نقش عاملان هوش مصنوعی در عملیات بیمه: از دریافت خسارت تا پیگیری با شرکت بیمه گر

عملیات بیمه شامل فرایندهای پیچیده متعددی است، از اولین اطلاع از خسارت (FNOL) تا حل نهایی مطالبات و پیگیری‌های ضروری با شرکت بیمه، که نیازمند تعامل پیچیده‌ای از پردازش داده، قضاوت انسانی و ارتباطات است. این جریان کاری عملیاتی گسترده، نیازمند عاملانی است، چه انسانی و چه هوش مصنوعی، که مدیریت دریافت، تأیید بیمه‌نامه‌ها، ارزیابی خسارت‌ها، تشخیص کلاهبرداری‌های احتمالی، برقراری ارتباط با ذینفعان و اطمینان از رعایت مقررات را برعهده دارند، و همزمان برای کارایی و رضایت مشتری تلاش می‌کنند. اجرای بی‌نقص این وظایف، پایه‌ای برای سودآوری و اعتبار هر نهاد بیمه‌ای است.

عاملان هوش مصنوعی تولیدی در عملیات بیمه چه وظایفی را برعهده دارند؟

واقعیت عملیاتی برای عاملان در زمینه بیمه با دریافت خسارت آغاز می‌شود که اغلب به آن اولین اطلاع از خسارت (First Notice of Loss) گفته می‌شود. این شامل جمع‌آوری جزئیات اولیه از بیمه‌گذاران در مورد یک حادثه است که می‌تواند از آسیب به دارایی و تصادفات اتومبیل گرفته تا حوادث مرتبط با سلامتی را شامل شود. ثبت دقیق و سریع داده‌ها در این مرحله حیاتی است، زیرا به مراحل پردازش بعدی هدایت می‌شود. عاملان، کامل بودن اطلاعات ارسالی را ارزیابی کرده و می‌توانند بررسی‌های تأیید اولیه را بر اساس شماره بیمه‌نامه و انواع حادثه آغاز کنند. کیفیت اولیه این داده‌ها مستقیماً بر کارایی‌های بعدی و قابلیت‌های تشخیص کلاهبرداری تأثیر می‌گذارد.

پس از دریافت، عاملان اقدامات حیاتی را انجام می‌دهند: طبقه‌بندی خسارت‌ها بر اساس شدت، هزینه تخمینی و پیچیدگی. این اولویت‌بندی تضمین می‌کند که به موارد با اهمیت بالا یا فوری، سریعاً رسیدگی شود، در حالی که موارد ساده‌تر می‌توانند از طریق مسیرهای خودکار ساده‌سازی شوند. تأیید بیمه‌نامه، گام مهم دیگری است، که در آن عاملان جزئیات پوشش، فرانشیزها و استثنائات مربوط به حادثه گزارش شده را تأیید می‌کنند. این شامل ارجاع متقابل اطلاعات با پایگاه‌های داده عظیم اسناد بیمه‌نامه است. ناتوانی در تأیید صحیح پوشش در این مرحله می‌تواند منجر به نشت مالی قابل توجه و نارضایتی مشتری شود که بر ضرورت دقت تأکید دارد.

عاملان همچنین در شناسایی سیگنال‌های کلاهبرداری احتمالی در طول چرخه عمر خسارت بسیار مؤثر هستند. این تنها مربوط به پرچم‌گذاری خسارت‌های آشکارا کلاهبرداری نیست، بلکه شامل شناسایی ناهنجاری‌ها، الگوهای غیرمعمول یا تناقضاتی است که نیاز به بررسی بیشتر دارند. تشخیص زودهنگام این سیگنال‌ها می‌تواند از ضررهای قابل توجه برای بیمه‌گران جلوگیری کند. همزمان با تشخیص کلاهبرداری، عاملان به‌روزرسانی‌های وضعیت را مدیریت می‌کنند، و هر تعامل و نقطه تصمیم‌گیری مرتبط با خسارت را با دقت مستند می‌کنند. این یک مسیر قابل حسابرسی ایجاد می‌کند که برای رعایت مقررات و بررسی داخلی ضروری است.

این فرایند تا هماهنگی با اشخاص ثالث، مانند تعمیرگاه‌ها، ارائه‌دهندگان خدمات پزشکی و مشاوران حقوقی، گسترش می‌یابد که اغلب نیازمند مدیریت جریان‌های ارتباطی پیچیده توسط عاملان است. مذاکره مؤثر و تبادل اطلاعات با این نهادهای خارجی برای حل و فصل به موقع و مقرون به صرفه خسارت‌ها ضروری است. در نهایت، پیگیری با شرکت بیمه‌گر یک وظیفه مداوم است که شامل ارتباط مستمر با شرکت‌های بیمه کننده برای روشن کردن جزئیات بیمه‌نامه، تضمین تأییدیه‌ها و اطمینان از پردازش دقیق تسویه‌حساب‌های مالی است. این حلقه ارتباطی مستمر، هماهنگی و رعایت پروتکل‌های establecido را تضمین می‌کند.

۱. Sprout.ai

Sprout.ai در اتوماسیون فرایند دریافت و ارزیابی خسارت تخصص دارد، و عمدتاً بر خطوط بیمه عمومی مانند اموال، سفر و خودرو تمرکز می‌کند. پلتفرم آن‌ها از پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین برای هضم داده‌های بدون ساختار از منابع مختلف، از جمله ایمیل‌ها، فرم‌های خسارت و اسناد بیمه‌نامه، استفاده می‌کند. هدف، استخراج اطلاعات کلیدی، طبقه‌بندی انواع خسارت و آغاز فرایند ارزیابی با کمترین دخالت انسانی است. این اتوماسیون اولیه، مراحل اولیه رسیدگی به خسارت را سرعت می‌بخشد و زمان از FNOL تا تأیید بیمه‌نامه را کاهش می‌دهد.

این سیستم با ارجاع متقابل خودکار اطلاعات با پایگاه‌های داده داخلی و منابع داده خارجی، دقت داده‌ها را بهبود می‌بخشد. این قابلیت، خطاهای ورود دستی داده‌ها را کاهش می‌دهد و ثبات در ثبت اطلاعات را تضمین می‌کند. فناوری Sprout.ai می‌تواند جزئیات مهم خسارت مانند تاریخ حوادث، مکان‌ها و طرف‌های درگیر را شناسایی کند و این اطلاعات را برای سیستم‌های بعدی ساختاردهی کند. این داده‌های ساختاریافته سپس به سیستم مدیریت خسارت اصلی بیمه‌گر وارد می‌شوند و پردازش کارآمدتر را تسهیل می‌کنند.

Sprout.ai خود را به عنوان راه حلی برای بیمه‌گرانی که به دنبال بهبود تجربه مشتری از طریق تأیید سریع‌تر خسارت‌ها و ارزیابی‌های اولیه هستند، معرفی می‌کند. بیمه‌گذاران از بازخورد سریع‌تر در مورد وضعیت خسارت خود بهره‌مند می‌شوند که به سطوح رضایت بالاتری کمک می‌کند. اتوماسیون همچنین، مسئولین رسیدگی به خسارت انسانی را آزاد می‌کند تا بر موارد پیچیده‌تر که نیاز به قضاوت دقیق یا تعامل شخصی دارند، تمرکز کنند. تمرکز آن‌ها بر کاهش بار اداری مرتبط با پردازش اولیه خسارت‌ها است که در طول زمان منجر به صرفه‌جویی در هزینه‌های عملیاتی می‌شود.

این پلتفرم یک مسیر حسابرسی دقیق از تصمیمات خودکار خود را فراهم می‌کند که برای رعایت مقررات و حاکمیت داخلی مهم است. این شفافیت به بیمه‌گران امکان می‌دهد تا بفهمند هوش مصنوعی چگونه به نتایج خود می‌رسد و اعتماد به جریان کاری خودکار را تقویت می‌کند. با استانداردسازی فرایند دریافت، Sprout.ai به بیمه‌گران کمک می‌کند تا در انواع و کانال‌های مختلف خسارت، ثبات را حفظ کنند، و یکپارچگی کلی فرایند را بهبود می‌بخشد. این سیستم از داده‌های تاریخی یاد می‌گیرد و دقت و کارایی خود را بر اساس الگوهای خسارت جدید و نتایج به طور مداوم بهبود می‌بخشد.

در حالی که Sprout.ai در اتوماسیون مراحل اولیه دریافت و ارزیابی خسارت مؤثر است، قدرت اصلی آن در تجزیه داده‌های بدون ساختار و تبدیل آن‌ها به فرمت‌های ساختاریافته برای سیستم‌های موجود خسارت است. این ابزار ارزش قابل توجهی در تسریع بخش ابتدایی ارائه می‌دهد اما به طور گسترده به سازماندهی جامع خسارت‌های پیچیده، از جمله تحقیقات پیشرفته کلاهبرداری یا مذاکرات پویا با شرکت بیمه‌گر، نمی‌پردازد. قابلیت‌های آن در پردازش اولیه داده‌ها قوی است، اما در شامل کردن طیف کامل اقدامات عاملانه فراتر از آن تجزیه اولیه، کمتر است.

۲. Shift Technology

Shift Technology ارائه‌دهنده برجسته راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است که عمدتاً بر تشخیص کلاهبرداری و بهینه‌سازی خسارت در بخش بیمه تمرکز دارد. پیشنهاد اصلی آن‌ها، Shift Claims Fraud Detection، از هوش مصنوعی پیشرفته و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای مشکوک، ناهنجاری‌ها و شبکه‌های فعالیت کلاهبردارانه استفاده می‌کند که ممکن است توسط ارزیابان انسانی یا سیستم‌های سنتی مبتنی بر قانون مورد توجه قرار نگیرد. این رویکرد پیشگیرانه به بیمه‌گران کمک می‌کند تا از زیان‌های مالی قبل از پرداخت مبالغ قابل توجه، جلوگیری کنند. این پلتفرم مقادیر زیادی از داده‌ها، از جمله جزئیات بیمه‌نامه، سوابق خسارت، داده‌های شخص ثالث و اطلاعات عمومی را برای ساختن پروفایل‌های ریسک جامع تجزیه و تحلیل می‌کند.

فراتر از تشخیص کلاهبرداری، Shift Technology همچنین راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای بازیافت خسارت (subrogation) ارائه می‌دهد که به بیمه‌گران کمک می‌کند خسارت‌هایی را با پتانسیل بازیافت شناسایی کنند، و همچنین برای اتوماسیون خسارت که در پردازش خسارت‌های روتین کمک می‌کند. قابلیت‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده آن‌ها به بیمه‌گران امکان می‌دهد تا خسارت‌هایی را که نیاز به بررسی دقیق‌تر دارند، اولویت‌بندی کنند و به بازرسان انسانی اجازه می‌دهد منابع خود را به طور مؤثرتری اختصاص دهند. این اولویت‌بندی هوشمند مستقیماً منجر به زمان حل و فصل سریع‌تر برای خسارت‌های مشروع و توجه متمرکزتر بر موارد پرخطر می‌شود. راه‌حل‌های Shift با سیستم‌های مدیریت خسارت موجود ادغام می‌شوند و امتیازات و هشدارها را مستقیماً به ارزیابان ارائه می‌دهند.

این شرکت بر توانایی خود در کاهش مثبت‌های کاذب در مقایسه با روش‌های سنتی تشخیص کلاهبرداری تأکید می‌کند، به این معنی که تعداد کمتری از خسارت‌های مشروع به اشتباه پرچم‌گذاری می‌شوند. این امر با جلوگیری از تأخیرهای غیرضروری یا تحقیقات برای بیمه‌گذاران صادق، تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد. هوش مصنوعی Shift به طور مداوم از داده‌های جدید یاد می‌گیرد و قابلیت‌های تشخیص خود را با سازگاری کلاهبرداران با تاکتیک‌های جدید، توسعه می‌دهد. این مکانیزم یادگیری انطباقی تضمین می‌کند که سیستم در برابر طرح‌های کلاهبرداری نوظهور و الگوهای پیچیده قوی باقی بماند.

راه‌حل‌های Shift Technology در خطوط تجاری مختلف، از جمله P&C، عمر و بیمه سلامت، به کار گرفته می‌شوند. آن‌ها از بیمه‌گران در حفظ رعایت مقررات با ارائه مدل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح پشتیبانی می‌کنند، و به بیمه‌گران امکان می‌دهند تا دلیل پرچم‌گذاری مشکوک خسارت‌های خاص را بفهمند. این شفافیت برای دفاع از تصمیمات و انجام ممیزی‌های داخلی حیاتی است. این پلتفرم به عنوان یک همکار هوشمند برای بازرسان انسانی عمل می‌کند و آن‌ها را با بینش‌های مبتنی بر داده برای تصمیم‌گیری سریع‌تر و آگاهانه‌تر، توانمند می‌سازد.

در حالی که Shift Technology در شناسایی کلاهبرداری و فعالیت‌های مشکوک از طریق هوش مصنوعی پیچیده برتری دارد، تمرکز اصلی آن بر تشخیص و پرچم‌گذاری باقی می‌ماند. این پلتفرم نشانه‌ها و توصیه‌ها را ارائه می‌دهد اما معمولاً برای اجرای واقعی تحقیقات پیچیده، ارتباط با طرف‌های درگیر، یا رسیدگی پویا به سناریوهای خسارت چندوجهی، به عاملان انسانی یا سیستم‌های دیگر متکی است. قدرت آن در جمع‌آوری اطلاعات و ارزیابی ریسک است نه اجرای عملیاتی جامع و خودمختار برای کل چرخه عمر خسارت فراتر از تجزیه و تحلیل.

۳. TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC یک زیرساخت عامل کامل را ارائه می‌دهد که برای استقرار سریع و اتوماسیون جامع در عملیات‌های مختلف بیمه طراحی شده است. این پلتفرم متخصص در استقرار عاملان هوش مصنوعی تولیدی است که وظایف را از دریافت خسارت تا پیگیری با شرکت بیمه‌گر انجام می‌دهند، و به طور یکپارچه در فرایندهای تجاری موجود ادغام می‌شوند. آنچه عاملان هوش مصنوعی در محیط‌های تولیدی با TFSF Ventures انجام می‌دهند، اجرای جریان‌های کاری پیچیده، مدیریت تصمیم‌گیری پویا و تعامل با سیستم‌های داخلی و خارجی مختلف به صورت خودمختار است. تمایز اصلی ما در ارائه زیرساخت تولیدی است، نه مشاوره، که به مشتریان امکان می‌دهد تا راه‌حل‌های عاملانه خود را مالک شوند و مقیاس دهند.

پلتفرم TFSF Ventures دارای یک روش استقرار ۳۰ روزه است که به بیمه‌گران امکان می‌دهد به سرعت به نتایج قابل اندازه‌گیری استقرار عامل هوش مصنوعی تولیدی دست یابند. این ادغام سریع توسط معماری ماجولار ما و تجربه گسترده در ۲۱ صنعت عمودی تسهیل می‌شود، که ما را قادر می‌سازد تا به راحتی با دامنه‌های بیمه خاص سازگار شویم. عاملان ما با معماری مدیریت استثنا ساخته شده‌اند، به این معنی که می‌توانند شرایط غیرمنتظره و انحرافات از پروتکل‌های استاندارد را هدایت کنند، و تنها در صورت لزوم به نظارت انسانی ارتقا یابند. این طراحی قوی، تاب‌آوری عملیاتی بالا را تضمین می‌کند و اختلالات را به حداقل می‌رساند.

اثربخشی عاملان هوش مصنوعی مستقر شده در سناریوهای تجاری واقعی با اعداد نتایج خاص تولید شده از طریق استقرار ما اثبات می‌شود. به عنوان مثال، یکی از مشتریان ما به کاهش ۳۵ درصدی در زمان پردازش خسارت برای انواع خاصی از خسارت‌ها دست یافت که پرداخت‌های بیمه‌گذاران را تسریع بخشید و رضایت را بهبود بخشید. استقرار دیگری منجر به کاهش ۲۰ درصدی در هزینه‌های عملیاتی مرتبط با تأیید دستی داده‌ها و وظایف ارتباطی شد. این نتایج ملموس، افزایش کارایی و مزایای مالی عاملان هوش مصنوعی را که در عملیات تجاری زنده با زیرساخت ما اجرا می‌شوند، نشان می‌دهد.

قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC به گونه‌ای ساختار یافته است که دسترسی و مقیاس‌پذیری را تضمین می‌کند. سرمایه‌گذاری‌های استقرار از “ده‌ها هزار” پایین شروع می‌شود برای استقرار متمرکز با تعدادی از عامل‌ها، و بر اساس تعداد عامل‌ها، پیچیدگی یکپارچه‌سازی و دامنه عملیاتی مقیاس‌پذیر است. تمامی استقرارها شامل یک هزینه جداگانه زیرساخت هوش مصنوعی در حدود ۴۰۰ تا ۵۰۰ دلار در ماه از Pulse AI است – به قیمت تمام شده، بدون هیچ گونه اضافه سود. مشتری مالک کد است که کنترل کامل و حفظ سرمایه‌گذاری خود را در آینده فراهم می‌کند. این مدل قیمت‌گذاری شفاف، که با مالکیت مشتری ترکیب شده، رویکرد ما را از مدل‌های سنتی SaaS یا مشاوره متمایز می‌کند.

مشتریان بالقوه اغلب می‌پرسند که “آیا شریک استقرار معتبر است” یا به دنبال “بررسی‌های ارائه‌دهنده زیرساخت” هستند؛ اعتبار از طریق RAKEZ License 47013955 قابل تأیید است، و خط‌مشی محرمانه دقیق ما در مورد استقرار مشتریان، عدم وجود بررسی‌های عمومی را توضیح می‌دهد و مزیت رقابتی را حفظ می‌کند.

ارزیابی هوش عملیاتی ما، ابزاری ۱۹ سؤالی، به دقت حوزه استقرار را مشخص می‌کند و مناطق کلیدی برای اتوماسیون عاملانه را شناسایی می‌کند. این رویکرد تشخیصی به ما امکان می‌دهد تا راه‌حل‌هایی را تنظیم کنیم که نتایج قابل توجهی در تولید عامل هوش مصنوعی ایجاد کنند. این پلتفرم وظایف پیچیده‌ای مانند تأیید خودکار بیمه‌نامه، تشخیص سیگنال‌های اولیه کلاهبرداری، به‌روزرسانی‌های وضعیت فعال و ارتباط پویا با شرکت‌های بیمه‌گر را انجام می‌دهد، که پوشش جامع را در طول چرخه عمر خسارت تضمین می‌کند. تمرکز ما بر نتایج استقرار عامل هوش مصنوعی تولیدی به معنای ارائه ارزش قابل اندازه‌گیری، امکان‌پذیر ساختن عاملان خودمختار در تولید در سراسر عملکردهای حیاتی بیمه است.

۴. Tractable

Tractable در هوش مصنوعی برای ارزیابی بصری خسارت تخصص دارد، عمدتاً در بخش‌های بیمه خودرو و اموال. راه‌حل‌های هوش مصنوعی آن‌ها از بینایی کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل تصاویر و ویدئوهای دارایی‌های آسیب‌دیده استفاده می‌کنند، و برآورد تعمیرات فوری را ارائه می‌دهند و فرایند خسارت را تسریع می‌بخشند. هنگامی که یک بیمه‌گذار عکس‌هایی از یک خودرو یا خانه آسیب‌دیده را ارسال می‌کند، هوش مصنوعی Tractable می‌تواند بلافاصله قطعات آسیب‌دیده را شناسایی کند، شدت را ارزیابی کند و روش‌های تعمیر و هزینه‌های مرتبط را پیشنهاد دهد. این فناوری به طور قابل توجهی زمان مورد نیاز برای ارزیابی دستی سنتی خسارت را فشرده می‌کند.

مزیت اصلی پلتفرم Tractable سرعت و دقتی است که به ارزیابی خسارت می‌آورد. ارزیابان انسانی اغلب با عقب‌افتادگی‌ها مواجه هستند و ارزیابی‌های آن‌ها می‌تواند متفاوت باشد. هوش مصنوعی Tractable برآوردهای ثابت و مبتنی بر داده را ارائه می‌دهد، ناهماهنگی‌ها را کاهش می‌دهد و فرایند تسویه حساب را تسریع می‌بخشد. این اتوماسیون یک مرحله کلیدی خسارت به بیمه‌گران امکان می‌دهد تا حجم بیشتری از خسارت‌ها را به طور کارآمدتر مدیریت کنند، به ویژه پس از رویدادهای گسترده مانند طوفان‌های تگرگ یا سیل. این سیستم می‌تواند در جریان‌های کاری خسارت موجود ادغام شود و به ارزیابان اجازه می‌دهد تا برآوردهای تولید شده توسط هوش مصنوعی را بررسی و تأیید کنند.

برای بیمه‌گذاران، Tractable به معنای حل و فصل سریع‌تر خسارت‌های آن‌ها است، زیرا انتظار کمتری برای بازدید یک ارزیاب یا پردازش دستی برآوردها وجود دارد. این تجربه بهبود یافته مشتری، یک عامل مهم برای بیمه‌گرانی است که این فناوری‌ها را اتخاذ می‌کنند. این پلتفرم همچنین با شناسایی ناهماهنگی‌ها بین خسارت گزارش شده و شواهد بصری، به تشخیص کلاهبرداری کمک می‌کند، اگرچه این یک مزیت ثانویه نسبت به قابلیت اصلی ارزیابی خسارت آن است. این ابزار به پرچم‌گذاری ناهماهنگی‌هایی که ممکن است نشان دهنده خسارت‌های دروغین یا اغراق‌آمیز باشند، کمک می‌کند.

هوش مصنوعی Tractable از مجموعه‌های عظیمی از داده‌های تاریخی خسارت و برآوردهای تعمیر یاد می‌گیرد و به طور مداوم دقت خود را بهبود می‌بخشد و با مدل‌های جدید خودرو یا تکنیک‌های تعمیر سازگار می‌شود. این یادگیری مستمر تضمین می‌کند که برآوردها در طول زمان مرتبط و قابل اعتماد باقی بمانند. این پلتفرم همچنین از شناسایی تصمیمات بازیافت در مقابل تعمیر پشتیبانی می‌کند و به بیمه‌گران کمک می‌کند تا با انتخاب‌های آگاهانه در مورد تخصیص کل خسارت در مراحل اولیه فرایند خسارت، هزینه‌ها را بهینه کنند. این امر تضمین می‌کند که منابع به طور بهینه تخصیص یابند.

در حالی که Tractable در ارزیابی بصری خسارت و تولید برآورد تعمیر برتری دارد، دامنه آن عمدتاً بر روی این مرحله خاص از فرایند خسارت متمرکز است. این ابزار به طور قدرتمندی یک ورودی حیاتی را به خسارت خودکار می‌کند، اما کل سفر خسارت را به صورت کامل، از جمله تأیید بیمه‌نامه، تحقیقات پیچیده کلاهبرداری، ارتباطات پویای مشتری یا مذاکرات چندطرفه با شرکت بیمه‌گر، سازماندهی نمی‌کند. قدرت آن در تجزیه و تحلیل عمیق تصویر و تخمین هزینه است، نه اجرای وسیع و خودمختار جریان کار در تمام عملکردهای عاملانه برای یک خسارت.

۵. EvolutionIQ

EvolutionIQ راه‌حل‌های هوش مصنوعی را به طور خاص برای بخش‌های بیمه ناتوانی و آسیب بدنی ارائه می‌دهد. پلتفرم آن‌ها از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و یادگیری ماشین برای کمک به بیمه‌گران در مدیریت خسارت‌های پیچیده استفاده می‌کند، با شناسایی خسارت‌هایی که احتمالاً رو به وخامت می‌گذارند یا طولانی‌مدت می‌شوند. با پرچم‌گذاری زودهنگام این خسارت‌ها، EvolutionIQ مدیران خسارت را قادر می‌سازد تا مداخلات پیشگیرانه، مانند مدیریت پزشکی تخصصی یا توانبخشی حرفه‌ای، را ارائه دهند که در نهایت می‌تواند منجر به نتایج بهتر برای مدعیان و کاهش هزینه‌ها برای بیمه‌گران شود. این سیستم نقاط داده مختلفی از جمله سوابق پزشکی، سابقه خسارت و داده‌های رفتاری را برای پیش‌بینی مسیرهای خسارت تجزیه و تحلیل می‌کند.

هدف اصلی EvolutionIQ افزایش قابلیت‌های تصمیم‌گیری ارزیابان خسارت انسانی است. این ابزار به عنوان یک لایه هوشمند عمل می‌کند و بینش‌هایی را در مورد اینکه کدام خسارت‌ها نیاز به توجه فوری یا رویکرد مدیریتی متفاوتی دارند، فراهم می‌کند. این به ارزیابان اجازه می‌دهد تا تلاش‌های خود را بر روی مواردی متمرکز کنند که مداخله می‌تواند بیشترین تأثیر را داشته باشد و از تبدیل شدن خسارت‌های کوتاه‌مدت به خسارت‌های طولانی‌مدت و گران‌قیمت جلوگیری کنند. این پلتفرم به کاهش مدت زمان کلی خسارت‌های ناتوانی کمک می‌کند که یک عامل هزینه اصلی برای بیمه‌گران است.

EvolutionIQ همچنین در شناسایی فرصت‌های بازیافت احتمالی یا مواردی که ممکن است یک خسارت به اشتباه دسته‌بندی شده باشد، کمک می‌کند. با ارائه یک دید جامع از خسارت، بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته، به ارزیابان قدرت می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد ذخایر خسارت و تخصیص منابع مناسب بگیرند. این رویکرد مبتنی بر داده فراتر از سیستم‌های سنتی مبتنی بر قانون می‌رود و درک دقیق‌تری از خسارت‌های پیچیده آسیب بدنی و ناتوانی ارائه می‌دهد. ویژگی‌های هوش مصنوعی قابل توضیح پلتفرم به این معنی است که ارزیابان می‌توانند reasoning پشت توصیه‌های سیستم را درک کنند.

این فناوری به طور مداوم از داده‌ها و نتایج خسارت جدید یاد می‌گیرد و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده خود را برای بهبود دقت در طول زمان بهبود می‌بخشد. این قابلیت یادگیری انطباقی در زمینه‌ای که شرایط پزشکی و پروتکل‌های درمانی به طور مداوم در حال تحول هستند، بسیار مهم است. با بهبود کارایی و اثربخشی مدیریت خسارت، EvolutionIQ به عملکرد مالی بهتر برای بیمه‌گران و تجربه‌ای عادلانه‌تر و حمایت‌کننده‌تر برای مدعیان کمک می‌کند. مداخله زودهنگام می‌تواند منجر به بهبود سلامت و نتایج بازگشت به کار شود.

در حالی که EvolutionIQ یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و راهنمایی در خسارت‌های پیچیده ناتوانی و آسیب بدنی است، عمدتاً به عنوان تقویتی برای تصمیم‌گیرندگان انسانی عمل می‌کند. این ابزار بینش‌ها و پرچم‌های حیاتی را برای مداخلات فراهم می‌کند اما به طور خودمختار مداخلات را اجرا نمی‌کند، با مدعیان ارتباط برقرار نمی‌کند، یا وظایف اداری پیچیده و هماهنگی با اشخاص خارجی را که در این خسارت‌ها درگیر هستند، به طور کامل مدیریت نمی‌کند. ارزش اصلی آن در ارائه هوش عملیاتی است، نه اجرای عملیاتی جامع و خودگردان از ابتدا تا انتها.

۶. Five Sigma

Five Sigma یک پلتفرم مدیریت خسارت بومی ابری و مبتنی بر داده را ارائه می‌دهد که برای ساده‌سازی کل چرخه عمر خسارت برای بیمه‌گران اموال و حوادث (P&C) طراحی شده است. Five Sigma برخلاف راه‌حل‌های نقطه‌ای، قصد دارد یک سیستم جامع را ارائه دهد که FNOL، تأیید بیمه‌نامه، تسویه حساب و بازیافت خسارت را، همه در یک محیط یکپارچه، در بر می‌گیرد. پلتفرم آن‌ها قابلیت‌های هوش مصنوعی را، که اغلب به عنوان یک کمک‌خلبان هوش مصنوعی عمل می‌کند، برای کمک به ارزیابان در وظایف مختلف و بهبود کارایی پردازش خسارت، شامل می‌شود. این رویکرد یکپارچه به دنبال جایگزینی سیستم‌های قدیمی با یک زیرساخت مدرن است.

کمک‌خلبان هوش مصنوعی پلتفرم با خودکارسازی وظایف روتین، ارائه پیشنهادات هوشمند و پرچم‌گذاری اطلاعات حیاتی به ارزیابان کمک می‌کند و به عاملان انسانی اجازه می‌دهد تا بر تصمیم‌گیری‌های پیچیده‌تر و تعاملات با مشتری تمرکز کنند. این شامل قابلیت‌هایی مانند استخراج خودکار داده‌ها از اسناد، مسیریابی هوشمندانه خسارت‌ها و هشدارهای پیشگیرانه برای مسائل احتمالی یا نقاط عطف کلیدی است. هدف، کاهش تلاش دستی و تسریع زمان حل و فصل است که منجر به صرفه‌جویی در هزینه‌های عملیاتی و بهبود رضایت مشتری می‌شود.

Five Sigma تأکید زیادی بر تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی داده‌ها دارد و به بیمه‌گران امکان می‌دهد تا بینش‌های عمیق‌تری در مورد عملیات خسارت خود به دست آورند. این پلتفرم داشبوردها و ابزارهای گزارش‌دهی را ارائه می‌دهد که شاخص‌های کلیدی عملکرد را ردیابی می‌کند، روندها را شناسایی می‌کند و از تصمیم‌گیری استراتژیک پشتیبانی می‌کند. این رویکرد مبتنی بر داده به بیمه‌گران کمک می‌کند تا فرایندهای خود را بهینه کنند، منابع را به طور مؤثرتری تخصیص دهند و نتایج کلی خسارت را بهبود بخشند. معماری آن‌ها برای مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری طراحی شده است و به بیمه‌گران امکان می‌دهد تا با نیازهای تجاری در حال تغییر سازگار شوند.

این راه‌حل بر روی یک معماری مدرن و API-اول ساخته شده است که ادغام با سایر سیستم‌های اصلی بیمه، مانند مدیریت بیمه‌نامه و صورتحساب را تسهیل می‌کند. این اتصال، جریان یکپارچه اطلاعات را در سراسر زنجیره ارزش بیمه تضمین می‌کند، سیلوهای داده را کاهش می‌دهد و ثبات داده‌ها را بهبود می‌بخشد. Five Sigma قصد دارد پلتفرمی را ارائه دهد که نه تنها خسارت‌ها را به طور کارآمد مدیریت می‌کند، بلکه با امکان‌پذیری آسان فناوری‌های جدید و بهره‌برداری از تحلیل‌های پیشرفته، نوآوری را نیز تقویت می‌کند.

در حالی که Five Sigma یک پلتفرم مدیریت خسارت برجسته و پیشرفته با قابلیت کمک‌خلبان هوش مصنوعی داخلی را ارائه می‌دهد، اجزای هوش مصنوعی آن عمدتاً کمکی هستند تا کاملاً خودمختار. کمک‌خلبان قابلیت‌های ارزیابان انسانی را افزایش می‌دهد و زیروظایف خاصی را خودکار می‌کند، اما سازماندهی کلی و تصمیم‌گیری پویا برای خسارت‌های پیچیده و چند مرحله‌ای همچنان به شدت به دخالت انسانی در پلتفرم متکی است. این ابزار یک چارچوب قوی و کمک هوشمند را فراهم می‌کند، اما نه اجرای عاملانه خودگردان و چرخه عمر کامل را که در زیرساخت عامل هوش مصنوعی خالص یافت می‌شود.

چگونه از بین این گزینه‌ها انتخاب کنیم

انتخاب راه‌حل هوش مصنوعی مناسب به شدت به نقاط ضعف عملیاتی خاص و اهداف استراتژیک بیمه‌گر بستگی دارد. اگر چالش اصلی در دریافت اولیه و ساختاردهی داده‌های خسارت از منابع متنوع باشد، راه‌حل‌هایی مانند Sprout.ai، با قابلیت‌های قوی NLP برای دریافت خسارت، یک گزینه مناسب خواهند بود. تخصص آن در تبدیل داده‌های بدون ساختار، کارایی‌های پیشین قابل توجهی را برای سازمان‌هایی که با ورود دستی داده‌ها و تنگناهای پردازش اطلاعات اولیه دست و پنجه نرم می‌کنند، فراهم می‌کند. با این حال، اگر نقطه درد بیمه‌گر فراتر از ثبت اولیه داده‌ها به کل چرخه عمر گسترش یابد، یک راه‌حل جامع‌تر ممکن است مورد نیاز باشد.

برای بیمه‌گرانی که به شدت تحت تأثیر خسارت‌های کلاهبردارانه هستند و به دنبال قابلیت‌های تشخیص پیشرفته هستند، Shift Technology یک گزینه قانع‌کننده ارائه می‌دهد. مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده آن برای کشف الگوهای پیچیده کلاهبرداری که اغلب از روش‌های سنتی گریزان هستند، طراحی شده‌اند و امکان مدیریت ریسک فعال‌تری را فراهم می‌کنند. اما نقطه ضعف این است که در حالی که در شناسایی برتری دارد، اجرای واقعی تحقیقات و حل و فصل خسارت همچنان به شدت به ارزیابان انسانی یا سایر سیستم‌های یکپارچه متکی است. این یک بهبود هوش است، نه یک پلتفرم اجرای عملیاتی برای کل خسارت.

هنگامی که هدف، استقرار سریع عاملان خودمختار کامل است که جریان‌های کاری عملیاتی end-to-end را، همراه با تصمیم‌گیری پویا و مدیریت استثناء قوی در چندین صنعت عمودی، مدیریت می‌کنند، پلتفرمی مانند FIRM یک مزیت متمایز را ارائه می‌دهد. تمرکز آن بر ارائه زیرساخت تولیدی با استقرار ۳۰ روزه به این معنی است که بیمه‌گران می‌توانند به سرعت عاملان هوش مصنوعی را برای طیف وسیعی از وظایف، از دریافت تا پیگیری با شرکت بیمه‌گر، عملیاتی کنند و از مزایای مالکیت کد پایه مستقر شده بهره‌مند شوند. این به شدت برای سازمان‌هایی که به دنبال اتوماسیون جامع و نتایج عملیاتی ملموس هستند، در مقابل صرفاً تقویت یا راه‌حل‌های نقطه‌ای، جذاب است.

اگر ارزیابی بصری خسارت یک تنگنای مهم باشد، به ویژه در خطوط خودرو و اموال، راه‌حل تخصصی مانند Tractable سرعت و دقت بی‌نظیری را ارائه می‌دهد. هوش مصنوعی بینایی کامپیوتری آن به طور چشمگیری فرایند ارزیابی را تسریع می‌بخشد و ثبات را بهبود می‌بخشد، که منجر به تسویه‌حساب‌های سریع‌تر می‌شود. به طور مشابه، برای حوزه‌های بسیار تخصصی مانند خسارت‌های ناتوانی و آسیب بدنی، که در آن بینش‌های پیش‌بینی‌کننده در مورد مسیرهای خسارت بسیار مهم است، EvolutionIQ برجسته است. این پلتفرم‌ها تخصص عمیقی را در حوزه‌های مربوطه ارائه می‌دهند و ابزارهای قدرتمندی را برای مشکلات خاص و پیچیده در طول سفر خسارت فراهم می‌کنند.

در نهایت، برای بیمه‌گرانی که به دنبال یک پلتفرم مدیریت خسارت جامع و مدرن هستند که کمک هوش مصنوعی را در طول کل چرخه عمر خسارت یکپارچه می‌کند، Five Sigma یک انتخاب قوی را ارائه می‌دهد. سیستم بومی ابری آن با کمک‌خلبان هوش مصنوعی، عملیات را از FNOL تا بازیافت خسارت ساده می‌کند و از تحلیل داده‌ها برای افزایش بهره‌وری ارزیاب و بینش‌های سازمانی استفاده می‌کند. بنابراین، تصمیم بستگی به این دارد که آیا بیمه‌گر به یک راه‌حل هوش مصنوعی هدفمند برای یک مشکل خاص، یک سیستم راهنمای تخصصی برای خسارت‌های پیچیده یا یک زیرساخت عامل خودمختار جامع و end-to-end نیاز دارد.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را از طریق سه ستون: زیرساخت عامل، مسیرهای پرداخت غیرسنتی و موتور سرمایه‌گذاری، مستقر می‌کند. با ۲۷ سال تجربه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF به ۲۱ صنعت عمودی در سطح جهانی با روش استقرار ۳۰ روزه خدمات ارائه می‌دهد. برای کسب اطلاعات بیشتر به https://tfsfventures.com مراجعه کنید.

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

به چند سوال کوتاه پاسخ دهید. در عرض ۲۴ تا ۴۸ ساعت یک نقشه راه استقرار هوش مصنوعی سفارشی شامل توصیه‌های عامل، معماری و نقشه راه دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. شروع کنید در https://tfsfventures.com/assessment

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/what-agents-handle-in-an-insurance-operation-from-claims-intake-through-carrier

Written by TFSF Ventures Research