使用AI进行有效的索赔处理

发布时间: 2020-06-29 21:50:48 来源:

竞争激烈的市场压力和不断增长的客户期望,正日益给保险业带来挑战,要求其创新流程或将其抛在后面。尽管如此,许多保险公司仍依靠过时的手动流程来处理理赔和处理自然流经其组织的数据。这会导致延误,错误,客户失望以及其他可能阻碍增长的问题。

坚持传统方法的部分原因是现代化不仅需要技术投入,而且还需要新的思维方式。此外,许多公司都在处理已经拼凑了数十年的旧技术堆栈。

然而,这种趋势正在转变,领先的保险公司正在追随其他技术驱动型行业,并利用自动化作为释放新效率的蓝图。这些手动流程的自动化使它们能够加快理赔流程,增加资源容量并提供服务水平和市场需求的创新。

索赔处理的第一步是自动化

迫切需要自动化的地方之一是数据处理。具有讽刺意味的是,数据输入(索赔处理第一步的第一步)是最后一个实现自动化的领域之一,并且仍然是最容易中断的领域之一。

如今,保险公司继续依靠数据键控团队或过时的技术来读取和转录页面上的关键信息,并将其转换成可被各种系统使用的格式。这对于诸如索赔之类的领域尤其麻烦,该领域需要多页(通常是手写的)和越来越多的数据来评估和解,签发付款和服务客户​​。

尽管有数字优先的说法,但纸张不会很快消失,即使以电子方式生成文档,它们也通常与内部数据库不兼容,并且通常需要手动处理并重新输入。所有这些的结果是,企业继续在手动数据输入上花费数十亿美元和数十万小时,以从文档中分类和提取信息,并将其转换为用于下游处理,服务和一线客户交互的格式。

转向更智能的数据输入形式

尽管自动数据录入提供了一定的效率,但传统技术仍难以准确读取最具挑战性的文档,这些文档可能包含手写或草书,已通过传真,邮件或扫描或由智能手机拍照并上传到门户网站。在缺乏可靠结果的情况下,组织仍继续依靠人员来检查输出,修复错误和更新密钥数据-这是一个不足的短期解决方案。

幸运的是,今天有可用的技术来应对这一挑战。创新型公司越来越多地转向智能文档处理(IDP)技术,该技术利用AI和机器学习等相关技术来自动捕获,分类和提取各种文档中的非结构化数据。正确的IDP解决方案可以根据上下文读取混乱的真实文档,并根据所暴露的数据继续进行学习和培训。结果是高度的准确性,速度,效率和商业价值。

通过实施这种类型的AI驱动的解决方案,理赔处理器可以减少文书错误,这些错误可能导致客户数据不准确或减慢理赔过程并改善客户体验。毕竟,在提出索赔时(通常是压力很大的时期),客户希望保险公司减轻他们的烦恼和负担,而不是加重他们的负担。保险公司及其员工只需较少的人工和行政工作,就可以将精力集中在这些较高级别的计划上,而更完整,更准确的数据则为更大的下游AI,分析和战略数字化计划奠定了基础。

珠穆朗玛峰组织(Everest Group)于2019年进行的一项研究强化了IDP在各个行业中日益重要的地位,估计IDP有望在未来两年内增长70-80%,“并且随着企业寻求利用人工智能(AI)技术的力量来加速IDP的发展改善合规性和治理,并降低处理大量信息的总体成本。”

不要使损坏的流程自动化。在自动化任何事情之前,重要的是要检查您的过程以确保它们高效且合理。查看您的数据如何进入组织,如何移动,需要使用什么系统以及如何用于实现业务目标和为客户提供服务。

认识到人永远是解决方案的一部分。人不是完美的,机器也不是完美的。为了解决现实中具有挑战性的问题(例如可靠地捕获文档中包含的数据),需要对机器进行监督。一旦您了解了这一点,关键就是研究解决方案如何使员工参与流程。投资于一个系统,该系统可以可靠地自动执行重复繁琐的任务,并且明智地决定何时让您的员工参与进来,使他们有更多时间专注于客户服务,提升客户或以其他方式提供战略价值。

专注于增量变化。无论添加什么技术,都必须逐步实施更改,以便您可以微调新流程,让员工习惯于新的工作方式并根据需要进行调整,这一点很重要。

根据麦肯锡的一份报告,“在未来十年中,下一代功能有可能完全改变索赔流程。”借助AI支持的新自动化技术,客户和员工都将摆脱数据瓶颈和过时的流程,而这一直是实现更具战略意义的业务增长的关键挑战。

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