A khảo sát của Accenture về nhân viên bảo lãnh phát hành nhận thấy rằng có tới 40% thời gian của người bảo lãnh được dành cho các hoạt động hành chính và không cốt lõi. Họ ước tính rằng điều này thể hiện sự tổn thất về hiệu quả trên toàn ngành lên tới 160 tỷ USD trong XNUMX năm tới.

Việc tích hợp AI và tự động hóa vào quy trình thẩm định mang lại cơ hội đáng kể để giảm thiểu thời gian phân bổ cho các nhiệm vụ hành chính, quy trình thủ công và nhập dữ liệu lặp đi lặp lại.

Ngoài ra, AI có thể giúp các công ty bảo hiểm đánh giá rủi ro với độ chính xác cao bằng cách phân tích khối lượng dữ liệu lớn. Dữ liệu này có thể là gì? Những thứ như tuyên bố lịch sử, điểm tín dụng, hoạt động truyền thông xã hội và đưa ra mức độ đưa tin siêu cá nhân hóa.

Đây chỉ là đỉnh của tảng băng trôi. Hãy cùng khám phá 6 lợi ích hàng đầu của việc xử lý yêu cầu bảo hiểm bằng AI là gì.

#1: Tăng độ chính xác và giảm lỗi

AI trong xử lý yêu cầu bảo hiểm đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao độ chính xác và giảm sai sót bằng cách tự động hóa các tác vụ khác nhau và giảm thiểu rủi ro liên quan đến quy trình thủ công. Việc tích hợp công nghệ Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) đặc biệt có tác dụng trong việc tự động hóa việc trích xuất thông tin từ nhiều tài liệu khác nhau, chẳng hạn như báo cáo y tế, báo cáo tai nạn và chi tiết chính sách. Tính năng tự động hóa này làm giảm đáng kể sự phụ thuộc vào việc nhập dữ liệu thủ công, nguồn gốc của các lỗi tiềm ẩn trong quá trình sao chép và nhập dữ liệu.

Một khía cạnh quan trọng khác là khả năng thuật toán AI nhận dạng các mẫu và xác thực thông tin theo các tiêu chí được xác định trước. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu được trích xuất tuân thủ các định dạng và tiêu chuẩn dự kiến, đồng thời mọi sai lệch hoặc khác biệt đều được gắn cờ ngay lập tức để xem xét thêm. Khả năng hiểu ngữ cảnh của các hệ thống AI tiên tiến góp phần tăng thêm độ chính xác bằng cách diễn giải các mối quan hệ dữ liệu phức tạp, giảm khả năng hiểu sai hoặc phân loại sai.

Sửa lỗi và học hỏi là một tính năng năng động của các mô hình AI, đặc biệt là những mô hình kết hợp học máy. Khi xảy ra lỗi, hệ thống có thể thích ứng và cải thiện theo thời gian thông qua việc học hỏi liên tục, cuối cùng là nâng cao tính chính xác của việc trích xuất dữ liệu trong tương lai. Hơn nữa, AI trong xử lý yêu cầu bảo hiểm có thể xác minh chéo thông tin được trích xuất từ ​​​​các tài liệu khác nhau, tăng thêm độ tin cậy cho dữ liệu được xử lý.

Việc tích hợp các thuật toán phát hiện gian lận là điều tối quan trọng để giảm lỗi. Các thuật toán này phân tích các mẫu và sự bất thường trong dữ liệu để xác định các trường hợp gian lận hoặc trình bày sai có thể xảy ra. Bằng cách sớm gắn cờ các khiếu nại đáng ngờ trong quy trình, AI không chỉ góp phần giảm lỗi mà còn hỗ trợ ngăn chặn các hoạt động gian lận, bảo vệ tính toàn vẹn của hệ thống xử lý khiếu nại.

Cơ chế phản hồi và chỉnh sửa theo thời gian thực là các tính năng bổ sung giúp nâng cao độ chính xác trong suốt quá trình xử lý khiếu nại. Hệ thống AI có thể cung cấp phản hồi ngay lập tức khi phát hiện thấy sự không nhất quán hoặc sai sót, từ đó đưa ra các chỉnh sửa cần thiết hoặc yêu cầu cung cấp tài liệu bổ sung. Cách tiếp cận chủ động này không chỉ làm giảm khả năng xảy ra lỗi mà còn góp phần giúp quá trình xét xử khiếu nại suôn sẻ và chính xác hơn.

#2: Chủ động tuân thủ quy định

AI đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tuân thủ quy định trong xử lý yêu cầu bảo hiểm thông qua những điều sau:

1. Kiểm tra tuân thủ tự động: Các thuật toán AI có thể được lập trình để tiến hành kiểm tra tự động theo các yêu cầu quy định. Bằng cách phân tích dữ liệu khiếu nại theo thời gian thực, AI có thể đảm bảo rằng từng bước trong quy trình xử lý khiếu nại đều tuân thủ các quy định liên quan. Điều này làm giảm nguy cơ không tuân thủ ngoài ý muốn và giúp các công ty bảo hiểm luôn ở trong ranh giới pháp lý.
2. Độ chính xác và tiêu chuẩn hóa của tài liệu: AI, đặc biệt khi được tích hợp công nghệ Nhận dạng ký tự quang học (OCR), đảm bảo tính chính xác và chuẩn hóa của tài liệu. Nó có thể tự động trích xuất thông tin từ tài liệu, giảm khả năng xảy ra lỗi thủ công. Điều này rất quan trọng để đáp ứng các tiêu chuẩn quy định thường yêu cầu định dạng dữ liệu cụ thể và độ chính xác của tài liệu.
3. Theo dõi và báo cáo theo thời gian thực: Hệ thống AI có thể cung cấp khả năng giám sát thời gian thực các hoạt động xử lý khiếu nại. Điều này bao gồm việc theo dõi các thay đổi trong quy định và ngay lập tức gắn cờ mọi điểm khác biệt hoặc các vấn đề không tuân thủ tiềm ẩn. Báo cáo theo thời gian thực cho phép các công ty bảo hiểm giải quyết kịp thời các mối lo ngại về tuân thủ, giảm thiểu tác động đến hoạt động.
4. Quá trình kiểm toán và tính minh bạch: Hệ thống xử lý yêu cầu bảo hiểm AI duy trì các bản kiểm tra chi tiết về tất cả các hoạt động trong quy trình xử lý yêu cầu bồi thường. Sự minh bạch này rất cần thiết cho hoạt động kiểm tra theo quy định, cho phép các cơ quan chức năng xem xét toàn bộ quy trình và xác minh rằng mỗi bước đều tuân thủ các yêu cầu tuân thủ. Quá trình kiểm tra hoạt động như một hồ sơ toàn diện, thể hiện sự thẩm định trong việc tuân thủ quy định.
5. Khả năng thích ứng với những thay đổi về quy định: Các quy định trong ngành bảo hiểm có thể thay đổi. Các hệ thống AI, đặc biệt là các hệ thống kết hợp học máy, có thể thích ứng với các yêu cầu quy định mới bằng cách học hỏi từ các bộ dữ liệu cập nhật và điều chỉnh quy trình của chúng cho phù hợp. Khả năng thích ứng này đảm bảo rằng các công ty bảo hiểm có thể kết hợp liền mạch các thay đổi mà không làm gián đoạn hoạt động của họ.
6. Tuân thủ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Hệ thống AI có thể tăng cường quyền riêng tư và tuân thủ bảo mật dữ liệu bằng cách triển khai các phương pháp mã hóa và kiểm soát truy cập mạnh mẽ. Việc đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm được xử lý và lưu trữ an toàn phù hợp với các quy định pháp lý, chẳng hạn như luật bảo vệ dữ liệu. Khả năng thực thi nhất quán các biện pháp bảo mật của AI giúp ngăn chặn hành vi truy cập trái phép và vi phạm dữ liệu.
7. Đánh giá rủi ro và dự đoán tuân thủ: AI có thể hỗ trợ chủ động xác định các rủi ro tuân thủ tiềm ẩn bằng cách phân tích dữ liệu và mẫu lịch sử. Bằng cách dự đoán các lĩnh vực mà việc tuân thủ có thể gặp khó khăn, công ty bảo hiểm có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa để điều chỉnh quy trình và tài liệu của mình, từ đó giảm nguy cơ xảy ra các vấn đề không tuân thủ.

#3: Cải thiện tNPS với trải nghiệm khách hàng tốt hơn

Do tính chất lấy khách hàng làm trung tâm của ngành, các công ty bảo hiểm phải đối mặt với nguy cơ mất khách hàng cao hơn. Thêm vào sự phức tạp của dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực bảo hiểm, khách hàng hiện đại nhấn mạnh vào khả năng đáp ứng tức thời, 24/7, thường được mô tả là “hành trình khách hàng không cần chạm”. Kỳ vọng này đi kèm với khả năng chấp nhận đặc biệt thấp đối với bất kỳ thiếu sót nào trong việc cung cấp dịch vụ.

Tự động hóa thông minh các tác vụ thường ngày trong quy trình xử lý yêu cầu bồi thường là chìa khóa. Bằng cách tự động hóa việc xác minh dữ liệu, cập nhật trạng thái và quy trình liên lạc, các công ty bảo hiểm có thể giảm bớt sự can thiệp thủ công và hợp lý hóa các hoạt động. Điều này không chỉ tăng tốc độ xử lý yêu cầu bồi thường mà còn nâng cao hiệu quả, góp phần cải thiện tNPS khi khách hàng trải nghiệm các tương tác nhanh hơn và liền mạch hơn trong suốt hành trình yêu cầu bồi thường.

Các chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể tăng cường giao tiếp với khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ ngay lập tức. Các chủ hợp đồng có thể nhận được thông tin cập nhật theo thời gian thực về trạng thái yêu cầu bồi thường, chi tiết bảo hiểm và các yêu cầu về tài liệu. Khả năng phản hồi ngay lập tức này giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng và đóng góp tích cực cho tNPS.

Ngoài ra, AI còn sử dụng các phân tích dự đoán để đánh giá và phân tích dữ liệu khiếu nại lịch sử. Bằng cách xác định các mô hình và xu hướng, các công ty bảo hiểm có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn, đẩy nhanh quá trình xét xử yêu cầu bồi thường. Cách tiếp cận chủ động này giảm thiểu sự chậm trễ và góp phần giải quyết khiếu nại nhanh hơn.

#4: Dự báo khối lượng khiếu nại nâng cao

AI có tiềm năng cải thiện đáng kể việc dự báo khối lượng yêu cầu bồi thường trong ngành bảo hiểm. Hệ thống AI có thể phân tích tỉ mỉ dữ liệu khiếu nại lịch sử thông qua khả năng phân tích dữ liệu phức tạp, xác định các mô hình và xu hướng đóng vai trò là chỉ báo có giá trị cho các sự cố xảy ra trong tương lai. Thông tin chuyên sâu này giúp các công ty bảo hiểm đưa ra những dự đoán chính xác hơn, nâng cao khả năng dự đoán và chuẩn bị cho những biến động về số lượng yêu cầu bồi thường.

Mô hình dự đoán, điểm mạnh cốt lõi của thuật toán học máy, giúp cải tiến hơn nữa khả năng dự báo. Bằng cách tận dụng dữ liệu lịch sử cùng với các yếu tố ảnh hưởng đa dạng, các mô hình này cung cấp cho các công ty bảo hiểm sự hiểu biết sâu sắc về các biến số ảnh hưởng đến số lần xảy ra yêu cầu bồi thường. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này trang bị cho các công ty bảo hiểm những công cụ để đưa ra quyết định sáng suốt và tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực dựa trên các dự báo chính xác.

Hơn nữa, AI tạo điều kiện tích hợp liền mạch các nguồn dữ liệu bên ngoài, làm phong phú thêm các mô hình dự báo với những hiểu biết sâu rộng hơn. Cách tiếp cận toàn diện này xem xét các yếu tố ngoài dữ liệu khiếu nại lịch sử, bao gồm dự báo thời tiết, chỉ số kinh tế và xu hướng xã hội. Kết quả là tạo ra một mô hình dự báo toàn diện và đáng tin cậy hơn, nắm bắt được sự phức tạp của môi trường bên ngoài.

Khả năng thích ứng của các mô hình dự báo do AI cung cấp với các điều kiện thay đổi là một lợi thế đáng chú ý. Khi bối cảnh bảo hiểm phát triển, các hệ thống này liên tục học hỏi từ dữ liệu đầu vào mới, đảm bảo rằng các dự đoán vẫn phù hợp và chắc chắn khi đối mặt với động lực thị trường đang thay đổi và các xu hướng mới nổi. Khả năng thích ứng này rất quan trọng để duy trì tính chính xác và hiệu quả của các mô hình dự báo theo thời gian.

#5: Thay thế lực lượng lao động già đi

AI nổi lên như một giải pháp mạnh mẽ cho các công ty bảo hiểm đang tìm cách đảm bảo hoạt động của họ trong tương lai trước những thách thức liên quan đến lực lượng lao động già đi. Với các chuyên gia giàu kinh nghiệm đang nghỉ hưu, AI hỗ trợ việc lưu giữ và chuyển giao kiến ​​thức của tổ chức. Các thuật toán học máy phân tích dữ liệu lịch sử, tài liệu và kiểu giao tiếp, tạo ra một kho lưu trữ có thể chuyển giao kiến ​​thức một cách liền mạch cho nhân viên mới.

Lập kế hoạch lực lượng lao động có tính dự đoán là điểm mạnh chính của AI, tận dụng các phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường. Điều này cho phép các công ty bảo hiểm điều chỉnh chi phí hoạt động, bao gồm cả mức độ nhân sự, phù hợp với nhu cầu dự kiến. Dự đoán chính xác đảm bảo mức độ nhân sự tối ưu, tránh những cạm bẫy do thừa hoặc thiếu nhân lực.

Việc ra quyết định được tăng cường bằng AI trở nên đặc biệt quan trọng khi nghỉ hưu. Được trang bị các thuật toán học máy, hệ thống AI cung cấp thông tin chi tiết và dự đoán dựa trên bộ dữ liệu mở rộng. Điều này đảm bảo rằng những người ra quyết định có quyền truy cập vào hướng dẫn thông minh, dựa trên dữ liệu, ngay cả khi lực lượng lao động bị cắt giảm.

Việc đào tạo và phát triển kỹ năng được hỗ trợ bởi AI, giúp xác định các khoảng trống về kỹ năng và đề xuất lộ trình học tập được cá nhân hóa cho cả nhân viên hiện tại và nhân viên mới. Điều này đảm bảo rằng lực lượng lao động vẫn có khả năng thích ứng và được trang bị các kỹ năng cần thiết để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng.

Cuối cùng, khả năng dự đoán của AI còn mở rộng sang quản lý rủi ro. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, hệ thống AI xác định các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến thay đổi lực lượng lao động và giúp các công ty bảo hiểm chủ động quản lý những rủi ro này. Điều này bao gồm việc giải quyết các lĩnh vực còn thiếu chuyên môn và thực hiện các chiến lược để giảm thiểu những thách thức tiềm ẩn.

#6: Duy trì tính toàn vẹn dữ liệu

AI là tài sản quan trọng trong việc củng cố tính liên tục của hoạt động kinh doanh và bảo vệ dữ liệu trong quản lý khiếu nại. Nó chủ động xác định các mối đe dọa tiềm ẩn thông qua đánh giá rủi ro tự động, cho phép thực hiện các biện pháp phòng ngừa.

Trong lĩnh vực an ninh mạng, các công cụ AI phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa trong thời gian thực, bảo vệ dữ liệu khiếu nại khỏi bị truy cập trái phép. Kỹ thuật mã hóa và kiểm soát truy cập tăng cường hơn nữa việc bảo vệ dữ liệu. Khả năng phát hiện gian lận và nhận dạng bất thường thành thạo của AI giúp bảo vệ khỏi tổn thất tài chính và duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu khiếu nại.

Hơn nữa, AI góp phần lập kế hoạch khắc phục thảm họa hiệu quả bằng cách giám sát việc sao lưu dữ liệu và tạo điều kiện cho quá trình khôi phục nhanh chóng. Việc giám sát liên tục hệ thống và dữ liệu, cùng với cảnh báo thời gian thực về các hoạt động bất thường, cho phép phản ứng ngay lập tức trước các mối đe dọa tiềm ẩn. Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo các công ty bảo hiểm có thể giải quyết các gián đoạn một cách liền mạch trong khi vẫn duy trì tính bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu yêu cầu bồi thường.

Nanonets có thể trợ giúp như thế nào?

Theo nghiên cứu được thực hiện bởi EY, 87% khách hàng cho biết hiệu quả xử lý yêu cầu bồi thường ảnh hưởng đáng kể đến quyết định gia hạn bảo hiểm với cùng một nhà cung cấp của họ. Việc sử dụng AI và thuật toán học máy có thể đẩy nhanh quá trình xử lý khiếu nại một cách liền mạch, giảm thiểu nhu cầu can thiệp trực tiếp của con người.

Tuy nhiên, theo một khảo sát của Deloittey, mặc dù 32% lĩnh vực phần mềm và công nghệ internet đã bắt đầu đầu tư vào AI, nhưng chỉ có 1.33% công ty bảo hiểm mạo hiểm đầu tư vào AI.

Thực hiện bước đầu tiên để đảm bảo hoạt động kinh doanh của bạn trong tương lai với Nanonets. Chúng tôi có thể giúp đỡ bằng cách:

Xử lý tài liệu tự động

Nanonets tận dụng AI và ML để tự động xử lý tài liệu, bao gồm trích xuất thông tin liên quan từ nhiều tài liệu khác nhau như hóa đơn, báo cáo y tế và biểu mẫu yêu cầu bồi thường. Điều này giúp giảm nhu cầu nhập dữ liệu thủ công, giảm thiểu sai sót và tăng tốc đáng kể quy trình xử lý khiếu nại.

Các thuật toán học máy tiên tiến được Nanonets sử dụng đảm bảo độ chính xác cao trong việc trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc. Độ chính xác này nâng cao độ tin cậy của việc trích xuất dữ liệu, góp phần đánh giá khiếu nại chính xác hơn và giảm khả năng xảy ra lỗi trong quá trình xử lý.

Phân loại yêu cầu hiệu quả

Nanonets sử dụng AI để phân loại và phân loại các xác nhận quyền sở hữu một cách thông minh dựa trên nội dung của chúng. Việc phân loại tự động này đảm bảo rằng các khiếu nại được chuyển đến các kênh thích hợp, giảm nhu cầu phân loại thủ công và đẩy nhanh quá trình xử lý khiếu nại.

Ra quyết định nhanh chóng

Với khả năng học máy của Nanonets, các công ty bảo hiểm có thể triển khai phân tích dự đoán để đánh giá dữ liệu khiếu nại lịch sử một cách nhanh chóng. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, cho phép phê duyệt nhanh hơn các khiếu nại hợp pháp và tối ưu hóa quy trình xét xử khiếu nại tổng thể.

Phát hiện gian lận và quản lý rủi ro:

Nanonets sử dụng thuật toán AI để phát hiện các điểm bất thường và các mẫu cho thấy khả năng gian lận trong dữ liệu khiếu nại. Điều này giúp nâng cao khả năng phát hiện gian lận, cho phép các công ty bảo hiểm xác định kịp thời các yêu cầu bồi thường đáng ngờ và giảm thiểu rủi ro một cách hiệu quả, góp phần tạo nên một môi trường xử lý yêu cầu bồi thường an toàn và hợp lý hơn.

Khả năng thích ứng với các yêu cầu đang phát triển

Khả năng AI và ML của Nanonets cung cấp khả năng mở rộng và khả năng thích ứng với các điều kiện thay đổi trong bối cảnh bảo hiểm. Hệ thống có thể liên tục học hỏi từ dữ liệu đầu vào mới, đảm bảo dữ liệu luôn được cập nhật và phù hợp khi các yêu cầu, quy định và quy trình xử lý của ngành phát triển.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Thông qua việc xử lý khiếu nại hợp lý, Nanonets góp phần cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Việc đánh giá và phê duyệt yêu cầu bồi thường nhanh hơn sẽ dẫn đến việc giải quyết nhanh hơn, tác động tích cực đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://nanonets.com/blog/ai-insurance-claims-processing/