren uit ongestructureerde documenten zoals facturen, kwitanties en verzekeringsclaims. Zorg- en verzekeringsmaatschappijen kunnen deze technologie gebruiken om hun claimverwerking te automatiseren, waardoor handmatige fouten worden verminderd, de verwerkingstijd wordt geminimaliseerd en de klanttevredenheid wordt verbeterd.
Laten we eens kijken naar enkele specifieke use-cases met voorbeelden van hoe verzekerings- en zorginstellingen Nanonets OCR verder kunnen gebruiken voor de automatisering van het claimproces.
Verwerking van verzekeringsclaims
Verzekeringsmaatschappijen ontvangen dagelijks een groot aantal claims, die snel en nauwkeurig moeten worden verwerkt. Het verwerken van claims is echter een tijdrovende en foutgevoelige taak, waarbij vaak handmatige gegevensinvoer en verificatie nodig zijn. Door Nanonets OCR te gebruiken, kunnen verzekeringsmaatschappijen hun claimverwerking automatiseren, waardoor de verwerkingstijd wordt verkort en handmatige fouten worden geminimaliseerd.
Een verzekeringsmaatschappij kan bijvoorbeeld een claim ontvangen voor autoschade veroorzaakt door een ongeval. De eiser dient een afbeelding in van de factuur van de reparatiewerkplaats. De verzekeringsmaatschappij kan Nanonets OCR gebruiken om de relevante informatie uit de factuur te halen, zoals de reparatiekosten, datum van reparatie en de naam van de reparatiewerkplaats. Deze informatie kan automatisch worden ingevoerd in het schadebeheersysteem, dat de claim vervolgens sneller en nauwkeuriger kan verwerken.
Wilt u de verwerking van claims automatiseren? Zoek niet verder! Probeer Nanonets Claims Processing Automated Workflows gratis uit.
Verwerking van zorgaanvragen
Zorgaanbieders hebben vaak te maken met een groot aantal verzekeringsclaims, die snel en accuraat moeten worden afgehandeld. Nanonets OCR kan worden gebruikt om het proces van het extraheren van gegevens uit medische rekeningen, verzekeringsclaims en andere gerelateerde documenten te automatiseren. Dit kan zorgverleners helpen handmatige fouten te verminderen en de verwerking van claims te versnellen.
Een ziekenhuis kan bijvoorbeeld een verzekeringsclaim ontvangen voor de operatie van een patiënt. Het ziekenhuis kan Nanonets OCR gebruiken om de relevante informatie uit de claim te halen, zoals de naam van de patiënt, de datum van de operatie, het type operatie dat is uitgevoerd en de kosten van de procedure. Deze informatie kan automatisch worden ingevoerd in het declaratiebeheersysteem van het ziekenhuis, dat de declaratie sneller en nauwkeuriger kan verwerken.
Matching in twee richtingen
Een andere use-case voor Nanonets OCR in verzekerings- en zorgbedrijven is tweerichtingsafstemming. Dit proces omvat het matchen van gegevens uit twee verschillende bronnen, zoals een factuur en een inkooporder of een medische rekening en een verzekeringsclaim.
Zo kan een verzekeraar een nota krijgen van een zorgaanbieder voor de behandeling van een patiënt. De verzekeringsmaatschappij kan Nanonets OCR gebruiken om de relevante informatie uit de factuur te halen, zoals de naam van de patiënt, de datum van de behandeling en de kosten van de procedure. Dezelfde informatie kan ook worden ontleend aan de door de patiënt ingediende verzekeringsclaim.
Door tweerichtingsmatching te gebruiken, kan de verzekeringsmaatschappij de informatie die uit de factuur en de verzekeringsclaim is gehaald, vergelijken om er zeker van te zijn dat ze overeenkomen. Dit kan helpen bij het identificeren van eventuele discrepanties of fouten, waardoor het bedrijf eventuele problemen kan oplossen voordat de claim wordt verwerkt.
Verificatie van beleidsdocumenten
Verzekeringsmaatschappijen ontvangen vaak polisdocumenten van hun klanten, die moeten worden geverifieerd en verwerkt. Door Nanonets OCR te gebruiken, kunnen verzekeringsmaatschappijen het proces van het extraheren van informatie uit beleidsdocumenten automatiseren, handmatige fouten verminderen en het verificatieproces versnellen.
Een verzekeringsmaatschappij kan bijvoorbeeld een polisblad van een klant ontvangen, dat moet worden geverifieerd. Het bedrijf kan Nanonets OCR gebruiken om de relevante informatie uit het document te halen, zoals de naam van de klant, het polisnummer en het type polis. Deze informatie kan automatisch worden geverifieerd aan de hand van de database van het bedrijf, waardoor de tijd en moeite die nodig is voor handmatige verificatie wordt verminderd.
Verificatie van medische dossiers
Zorgverleners moeten vaak medische dossiers van patiënten verifiëren voor verzekeringsclaims en andere doeleinden. Door Nanonets OCR te gebruiken, kunnen zorgverleners het proces van het extraheren van gegevens uit medische dossiers automatiseren, handmatige fouten verminderen en het verificatieproces versnellen.
Een zorgverlener moet bijvoorbeeld mogelijk de medische geschiedenis van een patiënt verifiëren voor een verzekeringsclaim. De provider kan Nanonets OCR gebruiken om de relevante informatie uit de medische dossiers te halen, zoals de naam van de patiënt, medische toestand en behandelingsgeschiedenis. Deze informatie kan automatisch worden geverifieerd aan de hand van de database van de verzekeringsmaatschappij, waardoor de tijd en moeite die nodig is voor handmatige verificatie wordt verminderd.
Voordelen van Nanonetten
Nanonets OCR is de beste manier om de verwerking van claims te automatiseren. Deze technologie kan worden gebruikt om het proces van het lezen en verwerken van claimdocumenten te automatiseren, wat tijdrovend en foutgevoelig kan zijn als het handmatig wordt gedaan.
Voordelen van het gebruik van Nanonets zijn al voor meerdere klanten gezien -
- Snelle en nauwkeurige gegevensextractie: Nanonets OCR kan tekstgegevens snel en nauwkeurig uit claimdocumenten extraheren, waardoor de tijd en kosten die gepaard gaan met handmatige gegevensinvoer worden verminderd. Deze technologie kan ook het risico op fouten verminderen die kunnen optreden tijdens handmatige gegevensinvoer, waardoor de gegevensnauwkeurigheid wordt verbeterd.
- Verbeterde verwerkingstijden: Door de verwerking van claims te automatiseren met Nanonets OCR, kunnen claims sneller en efficiënter worden verwerkt. Dit kan de tijd die nodig is om een claim te verwerken verkorten, wat de klanttevredenheid kan verbeteren en de kosten in verband met handmatige verwerking kan verlagen.
- Geautomatiseerde claimclassificatie: Nanonets OCR kan ook worden gebruikt om claims te classificeren op basis van specifieke criteria, zoals claimtype of ernst. Dit kan verzekeraars helpen om prioriteit te geven aan de verwerking van claims, zodat urgente claims als eerste worden verwerkt.
- Fraude detectie: Nanonets OCR kan worden gebruikt om mogelijke fraude in claimdocumenten op te sporen door inconsistenties of anomalieën in de gegevens te identificeren. Dit kan verzekeraars helpen frauduleuze claims te voorkomen en kosten in verband met frauduleuze activiteiten te besparen.
- Betere klantervaring: Door de verwerking van claims te automatiseren met Nanonets OCR, kunnen verzekeraars een betere klantervaring bieden door de verwerkingstijden te verkorten en de nauwkeurigheid te verbeteren. Dit kan leiden tot meer klanttevredenheid en loyaliteit.
- Lagere operationele kosten: Het automatiseren van claimverwerking met Nanonets OCR kan de kosten verlagen die gepaard gaan met handmatige gegevensinvoer en -verwerking. Dit kan verzekeraars aanzienlijke kostenbesparingen opleveren, die kunnen worden doorberekend aan klanten in de vorm van lagere premies of betere uitkeringen.
Een van onze AI-experts bij Nanonets kan binnen 15 minuten met u bellen om uw use case te bespreken, uw model in te stellen en een demo te geven.
Wilt u de verwerking van claims automatiseren? Zoek niet verder! Probeer Nanonets Claims Processing Automated Workflows gratis uit.
Casestudy's van automatisering van claimprocessen
Claims Prcoess Automation is vurig overgenomen door zorg- en verzekeringsinstellingen en ze hebben onmiddellijk een aanzienlijke ROI gezien.
Er wordt steeds meer geroezemoes rond dit domein. Kijk eens -
- Inname en triage van claims: het automatiseren van de initiële intake en triage van claims kan de tijd en middelen verminderen die nodig zijn om claims te verwerken, de efficiëntie te verbeteren en fouten te verminderen. Volgens een studie van Accenture kan automatisering de verwerkingstijd van claims met wel 80% verkorten.
- Provider-referenties: automatisering van provider-referenties kan de tijd en kosten van handmatige beoordeling verminderen en de nauwkeurigheid verbeteren. Uit een onderzoek van het National Committee for Quality Assurance (NCQA) is gebleken dat het automatiseren van providerreferenties tot $ 1.5 miljoen per jaar kan besparen voor grote zorgverzekeringen.
- Beoordeling van claims: het automatiseren van de beoordeling van claims kan de tijd en kosten van handmatige beoordeling verminderen en de nauwkeurigheid verbeteren. Blue Cross Blue Shield uit North Carolina implementeert door AI aangedreven automatisering van claims.
- Voorafgaande autorisatie: het automatiseren van voorafgaande autorisatie kan de tijd en kosten van handmatige beoordeling verminderen en de nauwkeurigheid verbeteren. Volgens een studie van CAQH kan het automatiseren van voorafgaande toestemming zorgverleners jaarlijks tot 3.3 miljard dollar besparen.
- Fraudedetectie: het automatiseren van fraudedetectie kan het risico verkleinen dat frauduleuze claims worden betaald, waardoor zorgaanbieders en verzekeringsmaatschappijen jaarlijks miljarden dollars kunnen besparen. Anthem werkt samen met Google om fraudedetectie met behulp van AI aan te pakken.
- Weigeringbeheer: automatisering van weigeringbeheer kan de tijd en middelen verminderen die nodig zijn om bezwaar aan te tekenen tegen afgewezen claims, waardoor de efficiëntie wordt verbeterd en het aantal fouten wordt verminderd. Volgens een studie van The Advisory Board Company kan het automatiseren van weigeringsbeheer de gemiddelde tijd om in beroep te gaan tegen een afgewezen claim met wel 63% verkorten.
- Geschiktheidsverificatie: Geautomatiseerde geschiktheidsverificatie kan ervoor zorgen dat claims alleen worden betaald voor in aanmerking komende patiënten, waardoor het risico op fraude en fouten wordt verminderd. Uit een onderzoek bleek dat het automatiseren van verificatie van geschiktheid zorgaanbieders jaarlijks tot $ 11.1 miljard kan besparen.
- Betalingsverwerking: het automatiseren van betalingsverwerking kan de tijd en kosten van handmatige beoordeling verminderen en de nauwkeurigheid verbeteren. Volgens een studie van de National Association of Insurance Commissioners (NAIC) kan het automatiseren van betalingsverwerking de kosten met wel 30% verlagen.
- Klantenservice: het automatiseren van de klantenservice kan de klantervaring verbeteren en de tijd en kosten van handmatige beoordeling verminderen. Volgens een onderzoek van Forrester zou 63% van de klanten eerder geneigd zijn om terug te keren naar een bedrijf met een goede klantenservice.
- Rapportage en analyse: Door rapportage en analyse te automatiseren, kunnen zorgverleners en verzekeringsmaatschappijen waardevolle inzichten krijgen in de verwerking van claims en trends. Volgens een onderzoek van Deloitte kan het automatiseren van rapportage en analyse de besluitvorming verbeteren en de kosten tot 50% verlagen.
Stappen voor het automatiseren van claimverwerking
Hier zijn stapsgewijze instructies over wat een bedrijf moet doen om Nanonets OCR te gaan gebruiken voor automatisering van het claimproces:
- Definieer uw vereisten: De eerste stap is het identificeren van uw specifieke vereisten voor het automatiseren van uw claimproces met behulp van Nanonets OCR. Dit omvat het bepalen van de soorten documenten die u moet verwerken, de gegevensvelden die u wilt extraheren en de bedrijfsregels die u wilt toepassen.
- Aanmelden voor Nanonets OCR: Bezoek de Nanonets-website (https://app.nanonets.com/#/signup) en maak een account aan. Nanonets biedt een gratis proefversie aan, waarmee u de OCR-technologie kunt testen en kunt bepalen of deze aan uw behoeften voldoet.
- Upload voorbeelddocumenten: Nadat u zich heeft aangemeld voor een account, uploadt u een set voorbeelddocumenten naar het Nanonets OCR-platform. Deze documenten moeten de soorten documenten vertegenwoordigen die u in uw claimproces gaat verwerken, zoals medische rekeningen of verzekeringsclaimformulieren.
- Train het OCR-model: gebruik het OCR-platform van Nanonets om het OCR-model te trainen om de gegevensvelden te herkennen die u uit de voorbeelddocumenten wilt extraheren. Dit omvat het benadrukken van de relevante gegevensvelden in de voorbeelddocumenten en het geven van voorbeelden van hoe de gegevens eruit zouden moeten zien.
- Test het OCR-model: Nadat u het OCR-model hebt getraind, test u het op een reeks testdocumenten om er zeker van te zijn dat het nauwkeurig de gegevensvelden kan extraheren die u nodig hebt. Verfijn indien nodig het model en train het opnieuw totdat het het gewenste nauwkeurigheidsniveau bereikt.
- Integreer met uw claimproces: zodra u tevreden bent met de nauwkeurigheid van het OCR-model, integreert u het met uw automatiseringssysteem voor claimproces. Dit kan inhouden dat u samenwerkt met uw IT-team om aangepaste integraties te ontwikkelen of door vooraf gebouwde connectoren van Nanonets te gebruiken.
- Bewaken en verfijnen: Bewaak ten slotte de prestaties van het OCR-model en verfijn het zo nodig om ervoor te zorgen dat het nauwkeurig gegevens uit uw claimdocumenten blijft halen.
Door deze stappen te volgen, kan een bedrijf met succes Nanonets OCR implementeren voor automatisering van het claimproces en meer efficiëntie, nauwkeurigheid en kostenbesparingen realiseren.
Naast de bovenstaande stappen kun je ook een demo plannen met een AI-expert van Nanonets om hun specifieke use case met betrekking tot automatisering van het claimproces te bespreken. Met deze optie kunnen bedrijven een meer persoonlijke ervaring krijgen en eventuele vragen die ze mogelijk hebben beantwoord door een expert laten beantwoorden. Tijdens de demo zal de AI-expert een Nanonets-account en -model opzetten op basis van de vereisten van het bedrijf, een gepersonaliseerde demo van de OCR-technologie geven en integratiemogelijkheden bespreken. Ze kunnen bedrijven ook helpen het beste tariefplan voor hun behoeften te vinden.
Wilt u de verwerking van claims automatiseren? Zoek niet verder! Probeer Nanonets Claims Processing Automated Workflows gratis uit.
Toekomst van automatisering van claimprocessen
Met de komst van AI kunnen steeds meer processen van de workflow voor claimverwerking worden geautomatiseerd. Nooit eerder vertoonde implementaties van geautomatiseerde workflows in dit domein zijn nu mogelijk. Laten we een paar voorbeelden bekijken -
- Realtime verwerking van claims: Een van de belangrijkste voordelen van automatisering bij claimverwerking is de mogelijkheid om claims in realtime te verwerken. Verzekeringsmaatschappijen kunnen gebruikmaken van automatiseringstools om claimgegevens te analyseren en snel beslissingen te nemen over claims, zonder handmatige tussenkomst. Dit kan helpen de tijd en moeite te verminderen die nodig zijn om elke claim te verwerken, wat leidt tot snellere uitbetalingen en een grotere klanttevredenheid.
- Gepersonaliseerde claimverwerking: Een ander belangrijk voordeel van automatisering is de mogelijkheid om het claimproces te personaliseren op basis van de voorkeuren en geschiedenis van de klant. Met behulp van door AI aangedreven tools kunnen verzekeringsmaatschappijen klantgegevens analyseren en op maat gemaakte claimsverwerkingservaringen bieden, afgestemd op de behoeften van elke klant. Dit kan de klanttevredenheid en -loyaliteit helpen verbeteren, omdat klanten het gevoel hebben dat aan hun unieke behoeften wordt voldaan.
- Fraudedetectie en -preventie: Automatiseringstools kunnen ook worden gebruikt om verzekeringsfraude op te sporen en te voorkomen, een grote uitdaging voor de branche. Door gegevens en patronen te analyseren, kunnen machine learning-algoritmen frauduleuze claims detecteren, verliezen voor verzekeringsmaatschappijen minimaliseren en ervoor zorgen dat legitieme claims snel en nauwkeurig worden uitbetaald.
- Gestroomlijnde workflow voor claims: Automatisering kan helpen bij het stroomlijnen van de claimworkflow door de kans op fouten te verkleinen en repetitieve taken te automatiseren. Dit kan ervoor zorgen dat claims snel en nauwkeurig worden verwerkt, waardoor de tijd en moeite die nodig is om claims te beheren, wordt verminderd.
- Chatbots voor klantenservice: Het gebruik van chatbots bij het verwerken van claims kan klanten helpen om snel en gemakkelijk claims in te dienen. Chatbots kunnen klanten door het proces voor het indienen van claims leiden, vragen beantwoorden en ondersteuning bieden, waardoor er minder menselijke tussenkomst nodig is en het claimproces wordt versneld.
- Automatische claimbeoordelingen: Met automatiseringstools kunnen claims automatisch worden beoordeeld, waardoor er minder handmatige tussenkomst nodig is en het proces wordt versneld. Machine learning-algoritmen kunnen gegevens analyseren en snel en nauwkeurig beslissingen nemen over claims, wat leidt tot snellere uitbetalingen en grotere klanttevredenheid.
- Digitale claimdocumentatie: Door het documentatieproces te digitaliseren en te automatiseren, kunnen verzekeringsmaatschappijen de hoeveelheid papieren documenten in het claimproces verminderen. Dit kan helpen de workflow voor claims te stroomlijnen en kosten te verlagen, wat leidt tot meer efficiëntie en nauwkeurigheid.
- Beeld- en videoanalyse: Geavanceerde hulpmiddelen voor beeld- en video-analyse kunnen worden gebruikt om claims te verwerken op basis van visuele gegevens, zoals voertuigschade, materiële schade en medische scans. Met behulp van automatiseringstools kunnen verzekeringsmaatschappijen deze gegevens snel en nauwkeurig analyseren, waardoor er minder tijd en moeite nodig is om claims te beheren.
- Nanonets OCR voor het scannen van documenten: Nanonets OCR is een krachtige tool die kan worden gebruikt om het scannen van documenten te automatiseren en de nauwkeurigheid bij het lezen en extraheren van gegevens uit documenten te verbeteren. Door OCR-technologie te gebruiken, kunnen verzekeringsmaatschappijen de tijd en moeite verminderen die nodig zijn om claims te beheren en de nauwkeurigheid van de documentverwerking te verbeteren.
- Claimverwerking op basis van AI: Door gebruik te maken van machine learning-algoritmen kunnen verzekeringsmaatschappijen gegevens analyseren en nauwkeurigere voorspellingen doen over de waarschijnlijkheid dat claims worden geaccepteerd of afgewezen. Dit kan de nauwkeurigheid van de claimverwerking helpen verbeteren en de noodzaak voor handmatige tussenkomst verminderen.
- Spraakherkenning voor het indienen van claims: Spraakherkenningstechnologie kan worden gebruikt om gesproken woord om te zetten in tekstgegevens die kunnen worden verwerkt door automatiseringstools. Door klanten in staat te stellen claims via spraak in te dienen, kunnen verzekeringsmaatschappijen de tijd en moeite verminderen die nodig zijn om claims te beheren en de klantervaring te verbeteren.
- Slimme contracten voor claimbeheer: Slimme contracten kunnen worden gebruikt om de verwerking van claims te automatiseren en regels en voorwaarden af te dwingen op basis van vooraf gedefinieerde criteria. Dit kan de nauwkeurigheid van de claimverwerking helpen verbeteren en de noodzaak van handmatige tussenkomst verminderen, wat leidt tot snellere uitbetalingen en een grotere klanttevredenheid.
- Voorspellende analyses voor claimverwerking: Door historische gegevens en patronen te analyseren, kunnen voorspellende analysetools verzekeringsmaatschappijen helpen potentiële problemen te identificeren en proactieve stappen te ondernemen om te voorkomen dat claims worden afgewezen.
- Augmented reality voor claiminspecties: Verzekeringsexperts kunnen augmented reality-tools gebruiken om inspecties op afstand uit te voeren, waardoor de behoefte aan inspecties ter plaatse wordt verminderd en het claimproces wordt versneld.
- Blockchain voor claimverwerking: Met behulp van blockchain-technologie kunnen verzekeringsmaatschappijen het claimproces automatiseren en de transparantie, veiligheid en het vertrouwen in het claimproces verbeteren.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- Bron: https://nanonets.com/blog/claims-process-automation/
