Помогаем страховщикам создавать инфраструктуру с поддержкой ИИ для автоматизации требований
От подачи претензии до скорости урегулирования и прозрачности — процесс подачи претензии является ключевым фактором удовлетворенности клиентов в страховом секторе.
Машинное обучение помогает улучшить процесс рассмотрения претензий, выявляя и исправляя ошибки, избегая при этом неэффективных вмешательств. Его также можно использовать для обнаружения мошенничества, устранения сложных правил судебного разбирательства с целью более быстрого принятия решений и лучшего обслуживания клиентов.
Вот 5 элементов успеха, которые страховщики должны учитывать при автоматизации процесса управления претензиями.
- Включить как структурированные, так и неструктурированные данные
По оценкам Gartner, большинство страховых компаний обрабатывают лишь от 10 до 15% своих структурированных данных, которые не используются в традиционных базах данных. Сюда не входят неструктурированные данные, такие как фотокопии заметок или результаты тестов, которые могут дать ценную информацию. Для медицинских страховых компаний ценность информации, скрытой в медицинских заметках или результатах лабораторных анализов, может быть значительной.
Одним из основных преимуществ машинного обучения является то, что его можно эффективно применять к структурированным, полуструктурированным или неструктурированным наборам данных. Его можно использовать по всей цепочке создания стоимости для понимания рисков, требований и поведения клиентов с более высокой точностью прогнозирования.
Преобразующим элементом проекта ИИ является платформа, которая взаимодействует со структурированными и неструктурированными данными.
2. Рассмотрите весь рабочий процесс обработки претензий
Прежде чем внедрять технологии ИИ, подумайте о платформе данных, которая будет использоваться. В Caseblocks мы поддерживаем страховщиков, предоставляя платформу с возможностью автоматизации всего рабочего процесса.
Такой подход к технологии исходит из глубокого понимания процессов, информационных потоков и необходимости управления как структурированными, так и неструктурированными данными.
3. Привлекайте специалистов по данным с самого начала
Недавно мы прошли этап исследования с медицинской страховой компанией, и работа с учеными данных с самого начала является ключевой. Для анализа неструктурированных данных и их использования для принятия более эффективных бизнес-решений требуются передовые методы обработки данных.
Новые технологии анализа данных, основанные на машинном обучении, упорядочивают и упорядочивают эти неструктурированные данные, чтобы их можно было более эффективно извлекать из бизнес-идеи.
4. Вовлекайте своих людей и процессы во все процессы
Создайте условия, чтобы гарантировать, что система надежно работает в рамках существующих повседневных процессов организации и что «транзакционная» рабочая нагрузка сотрудников действительно снижена, как и планировалось, чтобы они могли сосредоточиться на конкретных случаях или более значимых задачах.
Технологии — это основа данных, но они не существуют сами по себе, в самом начале любого проекта нужно убедиться, что команда готова как к цифровой, так и к культурной трансформации.
5. Начните с этапа обнаружения
Чтобы добиться успеха, каждое развертывание начинается с этапа обнаружения, пилотного проекта для проверки концепции, а затем тестирования полученных преимуществ машинного обучения с дальнейшими развертываниями в каждой точке успеха.
Таким образом, привнесите правильный набор навыков, изучите доступные данные и поэтапно внедряйте технологии ИИ в своей организации. Инвестирование в подходящую ИТ-архитектуру для создания гибкой среды позволит вам в полной мере использовать возможности машинного обучения.
Для получения дополнительной информации о том, как Caseblocks помогает организациям автоматизировать свои процессы, посетите caseblocks.com.
Caseblocks — в любом случае у нас есть блокировка.
Источники:
Caseblocks: Старшая команда разработчиков
Gartner: Машинное обучение в страховании
