Of je nu denkt dat zelfrijdende voertuigen over vijf of 25 jaar zullen duren, gezien de substantiële investeringen en technologische vooruitgang die worden gemaakt, is het moeilijk in te gaan tegen het verhaal van de industrie over onvermijdelijkheid.
Om niet achter te blijven in dit digitale tijdperk, smeedt verzekeringsclaims zijn eigen digitale transformatiepad, gebruikmakend van vooruitgang in technologie en analyse om automatisering in het claimproces te injecteren. Dus hoe ver zijn we nog verwijderd van het leveren van een end-to-end geautomatiseerde claimverwerking? Zal dit gebeuren voordat Ubers zonder chauffeur door de straten zwerven?
Het korte antwoord is 'ja'. Maar, zoals bij de eerste auto's zonder bestuurder die op de markt komen, zijn er ongetwijfeld kanttekeningen.
'Claimverwerking' omvat een breed scala aan activiteiten en soorten claims, van eenvoudig, zoals het verlies van een gespecificeerd artikel met een lage waarde, tot zeer complex, zoals de evaluatie van een bedrijfsonderbreking of het beoordelen van nalatigheid in een beroepsaansprakelijkheidsclaim . Als gevolg hiervan zal het tempo van de digitale transformatie over het volledige claimspectrum variëren. Maar uiteindelijk zal de digitalisering alle uithoeken van de schadewereld raken.
Veel claimverwerking, over alle productlijnen heen, gebeurt handmatig en een beetje ‘achter de schermen’.
Geautomatiseerde claimverwerking is niet helemaal nieuw. Veel verzekeraars verwerken al tientallen jaren grootschalige, goedkope en weinig complexe claims, zoals claims voor voorruiten van voertuigen, met zeer weinig of geen menselijke tussenkomst. Dit is een goed voorbeeld van het eenvoudigste type claim om te automatiseren, aangezien het een relatief lage waarde heeft en de uitvoering wordt geleverd door een vertrouwde leverancierspartner binnen een geautomatiseerde oplossing en vooraf gedefinieerde parameters.
Een natuurlijke quick-win uitbreiding van deze aanpak was het richten op vergelijkbare soorten claims, of individuele verliezen of items die deel uitmaken van een bredere claim, die zich goed lenen voor automatisering. Goed jachtgebied is laagwaardig winkelvastgoed en reisclaims. Dit vereist echter wel uitbreiding van de claimautomatisering naar gevallen waarin de schikking rechtstreeks naar de klant gaat, en dit betekent dat de historische grenzen worden verlegd, met name met betrekking tot vertrouwen.
Gezien het historische niveau van fraude en andere marktdynamiek waarbij klanten steeds vaker van provider wisselen, waardoor hun historische gegevensvoetafdruk kleiner wordt, moet de implementatie hier deskundig worden uitgevoerd om deze risico's te beperken. De wens om deze automatisering te verbreden, benadrukt ook waarom gedragsanalyse, die het beoordelingsproces kan ondersteunen, een steeds grotere rol zal spelen in de toekomst van claimverwerking.
Misschien verrassend valt de claimverwerking voor een van de verzekeringen met de hoogste claimvolumes, autoverzekeringen, in de categorie "complexer om te automatiseren" (voor gevallen zonder voorruit). Eén autoclaim kan vaak meerdere miniclaims in één vertegenwoordigen, met meerdere partijen, leveranciers en soorten claims (bijv. voertuigschade, autoverhuur, letsel) die moeten worden beheerd.
Schadeverzekeringsbedrijven hebben deze uitdaging onderkend en hebben doorgaans gereageerd door zich te concentreren op het verstoren van verschillende elementen van het claimproces, waarbij een aanzienlijk aantal zich richt op de digitalisering van het First Notification of Loss (FNOL)-proces. Bijvoorbeeld het gebruik van AI om beelden te beoordelen om de omvang van voertuigschade te bepalen of het ontwikkelen van een e-FNOL-oplossing waarmee de klant, of zijn makelaar, dit deel van het proces zelf kan bedienen via een digitaal kanaal.
Natuurlijk is niet alle technologische ontwikkeling van vandaag glanzend en openlijk. Een goed voorbeeld hiervan in het bredere technologielandschap is het Global Positioning System (GPS). Hoewel dit voornamelijk op de achtergrond werkt van veel van de apparaten, diensten en bedrijven die we gebruiken, zal de geschiedenis ongetwijfeld weerspiegelen dat het een van de meest transformationele technologische ontwikkelingen van onze tijd is geweest, gezien de impact ervan op ons dagelijks leven. Hier kan een parallel getrokken worden waar een substantieel deel van de claim technologische ontwikkeling plaatsvindt.
Veel claimverwerking, over alle productlijnen heen, gebeurt handmatig en een beetje ‘achter de schermen’. Of het nu gaat om triage, routering, validatie, aansprakelijkheidsbeoordeling, correspondentie met derden of het evalueren van de kosten van een individuele claim, er zijn tal van activiteiten die tijdens de claimlevenscyclus worden uitgevoerd die van vitaal belang zijn, maar vaak niet zichtbaar buiten de functie Claims. De toegenomen focus van verzekeraars op klantgerichtheid zal leiden tot meer transparantie, controle en personalisatie voor de eindconsument en zal onvermijdelijk sommige van deze klantgerelateerde activiteiten meer in de schijnwerpers zetten. Als hun artikelen bijvoorbeeld verloren of beschadigd zijn, krijgen klanten waarschijnlijk meer keuze om te kiezen voor een contante betaling of een vervanging, en in veel gevallen zal dit via een digitale interactie zijn. Deze verschuiving in ervaring zal bijdragen aan de groeiende vraag van klanten naar meer directheid en effectiviteit bij de verwerking van deze activiteiten, vergelijkbaar met hun ervaringen met andere digitale diensten.
Een rode draad door al deze activiteiten is besluitvorming, en dit is waar de technologische kans om de hoek komt kijken. Computerwetenschap kan een sleutelrol spelen in dit besluitvormingsproces, en vooruitstrevende verzekeraars maken al volop gebruik van de voorspellende kracht ervan. Ondersteund door vooruitgang in Natural Language Processing (NLP) met zijn vermogen om gebruik te maken van ongestructureerde claimgegevens, kan AI helpen de nauwkeurigheid en snelheid van besluitvorming te vergroten en op zijn beurt proactiviteit bij claimafhandeling te versnellen en zo te helpen eigenschappen te leveren die synoniem zijn met goed presterende claimfuncties omdat ze resulteren in verbeterde efficiëntie en aanzienlijke financiële besparingen, en ook in betere resultaten voor klanten.
Net als GPS kunnen softwareoplossingen zoals Radar, de eigen analytische softwaresuite van Willis Towers Watson en real-time beslissingsenginetechnologie op de achtergrond werken om besluitvorming te bieden op belangrijke momenten in de levenscyclus van een claim. Dit kan zijn het selecteren van de meest geschikte leverancier voor de claim, het bepalen van de juiste casusschatting of het beoordelen of een factuur geschikt is voor betaling. Modellen kunnen ook continu draaien op de engine-scanning om het Claims-team te waarschuwen voor zaken die 'risico' lopen, bijvoorbeeld bij problemen als fraude of rechtszaken, of bij het leveren van een slechte klantervaring. De kracht van machine learning wordt overal benut met de modellen die zijn getraind om in een breed scala aan gestructureerde en ongestructureerde gegevens te kijken om de kenmerken van een claim te identificeren en de optimale reactie te beoordelen.
Het voorbehoud bij het bereiken van volledige automatisering van claims is dat bepaalde aspecten van het proces of de scenario's complexe beoordeling, onderzoek of menselijke aanraking vereisen, zoals de noodzaak om een klant gerust te stellen en in te leven die ondersteuning nodig heeft tijdens een belangrijke gebeurtenis zoals een overstroming zijn of haar eigendom. Dit betekent dat schadebehandelaars achter het stuur moeten blijven zitten om de controle over te nemen en deze kritieke elementen af te handelen. Net als bij gedeeltelijk zelfrijdende voertuigen is het van cruciaal belang dat geautomatiseerde mechanismen in staat zijn te identificeren wanneer de situatie menselijke tussenkomst vereist en te beheren. de interactie tussen handler en machine effectief.
Het uiteindelijke succes van zelfrijdende voertuigen die mainstream worden, is afhankelijk van de experts die real-time orkestratie van sensoren, camera's, boordcomputers en algoritmen realiseren, deze technologieën op harmonieuze wijze laten samenwerken met hun externe omgeving en bepalen of er bepaalde scenario's zijn waarin besturing van de bestuurder noodzakelijk is . Evenzo zal de belangrijkste taak voor claimleiders de komende jaren zijn om de effectieve integratie van de verschillende technologieën en analytische ontwikkelingen die ze nu tot hun beschikking hebben onder de knie te krijgen om naadloze geautomatiseerde claimverwerking en beslissingsondersteuning voor claimbehandelaars te bieden op een manier die verbetert de ervaring voor klanten en realiseert rendement op de investering voor het bedrijf.
