Uma reivindicação é um oxímoro no indústria de seguro (Sinistro de Seguro) – nem as seguradoras nem os clientes querem registrar sinistros. No entanto, ambas as partes querem coisas diferentes quando as reivindicações forem arquivadas.
O cliente deseja que o processamento de sinistros seja rápido, comunicação imediata, resolução rápida e um toque pessoal, se possível.
A seguradora quer uma resolução eficiente e precisa. E elimine o risco de pagamento em excesso, fraude e litígio. Mas por que automação de documentos de reclamações importa no reino dos seguros?
Sobre 87% dos segurados acreditam que a forma como os sinistros são processados afeta suas decisões de permanecer com a seguradora.
Por um lado, o processamento de sinistros é talvez a mais visível de todas as atividades de seguros, o que impacta satisfação do cliente e retenção. E, por outro lado, a fraude de seguros é um enorme tigre esperando para ser domado. O custo total da fraude de seguros foi superior a $ 40 bilhões anuais nos E.U.A. Reivindicações de seguro em processamento não é o único problema que assola o setor de seguros. Algumas outras questões críticas muito familiares são
- O tempo gasto copiando e colando dados manualmente em vários sistemas.
- Os pagamentos em excesso são devidos a imprecisões no processamento de reivindicações.
- Resolução de sinistros muito lenta, levando a reclamações de clientes.
- Maiores custos de operação.
Então, qual é o primeiro passo para uma melhor experiência de sinistros? Automação baseada em IA.
Inteligência Artificial na Indústria de Seguros
Antes de integrar Processamento de reivindicações baseado em IA, vamos entender como funciona o processamento convencional de sinistros.
No processamento de sinistros convencionais, o cliente que reclama o seguro deve apresentar todos os documentos necessários para verificar e comprovar a veracidade do pedido. As etapas principais no processamento de sinistros são adjudicação de sinistros, EOBs e liquidação. Embora pareça simples, é mais fácil falar do que fazer.
Uma tonelada de papelada, verificação de documentos, análise de dados e verificação de fatos são necessários antes que a reclamação possa ser resolvida. E esse processo está repleto de erros manuais durante a verificação e revisão, abrindo caminho para elaboradas fraudes de sinistros. Essa é a razão pela qual as empresas estão aproveitando os benefícios da IA.
Processamento de sinistros habilitado para IA – O Processo
A integração da IA no modelo de negócios de seguros pode agregar valor aos clientes e companhias de seguros.
Por exemplo, imagine que seu veículo se envolveu em um pequeno acidente. Com os dispositivos de telemática embarcados, seu veículo enviará informações sobre a suspeita de dano ao sistema. O mesmo sistema buscará a confirmação do cliente para verificar o acidente.
O sistema usará análises preditivas e avançadas para decidir se a reivindicação pode ser processada ou se é necessária intervenção humana.
Como processar uma reclamação com IA?
reivindicações de seguro de IA o processamento pode acontecer em poucos minutos, desde a extração de informações dos documentos até as reivindicações a serem processadas.
Embora tenhamos tomado como exemplo os danos a veículos Reivindicações de seguro habilitadas para IA, o mesmo processo é replicado em outras reivindicações. Juntamente com as técnicas de NLP – Processamento de Linguagem Natural – e OCR – Reconhecimento Óptico de Caracteres, é possível capturar e extrair informações críticas de documentos manuscritos e impressos.
Além disso, os chatbots baseados em NLP podem ser usados para avaliar os danos reivindicados, analisando as fotos e os vídeos dos danos.
Exemplos de processamento de reivindicações habilitado para IA
Vários participantes importantes do setor de seguros estão explorando os benefícios do aprendizado de máquina e gestão de sinistros para melhorar o processamento.
Novas plataformas baseadas em IA estão sendo desenvolvidas para analisar danos em tempo real usando imagens 3-D. Além disso, chatbots baseados em IA estão sendo usados para simplificar o sistema de resposta ao cliente, simplificando o envio de reclamações e a atualização de fotos e vídeos da cena.
Usando soluções de PNL, as seguradoras também estão apertando e identificando reivindicações fraudulentas.
Dados de qualidade: a base do processamento de sinistros orientado por IA
A IA fornece às seguradoras a capacidade de tomar decisões críticas sobre sinistros complicados, examinando os dados do cliente, a análise de comportamento e a documentação do sinistro para verificar se o sinistro é genuíno ou fraudulento.
No entanto, o maior obstáculo para alcançar a automação é desenvolver uma solução robusta de processamento de sinistros baseada em ML que possa ser facilmente integrada aos sistemas existentes. E a primeira etapa no desenvolvimento de modelos baseados em aprendizado de máquina que podem prever sinistros com precisão é coletar dados de alta qualidade.
Seu processo de automação pode gerar resultados tangíveis somente quando dados de alta qualidade são usados para treinar os modelos de ML. É fácil integrar soluções personalizadas em seus sistemas legados ou implementar uma estrutura que automatize o processamento de sinistros. Mas, quando você não estiver trabalhando com dados de qualidade, verificados e rotulados, não poderá dar o primeiro passo em direção à automação de IA.
Como obter dados de qualidade a um custo menor?
A indústria de seguros ganha muito com a inteligência artificial e a tecnologia de aprendizado de máquina. Mas o aprendizado de máquina prospera em dados e para adquirir dados de qualidade a um custo menor; você precisa olhar para a terceirização.
A terceirização de seus requisitos de dados para um provedor premium ajudará você a obter um pontapé inicial de desenvolvimento. Você precisa de grandes quantidades de dados de terceiros, registros de reclamações, como informações do consumidor, reclamações médicas, fotos de bancos de dados de danos, documentos de tratamento médico, faturas de reparos e muito mais.
Shaip é o provedor líder de dados bem rotulados específicos para automação de seguros e processamento de reclamações. Com um provedor de dados de treinamento confiável como o Shaip, você pode se concentrar no desenvolvimento, teste e implantação soluções automatizadas de processamento de sinistros.
