Будущее претензий: как искусственный интеллект и машинное обучение меняют опыт страхования в США

Когда мы говорим об одном секторе, который претерпевает радикальную революцию, это в первую очередь страховая отрасль, особенно в области обработки претензий. Эпоха обремененных бумаг и медленных и утомительных процедур закончилась, потому что Искусственный интеллект и машинное обучение привели к смене парадигмы в сфере страхования. и сделали его ориентированным на клиента и более эффективным.

Однако технология не решила недостатков устаревшего метода обработки претензий в страховой отрасли США, что привело к задержке разрешения претензий, дополнительной административной нагрузке и увеличению операционных расходов. Учитывая, что ожидания клиентов в отношении безупречного обслуживания постоянно растут, и страховые компании сталкиваются с проблемой модернизации своих процессов управления претензиями, чтобы предлагать быстрые, точные и ориентированные на клиента решения.

Рост использования искусственного интеллекта и машинного обучения в обработке претензий

С одной стороны, процесс подачи страховой претензии и так был трудоемким и трудоемким занятием как для страхователей, так и для страховщиков. С другой стороны, страховщики, внедряющие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, теперь могут оптимизировать и упростить многие этапы обработки претензий, что приводит к сокращению времени обработки и повышению точности.

Алгоритмы искусственного интеллекта могут быстро исследовать огромные наборы данных выявить факторы риска, распознать мошеннические претензии и предсказать возможные результаты, которых раньше никогда не наблюдалось. Модели машинного обучения, построенные на основе исторических данных о претензиях, способны выявлять возникновение определенных закономерностей наряду с отклонениями от нормального поведения, тем самым улучшая процессы управления претензиями и принятия решений страховщиком.

• Оценка претензий в реальном времени: Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют страховщикам оценивать претензии в режиме реального времени, тем самым ускоряя принятие решений и выплаты страхователям.
• Персонализированная поддержка клиентов: Виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта предлагают индивидуальную помощь держателям полисов, мгновенно реагируя на запросы о претензиях и направляя их на протяжении всего процесса рассмотрения претензий.
• Обнаружение и предотвращение мошенничества: Модели МО во многом полагаются на массивный анализ данных для выявления мошеннических претензий, чтобы страховщики могли избегать рисков и поддерживать свою деятельность.
• Непрерывное улучшение: На основе постоянного обучения и адаптации использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения обработки претензий, что со временем приведет к повышению эффективности и точности.

Повышение качества обслуживания клиентов

Среди наиболее важных преимуществ AI и ML при обработке претензий — улучшение качества обслуживания клиентов, которое они обеспечивают. Insure можно доверить выполнению задач и упрощению возмещения, чтобы обеспечить более быстрый доступ к необходимым услугам. Это не только повышает удовлетворенность клиентов, но также укрепляет имидж бренда и доверие, а также отражает долгосрочное удержание клиентов.

Более того, чат-боты на базе искусственного интеллекта и виртуальные помощники в рамках планов обслуживания претензий становятся обычной практикой для предоставления персонализированной поддержки клиентам на этом пути. Эти виртуальные агенты могут решать запросы, предоставлять обновления статуса и даже давать рекомендации по последующим действиям — и все это в режиме реального времени. С обработкой естественного языка (NLP), эти чат-боты могут понимать и давать ответы с точностью до человеческих стандартов, тем самым повышая качество обслуживания клиентов.

Повышение точности и обнаружение мошенничества

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения играют решающую роль в повышении точности оценки претензий и сокращении мошеннических действий внутри страховой отрасли. Такие алгоритмы анализируют многочисленные наборы данных, такие как прошлые претензии, данные клиентов и другие внешние источники, включая погоду и социальные сети, и о любых подозрительных претензиях можно сообщить для дальнейшего расследования.

Кроме того, алгоритмы машинного обучения способны постоянно адаптироваться к новым тактикам мошенничества, что позволяет страховщикам быть на шаг впереди мошенников. Такая стратегия не только снижает финансовые потери страховщиков, но и способствует сохранению стабильности страховой системы в целом.

Проблемы и соображения

Преимущества ИИ и МО при обработке претензий верны, но есть несколько проблем, которые страховщики должны решить, чтобы полностью максимизировать свои потенциальные выгоды. Были подняты проблемы защиты данных и безопасности, поскольку страховщики должны подтвердить, что информация о клиентах не просто разрешена, но и защищена от ненадлежащего использования и несанкционированного доступа.

Кроме того, внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения идет рука об руку с крупными инвестициями в инфраструктуру, кадры и обучение. Страховщикам необходимо оценить свои внедренные в настоящее время системы и процессы, чтобы определить лучший метод интеграции и внедрения, демонстрирующий масштабируемость, функциональную совместимость и соответствие нормативным требованиям.

Дорога впереди

Поскольку технологии постоянно развиваются, будущее обработки претензий в страховом секторе США выглядит очень радужным. Таким образом, искусственный интеллект и машинное обучение останутся основными факторами достижения эффективности и точности на протяжении всего жизненного цикла претензий. что приводит к улучшению опыта для страхователей.

Тем не менее, для полного раскрытия потенциала технологий потребуется партнерство и сотрудничество между страховыми компаниями, регулирующими органами и другими сторонами. Благодаря внедрению и максимальному использованию возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения страховая отрасль может решить проблемы завтрашнего дня и предложить своим клиентам первоклассные услуги в постоянно растущем технологическом мире.

Знания, которые стоит доставить в ваш почтовый ящик