Mensen kopen verzekeringspolissen in de hoop dat in het geval van een ongelukkig verlies of schade aan de verzekerde activa, hun ontbering op zijn vroegst op passende wijze zal worden gecompenseerd door de verzekeringsmaatschappij.

Zodra verlies of schade optreedt, wordt het compensatiebetalingsproces gestart door het verzenden van de First Notice of Loss (FNOL). De verzekeraar doet direct onderzoek naar de schade en regelt de schade met de verzekerde. Om de schadevergoeding snel afgehandeld te krijgen, is het noodzakelijk dat de claimservice van FNOL alomvattend is, alle door de verzekeraar vereiste gegevens bevat en accuraat is over het incident en het verlies of de schade. 

In deze blog zullen we het hebben over wat FNOL in verzekeringen betekent en hoe automatisering het proces kan helpen stroomlijnen.

Wat is een eerste kennisgeving van verlies (FNOL)?

Eerste kennisgeving van verlies is de eerste melding aan een verzekeraar over verlies, schade of diefstal van een verzekerd goed. De gegevens in de FNOL voor verzekeringsclaims helpen de verzekeraar bij het afhandelen van de claim, het bepalen van de verzekeringsdekking, het beoordelen van de omvang van de schade of het verlies en het afwikkelen van de claim op basis van de voorwaarden van de verzekeringspolis.

Hoe werkt een eerste kennisgeving van verlies (FNOL)?

Het proces van een verzekeringsclaim en de afwikkeling ervan begint met het indienen van een verzekeringsclaim bij FNOL en eindigt met de afwikkeling van de claim. Volgens hun wetgeving vereisen de meeste staten dat de verzekeraar binnen een specifieke termijn na ontvangst van de FNOL een claim indient. In die staten stelt de FNOL wettelijke deadlines in werking. De FNOL voor verzekeringsclaims zet het proces van een verzekeringsclaim en de afwikkeling ervan in gang.

Als de FNOL en de ondersteunende documenten alle informatie bevatten die de verzekeraar nodig heeft, wordt het proces naar het volgende niveau gebracht, namelijk onderzoek en beoordeling van verlies of schade. Als de FNOL voor een verzekeringsclaim onvolledig is, wordt het afwikkelingsproces vertraagd. 

Wat zijn de componenten van een effectieve FNOL?

De FNOL voor verzekeringsclaims bevat belangrijke informatie voor de verzekeraar om de claim te bepalen. Over het algemeen eisen de verzekeringsmaatschappijen dat het FNOL-proces polisgegevens bevat, de locatie waar het verlies of de schade heeft plaatsgevonden, details van het incident van verlies, schade of diefstal en een beschrijving van het verlies of de schade. De verzekeraar kan ook bewijsstukken zoals rijbewijs, kentekenbewijs van het voertuig en Eerste Informatierapport van het ongeval verlangen dat bij de politie wordt ingediend.

Telematicatechnologie is een belangrijke technologie en de door deze technologie gegenereerde informatie wordt behandeld als FNOL voor verzekeringsclaims. Deze technologie, met ingebouwde GPS-technologie, registreert ongevallen en verspreidt de informatie met betrekking tot het ongeval. Telematicabox die in motorvoertuigen is geïnstalleerd, verzendt berichten over details van ongevallen, zoals datum, tijd en locatie van het ongeval.

Wie gebruikt informatie van de FNOL?

Professionals uit de verzekerings- en aanverwante sector gebruiken de informatie in de FNOL voor verzekeringsclaims. Zij zijn:

• Verzekeringsagenten
• Verzekeringsmakelaars
• Schade-experts
• Underwriters
• Advocaten
• Onderzoekers die verzekeringsfraude onderzoeken

Waarom moeten bedrijven de FNOL stroomlijnen?

Veel verzekeringsmaatschappijen volgen nog steeds de handmatige afhandeling van FNOL en de ondersteunende documenten, wat resulteert in het handmatig segmenteren van claims die leiden tot meerdere bestandsoverdrachten die resulteren in buitensporige vertragingen bij het afwikkelen van claims. Ze zijn het minst geautomatiseerd, wat leidt tot ontevredenheid bij de klant, terwijl de huidige klanten een transparante en automatische levering van diensten en producten willen, waarvoor automatisering nodig is op gebieden als de FNOL-afhandeling. 

Onvolledige FNOL voor verzekeringsclaims en ontoereikende ondersteunende documenten leiden tot vertragingen in de verwerking, wat leidt tot ontevredenheid bij de klant. Voor verzekeraars is het FNOL-proces van groot belang, omdat klanttevredenheid gekoppeld is aan hoe snel en effectief zij het proces uitvoeren. Uit onderzoek is gebleken dat als de klant ontevreden is over de verzekeraar omdat hij het schadeproces niet naar tevredenheid heeft afgehandeld, hij overstapt naar een andere verzekeraar.

Voordelen van FNOL-automatisering

First Notice of Loss (FNOL)-automatisering verwijst naar het proces van het automatiseren van de eerste rapportage van een verzekeringsclaim wanneer zich een verlies of incident voordoet. Het implementeren van FNOL-automatisering kan verschillende voordelen bieden voor verzekeringsmaatschappijen, polishouders en andere belanghebbenden.

De nauwkeurigheid en doeltreffendheid bij het afwikkelen van de claims door de geautomatiseerde FNOL besparen kostbare tijd en middelen voor de verzekeraar en de verzekerde, wat resulteert in een win-winsituatie voor zowel de verzekeraar als de verzekerde.

Snellere claimverwerking: Automatisering vermindert de tijd die nodig is om een ​​claim te melden en te verwerken. Deze snelheid is cruciaal in de verzekeringssector, omdat claims sneller kunnen worden beoordeeld en afgehandeld.

Verbeterde klantervaring: Snelle en efficiënte FNOL-processen verbeteren de algehele ervaring van polishouders. Dankzij automatisering kunnen klanten 24/7 op hun gemak claims melden, zonder te hoeven wachten op kantooruren.

Minder menselijke fouten: Automatisering minimaliseert de kans op fouten bij het invoeren van gegevens of het verzamelen van informatie. Dit helpt ervoor te zorgen dat tijdens de beginfase van een claim nauwkeurige en consistente informatie wordt verzameld.

Verbeterde gegevensnauwkeurigheid: Automatisering zorgt ervoor dat informatie consistent wordt ingevoerd en verwerkt, waardoor de kans op onnauwkeurigheden wordt verkleind. Deze nauwkeurige gegevens zijn cruciaal voor de beoordeling en analyse van claims.

Kostenbesparingen: Door het FNOL-proces te automatiseren kunnen verzekeringsmaatschappijen de behoefte aan handmatige tussenkomst en papierwerk verminderen, wat leidt tot kostenbesparingen op het gebied van arbeids- en operationele kosten.

Geavanceerde analyse en rapportage: Geautomatiseerde FNOL-systemen genereren gegevens die kunnen worden geanalyseerd om patronen, trends en potentiële verbeterpunten te identificeren. Deze datagestuurde aanpak helpt verzekeraars weloverwogen beslissingen te nemen en hun algemene claimbeheerstrategieën te verbeteren.

Fraude detectie: Automatisering maakt de integratie van geavanceerde analyse- en fraudedetectie-algoritmen mogelijk. Dit helpt bij het vroegtijdig identificeren van mogelijk frauduleuze claims in het proces, waardoor financiële verliezen voor verzekeringsmaatschappijen worden voorkomen.

Gestroomlijnde communicatie: Geautomatiseerde FNOL-systemen bevatten vaak functies voor realtime communicatie tussen verzekeraars, schade-experts en polishouders. Dit stroomlijnt het gehele claimproces en zorgt ervoor dat alle betrokkenen toegang hebben tot een betere algehele ervaring van polishouders met up-to-date informatie.

Naleving en documentatie: Geautomatiseerde FNOL-systemen kunnen helpen voldoen aan de noodzakelijke documentatie- en compliance-eisen. Dit is van cruciaal belang voor regelgevingsdoeleinden en kan ook het auditproces vereenvoudigen.

schaalbaarheid: Automatisering zorgt voor schaalbaarheid, waardoor verzekeringsmaatschappijen een groter volume aan claims efficiënt kunnen afhandelen zonder dat daarvoor een proportionele toename van de middelen nodig is.

De ondersteunende documenten van FNOL voor verzekeringsclaims waarop de verzekeraar zich moet baseren, omvatten rapporten die zijn opgesteld aan en gemaakt door onderzoeksinstanties zoals politie, brandweer en andere instanties. Soms moeten aannemers en getuigen hun bewijsmateriaal indienen in voorgeschreven formulieren, die ook FNOL-documenten zijn voor verzekeringsclaims.

Deze documenten hebben mogelijk geen gestructureerd formaat en zijn soms zelfs met de hand geschreven. Het verwerken en analyseren van deze documenten is tijdrovend, waardoor er vertraging ontstaat bij de afhandeling van claims. 

Compatibiliteit met oudere systemen

Veel verzekeringsmaatschappijen vertrouwen mogelijk nog steeds op oudere systemen die niet gemakkelijk compatibel zijn met moderne automatiseringstechnologieën. Het integreren van FNOL-automatisering met bestaande systemen kan aanzienlijke inspanningen en investeringen vergen.

Ongestructureerde gegevens

FNOL-gegevens kunnen verschillende formaten hebben, waaronder tekstbeschrijvingen, afbeeldingen en documenten. Het extraheren van relevante informatie uit ongestructureerde gegevensbronnen kan een uitdaging zijn en vereist mogelijk geavanceerde natuurlijke taalverwerking en beeldherkenningsmogelijkheden.

Inconsistente gegevensformaten

De informatie die tijdens het FNOL-proces wordt verstrekt, kan qua formaat en structuur inconsistent zijn. Het standaardiseren en normaliseren van gegevensformaten uit verschillende bronnen kan een uitdaging zijn.

Privacy- en beveiligingsproblemen

FNOL-gegevens bevatten vaak gevoelige informatie over personen en incidenten. Het garanderen van de privacy en veiligheid van deze gegevens tijdens het extractieproces is van cruciaal belang om aan de regelgeving te voldoen en klantinformatie te beschermen.

Schaalbaarheidsproblemen

Naarmate het aantal claims toeneemt, wordt schaalbaarheid een probleem. Het FNOL-systeem zou een groeiend aantal claims moeten kunnen afhandelen zonder de prestaties of de nauwkeurigheid van de gegevens in gevaar te brengen.

De opkomst van FNOL-automatisering

Een groeiend aantal verzekerden gebruikt digitale kanalen om FNOL-claims in te dienen. Op dezelfde manier heeft een aantal verzekeringsmaatschappijen websites of mobiele apps ontwikkeld waarmee hun klanten FNOL-claims digitaal kunnen indienen.

Optische tekenherkenning (OCR) is een op AI gebaseerde technologie die handgeschreven teksten herkent. Omdat sommige FNOL-documenten, zoals politierapporten, met de hand zijn geschreven, kan OCR-technologie met succes worden gebruikt om de handgeschreven FNOL-documenten vast te leggen. Telematicatechnologie kan door de klant worden gebruikt om FNOL in te dienen en de datum, tijd en locatie van het ongeval door de verzekeraar te verifiëren. 

Hoe claims van een FNOL automatiseren?

De software, computerprogramma's, AI en machine learning-tools verwerken de FNOL snel, en de ondersteunende documenten structureren de FNOL en de ondersteunende documenten, die gemakkelijk kunnen worden begrepen, geanalyseerd en opgeslagen. De ongestructureerde gegevens worden automatisch verwerkt, wat zorgt voor het volgende:

• Identificatie van de verzekerde.
• Extractie van de gegevens van de partijen.
• Door de gegevens uit de ongestructureerde documenten te extraheren, wordt een schade-expertformulier gegenereerd.
• Schade wordt geïdentificeerd en beoordeeld, waardoor de claim vroegtijdig kan worden afgehandeld.

• 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/fnol-insurance/