Een claim is een contradictie in de verzekeringswereld (verzekeringsclaim) – noch de verzekeringsmaatschappijen, noch de klanten willen een claim indienen. Beide partijen willen echter iets anders bereiken wanneer er uiteindelijk een claim wordt ingediend.
De klant wil een snelle afhandeling van claims, snelle communicatie, snelle oplossing en indien mogelijk een persoonlijk tintje.
De verzekeringsmaatschappij wil een efficiënte en accurate afhandeling. En het risico op overbetaling, fraude en rechtszaken uitsluiten. Maar waarom is automatisering van schadeclaims zo belangrijk in de verzekeringswereld?
Ongeveer 87% van de verzekerden is van mening dat de manier waarop claims worden verwerkt, van invloed is op hun beslissing om bij de verzekeraar te blijven.
Enerzijds is de afhandeling van schadeclaims misschien wel de meest zichtbare activiteit binnen de verzekeringsbranche, met een grote impact op klanttevredenheid en klantbehoud. Anderzijds is verzekeringsfraude een enorme tijger die getemd moet worden. De totale kosten van verzekeringsfraude bedragen jaarlijks meer dan 40 miljard dollar in de VS. De afhandeling van verzekeringsclaims is echter niet het enige probleem waarmee de verzekeringssector kampt. Enkele andere, al te bekende, kritieke problemen zijn:
- De tijd die is besteed aan het handmatig kopiëren en plakken van gegevens op meerdere systemen.
- Te veel betaalde bedragen zijn te wijten aan onnauwkeurigheden in de verwerking van declaraties.
- Zeer trage afhandeling van claims, wat leidt tot klachten van klanten.
- Hogere exploitatiekosten.
Dus, wat is de eerste stap naar een betere claimervaring? Op AI gebaseerde automatisering.
Kunstmatige intelligentie in de verzekeringssector
Bij conventionele claimverwerking moet de klant die aanspraak maakt op de verzekering alle benodigde documenten overleggen om de waarheidsgetrouwheid van het verzoek te verifiëren en te onderbouwen. De primaire stappen bij het verwerken van claims zijn beoordeling van claims, EOB's en schikking. Hoewel dit eenvoudig lijkt, is het makkelijker gezegd dan gedaan.
Een hoop papierwerk, documentverificatie, gegevensanalyse en feitencontrole zijn vereist voordat de claim kan worden afgehandeld. En dit proces zit vol met handmatige fouten tijdens verificatie en beoordeling, wat de weg vrijmaakt voor uitgebreide claimfraude. Dat is de reden waarom bedrijven profiteren van de voordelen van AI.
Door AI ondersteunde claimverwerking - Het proces
De integratie van AI in het bedrijfsmodel van verzekeringen kan waarde toevoegen voor zowel klanten als verzekeringsmaatschappijen.
Stel je bijvoorbeeld voor dat je voertuig betrokken was bij een klein ongeval. Met de ingebouwde telematica-apparaten stuurt uw voertuig informatie over de vermoedelijke schade aan het systeem. Hetzelfde systeem zal bevestiging van de klant vragen om het ongeval te verifiëren.
Het systeem gebruikt voorspellende en geavanceerde analyses om te beslissen of de claim kan worden verwerkt of dat menselijke tussenkomst vereist is.
Hoe een claim verwerken met AI?
Door AI kan de afhandeling van verzekeringsclaims binnen enkele minuten plaatsvinden, van het extraheren van informatie uit documenten tot de daadwerkelijke verwerking van de claim.
Hoewel we het voorbeeld van door AI ondersteunde schadeclaims aan voertuigen hebben genomen , wordt hetzelfde proces toegepast op andere claims. Met behulp van NLP (Natural Language Processing) en OCR (Optical Character Recognition) technieken is het mogelijk om cruciale informatie vast te leggen en te extraheren uit zowel handgeschreven als gedrukte documenten.
Verder kunnen NLP-gestuurde chatbots worden ingezet om de geclaimde schade te beoordelen door de foto's en video's van de schade te analyseren.
Voorbeelden van door AI ondersteunde claimverwerking
Verschillende belangrijke spelers in de verzekeringssector onderzoeken de voordelen van machine learning en schadeafhandeling om de verwerking te verbeteren.
Er worden nieuwe op AI gebaseerde platforms ontwikkeld om schade in realtime te analyseren met behulp van 3D-beelden. Daarnaast worden op AI gebaseerde chatbots gebruikt om het klantreactiesysteem te stroomlijnen door het indienen van claims en het bijwerken van foto's en video's van de scène te vereenvoudigen.
Met behulp van NLP-oplossingen kunnen verzekeringsmaatschappijen ook hun procedures aanscherpen en frauduleuze claims opsporen.
Kwaliteitsgegevens: de basis van AI-gestuurde claimverwerking
AI biedt verzekeringsmaatschappijen de mogelijkheid om cruciale beslissingen te nemen over gecompliceerde claims door klantgegevens, gedragsanalyse en claimdocumentatie nauwkeurig te onderzoeken om vast te stellen of de claim echt of frauduleus is.
De grootste hindernis bij het realiseren van automatisering is echter het ontwikkelen van een robuuste, op ML gebaseerde oplossing voor claimverwerking die soepel kan worden geïntegreerd in hun bestaande systemen. En de eerste stap bij het ontwikkelen van op machine learning gebaseerde modellen die claims nauwkeurig kunnen voorspellen, is het verzamelen van gegevens van hoge kwaliteit.
Uw automatiseringsproces kan alleen tastbare resultaten opleveren wanneer hoogwaardige gegevens worden gebruikt om de ML-modellen te trainen. Het integreren van maatwerkoplossingen in uw bestaande systemen of het implementeren van een raamwerk dat de verwerking van claims automatiseert, is eenvoudig. Maar als u niet werkt met kwalitatieve, geverifieerde en gelabelde gegevens, kunt u de eerste stap naar AI-automatisering niet zetten.
Hoe krijgt u kwaliteitsgegevens tegen lagere kosten?
De verzekeringssector heeft veel baat bij kunstmatige intelligentie en machine learning-technologie. Maar machine learning gedijt op data en om kwaliteitsdata te verwerven tegen lagere kosten; je moet kijken naar outsourcing.
Als u uw gegevensvereisten uitbesteedt aan een premium provider, krijgt u een kickstart voor ontwikkeling. U hebt grote hoeveelheden gegevens van derden nodig, schadedossiers zoals consumenteninformatie, medische claims, foto's van schadedatabases, medische behandelingsdocumenten, reparatiefacturen en meer.
Shaip is de toonaangevende leverancier van goed gelabelde data specifiek voor verzekeringsautomatisering en schadeafhandeling. Met een betrouwbare leverancier van trainingsdata zoals Shaip kunt u zich richten op het ontwikkelen, testen en implementeren van geautomatiseerde oplossingen voor schadeafhandeling.
