Zephyrnet-logo

Hoe kunstmatige intelligentie (AI) de verzekeringssector helpt bij automatisering

Datum:


Introductie

Verzekering is een van de essentiële contracten die door individuen, bedrijven en industrieën worden gesloten voor financiële bescherming of vergoeding van verliezen. Het is een van de meest voorzichtige, zwaar gereguleerde industrieën ter wereld. Met de toename van de nieuwste technologieën worden verzekeringsactiviteiten automatiserender en wordt de noodzaak om werknemers met digitale expertise aan te trekken en te behouden steeds belangrijker.

In deze blog bekijken we hoe Computer Vision en Deep Learning-technieken worden gebruikt bij digitalisering en automatisering om verschillende middelen te verzekeren. Verder zullen we voorbeelden onderzoeken waarin Computer Vision en Deep learning-technieken worden gebruikt in de verzekeringssector.

Hier zijn een paar soorten verzekeringen die gebruikmaken van automatisering door gebruik te maken van deep learning en computervisie-technieken,

  • Home verzekering
  • Zorgverzekering
  • Brand verzekering
  • Productverzekering
  • Motorverzekering


De voordelen van AI in verzekeringen voor automatisering

Hieronder staan ​​de voordelen die ons begroeten wanneer automatisering samengaat met verzekeringen,

Verminder tijd

Een verzekering aanvragen en deze claimen wanneer de woning is beschadigd, is een langdurig proces. Het indienen van al uw originele identiteitsbewijzen bij uw bezittingen kost veel tijd en mensenwerk. Dit is waar automatisering kan worden gedaan met behulp van computervisie-technieken en deep learning, waarmee u eenvoudig alle documenten kunt scannen, ze kunt verifiëren via een meegeleverde database en direct kunt zien of de documenten origineel zijn of niet. Dit is een eenvoudig voorbeeld om uit te leggen hoe moderne automatiseringstechnieken het verzekeringsproces kunnen versnellen.

Onbevooroordeeld onderzoek

Als er schade aan eigendommen of eigendommen is, zoals auto-ongelukken of kapotte telefoonschermen, worden deze in de verzekeringssector handmatig gecontroleerd en wordt de schade op verschillende niveaus beoordeeld. Als het gaat om het verifiëren of onderzoeken van een asset met een model dat al is opgeleid, zal het examengedeelte onbevooroordeeld zijn en het geeft alle precieze locaties waar precies de schade is aangericht. Hieronder staan ​​bijvoorbeeld de afbeeldingen waarop een computer de beschadigde onderdelen van een auto en een telefoon herkent.

Proces stroomlijnen

Zoals besproken, vereist het claimen van een verzekering veel papierwerk, er zou meer mankracht bij moeten komen. Met automatisering kunnen we alle informatie op één plaats opslaan en ervoor zorgen dat de klant zijn verzekering op tijd en zonder vertraging op een goed gestroomlijnd kanaal claimt, van het verzamelen van alle informatie en bewijzen tot het melden of een verzekering kan worden aangevraagd of niet. Hierdoor kan de klant ook op tijd aanspraak maken op de verzekering.

Aanvullende inzichten

Met behulp van automatisering kunnen we nieuwe inzichten trekken die kunnen worden gebruikt om de manier waarop verzekeraars hun producten en diensten prijzen en distribueren, aan te passen en uiteindelijk te optimaliseren, en om risico's op basis van de schade te beheersen.


Automatisering in de verzekeringssector

Een verzekering claimen is een van de meest vervelende en tijdrovende taken, het vereist veel documentatie en onderzoek. Met automatisering is ons belangrijkste doel om zowel de verzekeraar als de verzekerde tijd, kosten en energie te besparen om een ​​claim succesvol af te sluiten.

Stel je voor dat er een beschadigd eigendom is, dit zijn de stappen die betrokken zijn bij een algemeen verzekeringsproces.

Er kunnen eindeloos meer stappen zijn, afhankelijk van het activum waarvoor we een verzekering claimen. Automatisering lijkt een goede optie om dit proces te versnellen. Er zijn verschillende technieken geprobeerd om verzekeringen gebruiksvriendelijk te maken. Laten we, voordat we ingaan op moderne methoden voor het stroomlijnen van verzekeringen, kijken naar de redenen achter de automatisering van de verzekeringsprocessen.

Minimale tussenkomst

Meestal worden verzekeringsplannen en -processen door verschillende agenten offline uitgevoerd. Tegenwoordig hebben vooraanstaande verzekeraars online voorzieningen getroffen waardoor u de polis kunt kopen die u nodig heeft. Met automatisering kunnen de juiste plannen zonder tussenkomst bij de juiste klanten worden afgeleverd.

Profiteer van verantwoord gedrag

Automatisering geeft verzekeraars cruciale gegevens en inzichten in de levensstijl van de klant die van pas kunnen komen bij het bepalen van een nieuw beleid of het verlengen van een bestaand beleid. Via smartwatches en telematica kunnen zorg- en autoverzekeraars bijvoorbeeld cruciale meetgegevens vastleggen over de dagelijkse activiteiten en het rijgedrag van de klant en wijzen ze op aandachtspunten.

Detectie van fraude

Er zijn verschillende plannen en verzekeringsfraude die niet alleen verzekeringspakketten verkeerd verkopen, maar ook het hele bedrijf in de verzekeringssector ernstig verzwakken. Omdat automatisering wordt ondersteund met veel gegevens en machine learning, is er veel minder kans op fraude. Claimworkflows worden geconfigureerd met CV en Deep Learning om ervoor te zorgen dat fraude vroegtijdig wordt opgemerkt.

Intermediaire fraude

Het is nog steeds mogelijk dat meerdere partijen in het systeem samenspannen om de verzekeraar te bedriegen. Als de persoon die de claim inspecteert en de verzekerde samenspannen over een claim en er niet voldoende checks and balances zijn, wordt het gemakkelijk om tussenliggende fraude te veroorzaken.

Verlaag foutpercentages

Door gebruik te maken van automatisering in de verzekeringssector kunnen we de foutenpercentages drastisch verlagen en de productiviteit verhogen. Een paar voorbeelden om de foutpercentages te verlagen, zijn het invoeren, scannen, valideren en prioriteren van de informatie waar handmatige recensenten langzamer en minder nauwkeurig zijn dan de ultramoderne algoritmen die gebruikmaken van deep learning voor betere prestaties.

Consistentie

Verzekering is altijd beladen geweest met subjectiviteit, elke inspecteur en expert heeft een iets andere manier om een ​​polis of claim te verwerken. Vertrouwen van mensen voegt een sterke bias toe, waarbij elk individu een inherente bias toevoegt. Het gebruik van AI verwijdert de subjectiviteit omdat hetzelfde algoritme alle beslissingen neemt.

Snelle en eenvoudige claimafhandeling

Met het automatiseringsproces kan alles online worden gedaan, van het aanvragen bij een bedrijf tot het claimen van uw verzekering voor een beschadigd activum door relevante documenten bij te voegen. Al het proeflezen en verifiëren gebeurt via deze geautomatiseerde modellen. Op deze manier leidt de uitwisseling van gegevens op cloudgebaseerde platforms tot een snelle afhandeling en afwikkeling van claims. Tegenwoordig worden er verschillende chatbots gebruikt om verzekeringsinformatie rechtstreeks van de klanten vast te leggen. Bovendien worden chatbots geconfigureerd met CV en Deep Learning, waarbij je, zodra je je foto uploadt, snel antwoord krijgt of je de verzekering al dan niet kunt claimen zonder tussenkomst van een tussenpersoon.


AI toepassen op verzekeringsproblemen

Deep Learning is booming in elke branche in de huidige markt. Dit komt door zijn efficiëntie om de handmatige werkuren die aan een bepaald probleem zijn besteed, te verminderen. Het automatiseert de taak door de machine het probleem te laten begrijpen om met verschillende oplossingen te komen. De manier waarop dit wordt bereikt, is door te leren van de gegevens die we eraan leveren.

Verzekeringsbedrijven worden gedigitaliseerd met behulp van deze Deep Learning-technieken en maken onze manier van leven een stuk eenvoudiger. Het versnellen van de dienstverlening aan de klanten, het opsporen van kwaadaardige activiteiten, enz. Gaat veel gemakkelijker dan voorheen. Hier zijn enkele verzekeringsgebieden waar de Deep Learning-technieken opmerkelijke resultaten hebben opgeleverd,

Het proces versnellen

Verzekering omvat elk uur een melange van verzoeken van klanten. En het proces om elke stap te doorlopen is een zelfs frustrerende procedure. Het kan soms langer duren dan we verwachten om alle wettelijke vereisten op te nemen en op te stapelen. Tegenwoordig gaan veel bedrijven over op het automatiseren van het proces, van de eerste rapporten tot het uiteindelijk contacteren van de klanten. Dit elimineert de behoefte aan menselijk personeel en dwingt hen daardoor met veeleisendere taken.

Kijk naar Lemonade, een verzekeringsmaatschappij die kunstmatige intelligentie gebruikt om verzekeringsclaims te verwerken door een chatbot in te schakelen. En er is Insurify, dat een virtuele agent gebruikt om de gegevens van de klant te verifiëren en vervolgens de beste verzekering aanbeveelt waar de klant voor kan kiezen.

Beoordeling van de risicofactoren

Het beoordelen van de risicofactoren en deze begeleiden bij de juiste prijs is een belangrijke factor bij het bepalen van de juiste verzekering. Conventionele technieken om minder invloedrijke factoren te onderzoeken, geven mogelijk geen volledig beeld van welke verzekering u voor het betreffende probleem moet kiezen. Met Deep Learning kunnen echter een aantal patronen worden geëxtraheerd en geverifieerd om de nauwkeurige resultaten te verkrijgen.

Een passend voorbeeld is Zestfinance dat risico's meet en de klanten benadert met de juiste gegevens om de goedkeuringen te vergroten. Het geeft diepere inzichten en maakt het mogelijk meer kredietwaardige kredietnemers toe te voegen om duurzaam te groeien.

De acceptatie verbeteren

Underwriting is om de kredietwaardigheid van een potentiële klant te beoordelen. Om dit te doen, bewijzen traditionele inzichten mogelijk niet de geloofwaardigheid van het risico. Deep Learning biedt echter een set tools en technieken die enorme hoeveelheden gegevens opnemen, verwerken en de resultaten consolideren, zoals klantgegevens, verzekeringsclaims, lidmaatschapsgegevens, verstrekte premies en voordelen, enz. Dit levert nauwkeurige resultaten op en vermindert de verliezen die worden geleden door het uitvoeren van de vereiste reeks acties, wat op zijn beurt helpt bij het ongelooflijk detecteren van fraude.

Laten we Fly Reel hier als voorbeeld nemen. Het is een AI-acceptatieoplossing die Computer Vision gebruikt om het acceptatieproces te versnellen. De onderschrijver die voor de vergoeding van de claims moet zorgen, krijgt gegevens die de algemene inzichten weergeven en hen helpen om tot de juiste beslissingen te komen.

Customer Lifetime Value (CLV) voorspellen

CLV is het verschil tussen de behaalde inkomsten en de gemaakte kosten. Deze maatstaf wordt door de verzekeringsmaatschappijen in aanmerking genomen om de potentie van de klanten te schatten tegen de winstgevendheid van de verzekeraars. Deep Learning kan helpen bij het voorspellen van klanttrends (cross-buying) die het inkomen van het bedrijf in de toekomst beïnvloeden. Het helpt bij het uitvoeren van beoordelingen om te controleren of een klant een potentiële aanwinst voor het bedrijf is of niet.

De ervaring van de klant personaliseren

De behoeften van elke klant variëren afhankelijk van hun vereisten. Eén enkel beleid past niet bij alle klanten. Maatwerk is dus noodzakelijk om de gebruikersinvoer zoals individuele voorkeuren, hobby's, attitudes, levensstijlen, enz. Op te nemen. Wanneer Deep Learning-modellen hier in beeld komen, verwerken ze deze invoer en bieden ze de klanten hun bijpassende voorliefde, en daardoor zet de klant de hele tijd op de haak.

Avaamo is een intelligente chatbot die interactie heeft met de klanten om hun details met betrekking tot de verzekeringssector te leren kennen. Het stroomlijnt klantenservice, verzamelt gegevens en schrijft claims uit die aansluiten bij de behoeften van de klant.

Fraude verminderen

Fraude is overal waar de mogelijkheid bestaat om goed te doen, enkelen kunnen het misbruiken en fraude plegen. De verzekeringssector is veel van dergelijke fraude tegengekomen en het tegengaan ervan is een van de grootste zorgen op de huidige verzekeringsmarkt. De fraudebestrijding beperken kan leiden tot winst en een nauwkeurige schatting van de inkomsten van het bedrijf.

Deep Learning kan hier worden gebruikt om een ​​model te trainen met mogelijk frauduleuze claims, de inzichten te extraheren en de verdere mogelijkheid van niet-detecteerbaarheid van de frauduleuze claims te stoppen. Alleen afhankelijk zijn van menselijke intelligentie levert misschien geen nauwkeurige resultaten op, maar een machine kan het proces van het identificeren van frauduleuze handelingen versnellen en voortaan de mogelijkheid vermijden om in de val te lopen.

H2O.ai is een machine learning-platform dat de ontwikkelaars van verzekeringsmaatschappijen helpt bij het bouwen van slimme applicaties om fraude op te sporen en de risico's te beheersen.


Computervisie voor verzekeringen - toepassingen

Computer Vision is een techniek om de afbeeldingen / video's op dezelfde manier te beoordelen als een mens. Het is het vermogen van een computer om de afbeelding te identificeren, verwerken en analyseren. Als we naar een foto kijken en nadenken over waar het beeld over gaat, geven onze hersenen ons meteen een antwoord. Blijkbaar is het tijd om na te denken in nanoseconden. In een oogwenk komen we met een antwoord. Een computer is echter niet zo intelligent als de hersenen van een mens. Het moet worden getraind met de juiste set parameters om deze kwestie van het identificeren van een afbeelding aan te pakken. Dit is waar Computer Vision in beeld komt. Een afbeelding wordt geanalyseerd als een pixel met waarden en alle berekeningen zijn gebaseerd op dezelfde set pixelwaarden en de rangschikking daarvan.

Als we doorgaan naar de verzekeringssector, zijn er use-cases waarin afbeeldingen moeten worden geanalyseerd. Stel, uw auto heeft een ongeluk gehad en de motorkap is beschadigd. Stel u voor dat u uw auto eerder heeft verzekerd. Dus wat u doet, is contact opnemen met de expert om uw verzekering te claimen. De regelaar maakt handmatig foto's van uw auto en bezorgt deze aan de verzekeringsmaatschappij waarin de externe gegevens worden genomen om de uitbetaling te beoordelen. Het handmatig uitvoeren van deze stappen duurt enkele dagen, maar als het geautomatiseerd is, gaat het snel en bespaart het tijd voor andere veeleisende claims.

Laten we een paar use-cases bekijken waarin afbeeldingen een cruciale rol spelen om een ​​verzekering te claimen. Laten we ook kijken hoe computervisie zijn rol kan spelen in deze scenario's,

Dakschade beoordelen met luchtfoto's

dak van een huis in de jungle

Wanneer het dak van een gebouw is beschadigd, moet een regelaar naar het dak klimmen en controleren of er schade is opgelopen. Als het dak geen hoog risico heeft, is dit niet gevaarlijk, maar als het dak hoog is, is het voor een expert moeilijk om de geloofwaardigheid van de schade te beoordelen. Volgens de Afdeling Arbeid van de Verenigde Staten, vastgoedaanpassers ervaren gemiddeld 78 gewonden per miljoen werkuren op de locatie, wat vier keer het letselpercentage is van een bouwvakker. Om dergelijke problemen te voorkomen, kan een drone dus worden gebruikt als er geen menselijke tussenkomst is, behalve voor de bediening van de drone. Het is veilig, betrouwbaar en efficiënt.

Fotoclaimservice voor beschadigde voertuigen

beschadigde auto voor verzekering

Zoals eerder uitgelegd, is het handmatig onderzoeken van beschadigde voertuigen een gecompliceerde taak en kost het veel tijd. Om de pijn te verzachten, kan computervisie worden gebruikt om de foto's van het voertuig vast te leggen en zo naar schade te zoeken. Bijvoorbeeld, ICICI werkt samen met Microsoft om AI-geactiveerde auto-inspectiefunctie in te schakelen in zijn mobiele app genaamd Insure. Dit heeft de tijd die gewoonlijk wordt verbruikt om de verzekering aan te vragen, teruggebracht van dagen naar slechts enkele minuten.  

KYC-automatisering voor onboarding

ID-kaart van de overheid

Customer onboarding is een tijdrovend proces in het geval van de verzekeringsmaatschappijen. Het duurt een aantal dagen om uw klant volledig te kennen en daarmee de verzekering af te handelen. Het is naar verluidt ongeveer 10 dagen als het handmatig wordt gedaan. Daarnaast zou het gerapporteerde foutenpercentage ook hoog zijn vanwege het handmatig controleren en evalueren van de documenten die door een klant zijn ingediend, wat de bedrijfsgroei belemmert. Om dit hardnekkige probleem te verhelpen, kan computervisie worden gebruikt om het scannen van documenten, verzekeringstoepassingen en formulieren te automatiseren. De gegevens kunnen in een mum van tijd worden geëxtraheerd en geëvalueerd om door te gaan met het verzekeringsproces. Hiermee kunnen repetitieve alledaagse taken worden geautomatiseerd door snelheid, nauwkeurigheid, efficiëntie en optimaal resourcebeheer te bereiken.

OCR voor digitalisering van documenten

pen, muis en mok bovenop documenten

Verzekeraars staan ​​voor de uitdaging klanten tijdig de bijgewerkte gegevens te verstrekken. De updates vinden regelmatig plaats vanwege verbeteringen in de juridische procedures en wetten die van toepassing zijn op de verzekering. Daarom moeten we ervoor zorgen dat de informatie correct wordt verwerkt en de documentatie nauwkeurig wordt gedaan. Om tot foutloze resultaten te komen, kunnen we OCR gebruiken voor digitalisering van documenten.

De elektronische conversie van gescande documenten of fotografische afbeeldingen van handgeschreven tekst in computerleesbare documenten kan worden bereikt met behulp van Optical Character Recognition (OCR). Het helpt bij de strategische acquisitie van klanten, verbetert de klantenservice, verbetert de marges en winstgevendheid en biedt nauwkeurige voorspellingen. Wanneer computer vision samen met OCR wordt gebruikt, helpt het om elke pixel effectief te begrijpen. Hierdoor kunnen de gegevens vervolgens worden vergeleken met de databases en worden gevalideerd, waardoor de kosten voor het versnellen van het proces worden verlaagd.


De Nanonets-API

Nanonets biedt verschillende oplossingen voor de verzekeringssector, die verschillende use-cases en zakelijke problemen omvatten.

Deze oplossingen omvatten -

Mobiele verzekering


Mobiele klanten kopen vaak een verzekering op het moment dat ze een nieuwe telefoon kopen. In het geval dat een telefoon kapot is, kan de klant een verzekering claimen waarbij een verzoek wordt ingediend met afbeeldingen van de kapotte telefoon. Claimverificatie omvat het detecteren van schade / scheuren, IMEI-nummer en aanwezigheid van gehard glas, die allemaal kunnen worden geautomatiseerd met Nanonets. Bekijk onze blog over hoe kras detecteren in mobiele telefoons met behulp van Nanonets.

KYC-automatisering


Bij het openen van een spaarbankrekening, vaste storting, beleggingsfonds, verzekering, enz., Moet de klant adresbewijs en een foto overleggen. Deze documenten zijn doorgaans PAN-kaart, rijbewijs, Aadhar-kaart, enz. Nanonets kan verzekeringsmaatschappijen helpen documenten te verifiëren, op fraude te controleren, informatie op te halen en de beoordeling sneller te laten verlopen. Bekijk onze blog op geautomatiseerde KYC-verificatie.

Autoverzekering

infographic voor het proces van autoverzekering

Een ernstig auto-ongeluk kan veel mensen wakker schudden. Samen met emotioneel trauma kunnen auto-ongelukken zware schade aanrichten en de eigenaren veel kosten. In zo'n situatie kan een eenvoudig gebaar om de ongemakken van de benadeelde persoon te verminderen een lange weg gaan. Met behulp van Nanonets kunnen verzekeringsmaatschappijen automatisch schade in het imago van een auto detecteren, de soort schade die het is (deuken, krassen, roest of wat dan ook) verwerken en claims verwerken zonder handmatige beoordeling.

Digitalisering van formulieren

digitalisering van handgeschreven vorm

Traditioneel moeten voor een verzekeringsmaatschappij die facturen en ontvangstbewijzen behandelt, meerdere handmatige controleurs door elke factuur gaan om de kans op fouten te verkleinen. Met Nanonets kan het bedrijf medische facturen lezen en automatisch de bonnen bekijken, belangrijke velden eruit halen, controleren of de facturen legitiem zijn en claims dienovereenkomstig verwerken. Al deze gegevens kunnen op elk moment worden opgeslagen en opgehaald voor het bedrijf en voor de klant. Evenzo kunnen formulieren worden gedigitaliseerd en kan informatie gemakkelijk worden geëxtraheerd, beoordeeld, geregistreerd en opgehaald om gemakkelijker onboarding-processen mogelijk te maken.


Je kunt de demo van Nanonets crack detectie bekijken hier. en de OCR-demo hier..

Ga naar om onze op GUI gebaseerde oplossing te testen https://app.nanonets.com, log in met uw e-mailadres en begin met het bouwen van aangepaste modellen.


Conclusie

We leerden over de verschillende manieren waarop automatisering op winstgevende en gunstige manieren kan worden toegepast in de verzekeringssector. We hebben onderzocht hoe diep leren wordt toegepast voor verzekeringstoepassingen en hoe het kan helpen bij het automatiseren van een groot aantal processen, waaronder het onboarden van klanten, door documenten te digitaliseren en automatisch informatie uit ID-kaarten te halen. Hoe KYC-procedures kunnen worden geautomatiseerd en de herzieningsprocedures die nodig zijn voor mobiele verzekeringen en autoverzekeringen, kunnen worden gedaan met behulp van computervisie-technieken. Ik hoop dat je het artikel leuk vond.  

Bron: https://nanonets.com/blog/ai-in-insurance/

spot_img

Laatste intelligentie

spot_img