एक दावी मा एक अक्सिमोरन छ बीमा उद्योग (बीमा दाबी) - न बीमा कम्पनीहरू न ग्राहकहरू दावी फाइल गर्न चाहन्छन्। यद्यपि, दावीहरू दावी गर्दा दुवै पक्षहरू फरक कुराहरू चाहन्छन्।
ग्राहक दाबी प्रशोधन छिटो, शीघ्र सञ्चार, छिटो रिजोल्युसन, र सम्भव भएमा व्यक्तिगत स्पर्श भएको चाहन्छ।
बीमा कम्पनी कुशल, सही समाधान चाहन्छ। र अधिक भुक्तान, धोखाधडी र मुकदमेबाजी को जोखिम हटाउनुहोस्। तर किन हुन्छ दावी कागजात स्वचालन बिमा क्षेत्र मा कुरा छ?
लगभग ८७% पोलिसीधारकहरू विश्वास गर्छन् कि दावीहरू कसरी प्रशोधन गरिन्छ त्यसले बीमाकर्तासँग टाँसिने निर्णयहरूलाई असर गर्छ।
एकातिर, दाबी प्रशोधन सम्भवतः सबै बीमा गतिविधिहरूमा सबैभन्दा बढी देखिने छ, जसले प्रभाव पार्छ ग्राहक सन्तुष्टि र अवधारण। र अर्कोतर्फ, बीमा ठगी नियन्त्रणको लागि पर्खिरहेको एउटा ठूलो बाघ हो। अमेरिकामा बीमा ठगीको कुल लागत वार्षिक ४० अर्ब डलरभन्दा बढी थियो। बीमा दाबी प्रशोधन बीमा उद्योगमा समस्या मात्रै होइन । केहि अन्य सबै धेरै परिचित महत्वपूर्ण मुद्दाहरू छन्
- धेरै प्रणालीहरूमा डेटा प्रतिलिपि गर्न र टाँस्न म्यानुअल रूपमा खर्च गरिएको समय।
- अधिक भुक्तानी दावी प्रशोधन अशुद्धता को कारण हो।
- धेरै ढिलो दावी समाधानले ग्राहक गुनासोहरू निम्त्याउँछ।
- उच्च सञ्चालन लागत।
त्यसोभए, राम्रो दावी अनुभवको लागि पहिलो चरण के हो? एआई आधारित स्वचालन।
बीमा उद्योगमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता
परम्परागत दावी प्रशोधनमा, बीमा दाबी गर्ने ग्राहकले अनुरोधको सत्यता प्रमाणित गर्न र प्रमाणित गर्न सबै आवश्यक कागजातहरू उत्पादन गर्नुपर्छ। दावी प्रशोधनमा प्राथमिक चरणहरू दावी न्याय, EOBs, र निपटान हुन्। यद्यपि यो सरल देखिन्छ, यो भन्न भन्दा सजिलो छ।
एक टन कागजी कार्य, कागजात प्रमाणिकरण, डाटा विश्लेषण, र तथ्य-जाँच आवश्यक छ दावी सेटल गर्नु अघि। र यो प्रक्रिया प्रमाणिकरण र समीक्षाको क्रममा म्यानुअल त्रुटिहरूले भरिएको छ, विस्तृत दावी जालसाजीको लागि मार्ग प्रशस्त गर्दै। यही कारणले गर्दा कम्पनीहरूले AI को फाइदाहरू लिइरहेका छन्।
एआई-सक्षम दावी प्रशोधन - प्रक्रिया
बीमा व्यवसाय मोडेलमा AI को एकीकरणले ग्राहक र दुवैलाई मूल्य थप्न सक्छ बीमा कम्पनीहरु।
उदाहरणका लागि, कल्पना गर्नुहोस् कि तपाईंको गाडी सानो दुर्घटनामा परेको थियो। इम्बेडेड टेलिमेटिक्स उपकरणहरूसँग, तपाईंको गाडीले प्रणालीमा संदिग्ध क्षतिको बारेमा जानकारी पठाउनेछ। सोही प्रणालीले दुर्घटना पुष्टि गर्न ग्राहकबाट पुष्टि खोज्नेछ।
प्रणालीले दावी प्रशोधन गर्न सकिन्छ वा मानव हस्तक्षेप आवश्यक छ कि भनेर निर्णय गर्न भविष्यवाणी र उन्नत विश्लेषणहरू प्रयोग गर्नेछ।
AI सँग दावी कसरी प्रशोधन गर्ने?
AI बीमा दावी प्रशोधन केही मिनेटमा हुन सक्छ, जानकारी निकासीबाट कागजातहरूबाट दावी प्रक्रियासम्म।
यद्यपि हामीले सवारीसाधन क्षतिको उदाहरण लिएका छौं AI-सक्षम बीमा दावीहरू, उही प्रक्रिया अन्य दावीहरूमा दोहोर्याइएको छ। NLP - प्राकृतिक भाषा प्रशोधन - र OCR - अप्टिकल क्यारेक्टर रिकग्निसन - प्रविधिहरूको साथमा, हातले लिखित र मुद्रित कागजातहरू दुवैबाट महत्वपूर्ण जानकारी खिच्न र निकाल्न सम्भव छ।
यसबाहेक, एनएलपी-संचालित च्याटबटहरू क्षतिको फोटो र भिडियोहरूको विश्लेषण गरेर दावी गरिएको क्षतिको मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
AI-सक्षम दावी प्रशोधनका उदाहरणहरू
बीमा उद्योगका धेरै प्रमुख खेलाडीहरूले मेसिन लर्निङका फाइदाहरू खोजिरहेका छन् र व्यवस्थापनको दाबी छ प्रशोधन सुधार गर्न।
नयाँ एआई-आधारित प्लेटफर्महरू 3-डी इमेजरी प्रयोग गरेर वास्तविक समयमा क्षतिको विश्लेषण गर्न विकास भइरहेको छ। थप रूपमा, एआई-आधारित च्याटबटहरू दावी पेस गर्ने र दृश्यको फोटो र भिडियो अपडेटलाई सरल बनाएर ग्राहक प्रतिक्रिया प्रणालीलाई सुव्यवस्थित गर्न प्रयोग भइरहेका छन्।
एनएलपी समाधानहरू प्रयोग गर्दै, बीमा कम्पनीहरूले पनि कडा र पहिचान गर्दैछन् धोखाधडी दावीहरू.
गुणस्तर डाटा: एआई-संचालित दावी प्रशोधन को आधार
AI ले बीमा कम्पनीहरूलाई ग्राहकको डाटा, व्यवहार विश्लेषण, र दाबी कागजातहरू छानबिन गरेर दावी साँचो वा धोखाधडी हो कि भनी सुनिश्चित गर्न जटिल दावीहरूको बारेमा महत्वपूर्ण निर्णयहरू लिन सक्ने क्षमता प्रदान गर्दछ।
यद्यपि, स्वचालन हासिल गर्नमा सबैभन्दा ठूलो बाधा भनेको एक बलियो एमएल-आधारित दाबी प्रशोधन समाधान विकास गर्नु हो जुन उनीहरूको अवस्थित प्रणालीहरूमा सहज रूपमा एकीकृत गर्न सकिन्छ। र दावीहरूको सही भविष्यवाणी गर्न सक्ने मेसिन लर्निङमा आधारित मोडेलहरू विकास गर्ने पहिलो चरण भनेको उच्च गुणस्तरको डाटा सङ्कलन गर्नु हो।
तपाईको स्वचालन प्रक्रियाले ML मोडेलहरूलाई तालिम दिन उच्च-गुणस्तरको डेटा प्रयोग गर्दा मात्र ठोस परिणामहरू दिन सक्छ। तपाईंको विरासत प्रणाली भित्र अनुकूलन समाधानहरू एकीकृत गर्न वा दावी प्रशोधनलाई स्वचालित गर्ने ढाँचा कार्यान्वयन गर्न सजिलो छ। तर, जब तपाईं गुणस्तर, प्रमाणित र लेबल गरिएको डाटासँग काम गरिरहनु भएको छैन, तपाईंले एआई स्वचालन तर्फ पहिलो कदम चाल्न सक्नुहुने छैन।
कसरी कम लागत मा गुणस्तर डाटा प्राप्त गर्ने?
बिमा उद्योगले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङ प्रविधिबाट धेरै फाइदा लिन्छ। तर मेसिन लर्निङ डाटामा फस्टाउँछ, र कम लागतमा गुणस्तरीय डाटा प्राप्त गर्न; तपाईंले आउटसोर्सिङ हेर्नु पर्छ।
प्रिमियम प्रदायकमा तपाइँको डेटा आवश्यकताहरू आउटसोर्सिङले तपाइँलाई विकास किकस्टार्ट प्राप्त गर्न मद्दत गर्नेछ। तपाईंलाई तेस्रो-पक्ष डेटा, दाबी रेकर्डहरू जस्तै उपभोक्ता जानकारी, चिकित्सा दाबी, क्षति डाटाबेसका फोटोहरू, चिकित्सा उपचार कागजातहरू, मर्मत इनभ्वाइसहरू, र थपको ठूलो मात्रा चाहिन्छ।
Shaip राम्रोसँग लेबल गरिएको डाटा विशिष्टको अग्रणी डाटा प्रदायक हो बीमा स्वचालन र दावी प्रशोधन। Shaip जस्ता भरपर्दो प्रशिक्षण डेटा प्रदायकको साथ, तपाइँ विकास, परीक्षण, र तैनातीमा ध्यान केन्द्रित गर्न सक्नुहुन्छ स्वचालित दावी प्रशोधन समाधान.
