클레임은 모순입니다. 보험 산업 (보험 청구) – 보험 회사도 고객도 청구를 원하지 않습니다. 그러나 청구가 최종 제출될 때 양 당사자는 서로 다른 것을 원합니다.
고객은 클레임 처리가 가능하면 신속하고 신속한 커뮤니케이션, 빠른 해결 및 개인적인 접촉을 원합니다.
보험 회사는 효율적이고 정확한 해결을 원합니다. 그리고 초과 지불, 사기 및 소송의 위험을 제거하십시오. 하지만 왜 청구 문서 자동화 보험 영역의 문제?
소개 보험 가입자의 87% 청구가 처리되는 방식이 보험사를 고수하려는 결정에 영향을 미친다고 믿습니다.
한편으로 청구 처리는 아마도 모든 보험 활동 중에서 가장 눈에 잘 띄는 활동일 것입니다. 고객 만족 그리고 보유. 그리고 반면에 보험 사기는 길들여지기를 기다리는 거대한 호랑이입니다. 보험 사기의 총 비용은 매년 $ 40 억 미국에서. 보험 청구 처리 보험 업계를 괴롭히는 유일한 문제는 아닙니다. 너무 친숙한 다른 중요한 문제는 다음과 같습니다.
- 여러 시스템에서 수동으로 데이터를 복사하고 붙여넣는 데 소요된 시간입니다.
- 초과 지불은 청구 처리 부정확성으로 인해 발생합니다.
- 고객 불만으로 이어지는 매우 느린 클레임 해결.
- 더 높은 운영 비용.
그렇다면 더 나은 클레임 경험을 위한 첫 번째 단계는 무엇입니까? AI 기반 자동화.
보험 산업의 인공 지능
통합하기 전에 AI 기반 청구 처리, 기존 청구 처리 기능이 어떻게 작동하는지 이해해 봅시다.
기존의 청구 처리에서 보험을 청구하는 고객은 요청의 진실성을 확인하고 입증하기 위해 필요한 모든 문서를 제출해야 합니다. 청구 처리의 기본 단계는 청구 판결, EOB 및 합의입니다. 이것은 간단해 보이지만 말처럼 쉽지 않습니다.
청구가 해결되기 전에 수많은 서류 작업, 문서 확인, 데이터 분석 및 사실 확인이 필요합니다. 그리고 이 프로세스는 확인 및 검토 중에 수동 오류로 가득 차 있어 정교한 청구 사기의 길을 닦습니다. 이것이 기업들이 AI의 이점을 활용하는 이유입니다.
AI 지원 청구 처리 - 프로세스
보험 비즈니스 모델에 AI를 통합하면 고객과 고객 모두에게 가치를 더할 수 있습니다. 보험 회사.
예를 들어, 차량이 경미한 사고에 연루되었다고 상상해 보십시오. 내장된 텔레매틱스 장치를 사용하면 차량에서 의심되는 손상에 대한 정보를 시스템에 보냅니다. 동일한 시스템에서 사고를 확인하기 위해 고객의 확인을 요청합니다.
시스템은 예측 및 고급 분석을 사용하여 청구를 처리할 수 있는지 또는 사람의 개입이 필요한지 여부를 결정합니다.
AI로 청구를 처리하는 방법은 무엇입니까?
AI 보험 청구 문서에서 정보 추출부터 청구 처리까지 몇 분 안에 처리가 이루어질 수 있습니다.
우리는 차량 손상의 예를 들었지만 AI 지원 보험 청구, 동일한 프로세스가 다른 청구에서 복제됩니다. NLP(자연어 처리) 및 OCR(광학 문자 인식) 기술과 함께 손으로 쓴 문서와 인쇄된 문서 모두에서 중요한 정보를 캡처하고 추출할 수 있습니다.
또한 NLP 기반 챗봇을 사용하여 손상 사진과 비디오를 분석하여 청구된 손상을 평가할 수 있습니다.
AI 지원 청구 처리의 예
보험 업계의 몇몇 주요 업체는 머신 러닝의 이점을 탐색하고 있으며 클레임 관리 처리를 개선합니다.
3D 이미지를 사용하여 실시간으로 손상을 분석하기 위해 새로운 AI 기반 플랫폼이 개발되고 있습니다. 또한 AI 기반 챗봇은 청구 제출과 장면의 사진 및 비디오 업데이트를 단순화하여 고객 응답 시스템을 간소화하는 데 사용되고 있습니다.
NLP 솔루션을 사용하여 보험 회사도 강화하고 식별합니다. 사기성 주장.
품질 데이터: AI 기반 청구 처리의 기반
AI는 청구가 진짜인지 사기인지 확인하기 위해 고객 데이터, 행동 분석 및 청구 문서를 면밀히 조사하여 복잡한 청구에 대해 중요한 결정을 내릴 수 있는 능력을 보험 회사에 제공합니다.
그러나 자동화 달성의 가장 큰 장애물은 기존 시스템에 원활하게 통합될 수 있는 강력한 ML 기반 청구 처리 솔루션을 개발하는 것입니다. 그리고 청구를 정확하게 예측할 수 있는 기계 학습 기반 모델을 개발하는 첫 번째 단계는 고품질 데이터를 수집하는 것입니다.
자동화 프로세스는 고품질 데이터가 ML 모델을 교육하는 데 사용되는 경우에만 가시적인 결과를 얻을 수 있습니다. 레거시 시스템 내에서 맞춤형 솔루션을 통합하거나 청구 처리를 자동화하는 프레임워크를 구현하는 것은 쉽습니다. 그러나 품질, 검증 및 레이블이 지정된 데이터로 작업하지 않으면 AI 자동화를 향한 첫 걸음을 내딛을 수 없습니다.
저렴한 비용으로 양질의 데이터를 얻는 방법은 무엇입니까?
보험 산업은 인공 지능과 기계 학습 기술에서 많은 것을 얻습니다. 그러나 기계 학습은 데이터에서 번창하고 저렴한 비용으로 양질의 데이터를 얻습니다. 아웃소싱을 살펴봐야 합니다.
데이터 요구 사항을 프리미엄 공급자에게 아웃소싱하면 개발을 시작하는 데 도움이 됩니다. 대량의 제XNUMX자 데이터, 소비자 정보, 의료 청구, 손상 데이터베이스 사진, 의료 문서, 수리 청구서 등과 같은 청구 기록이 필요합니다.
Shaip은 다음에 해당하는 레이블이 잘 지정된 데이터를 제공하는 선도적인 데이터 제공업체입니다. 보험 자동화 및 청구 처리. Shaip과 같은 신뢰할 수 있는 교육 데이터 제공업체를 통해 개발, 테스트 및 배포에 집중할 수 있습니다. 자동 청구 처리 솔루션.
