एक दावा एक ऑक्सीमोरोन है बीमा उद्योग (इंश्योरेंस क्लेम)- न तो बीमा कंपनियां और न ही ग्राहक क्लेम फाइल करना चाहते हैं। हालाँकि, दोनों पक्ष अलग-अलग चीजें चाहते हैं जब दावे अंततः दायर किए जाते हैं।
ग्राहक चाहता है कि दावों का प्रसंस्करण त्वरित, त्वरित संचार, त्वरित समाधान, और यदि संभव हो तो एक व्यक्तिगत स्पर्श हो।
बीमा कंपनी कुशल, सटीक समाधान चाहती है। और अधिक भुगतान, धोखाधड़ी और मुकदमेबाजी के जोखिम को समाप्त करें। लेकिन क्यों करता है दस्तावेज़ स्वचालन का दावा करता है बीमा क्षेत्र में मामला?
About 87% पॉलिसीधारक मानते हैं कि दावों को कैसे संसाधित किया जाता है, यह बीमाकर्ता के साथ बने रहने के उनके निर्णयों को प्रभावित करता है।
एक ओर, दावा प्रसंस्करण शायद सभी बीमा गतिविधियों में सबसे अधिक दिखाई देता है, जो प्रभावित करता है ग्राहकों की संतुष्टि और अवधारण। और दूसरी ओर, बीमा धोखाधड़ी एक बड़ा बाघ है जिसे वश में करने की प्रतीक्षा की जा रही है। बीमा धोखाधड़ी की कुल लागत से अधिक थी 40 अरब सालाना $ अमेरिका में। बीमा दावा प्रसंस्करण बीमा उद्योग को परेशान करने वाली एकमात्र समस्या नहीं है। कुछ अन्य सर्व-परिचित महत्वपूर्ण मुद्दे हैं
- कई प्रणालियों में डेटा को मैन्युअल रूप से कॉपी और पेस्ट करने में लगने वाला समय।
- अधिक भुगतान दावा प्रसंस्करण अशुद्धियों के कारण होते हैं।
- ग्राहकों की शिकायतों के लिए बहुत धीमी गति से दावों का समाधान।
- उच्च संचालन लागत।
तो, बेहतर दावा अनुभव की ओर पहला कदम क्या है? एआई-आधारित स्वचालन।
बीमा उद्योग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
एकीकृत करने से पहले एआई-संचालित दावा प्रसंस्करण, आइए समझते हैं कि पारंपरिक दावा प्रसंस्करण कैसे कार्य करता है।
पारंपरिक दावों के प्रसंस्करण में, बीमा का दावा करने वाले ग्राहक को अनुरोध की सत्यता को सत्यापित करने और प्रमाणित करने के लिए सभी आवश्यक दस्तावेज प्रस्तुत करने होंगे। दावों के प्रसंस्करण में प्राथमिक कदम दावा निर्णय, ईओबी और निपटान हैं। हालांकि यह सरल प्रतीत होता है, लेकिन यह करने की तुलना में कहना आसान है।
दावे का निपटारा करने से पहले ढेर सारी कागजी कार्रवाई, दस्तावेज़ सत्यापन, डेटा विश्लेषण और तथ्य-जांच की आवश्यकता होती है। और यह प्रक्रिया सत्यापन और समीक्षा के दौरान मैन्युअल त्रुटियों से भरी हुई है, जिससे विस्तृत दावों की धोखाधड़ी का मार्ग प्रशस्त होता है। यही कारण है कि कंपनियां एआई का लाभ उठा रही हैं।
एआई-सक्षम दावा प्रसंस्करण - प्रक्रिया
बीमा व्यवसाय मॉडल में एआई का एकीकरण ग्राहकों और दोनों के लिए मूल्य जोड़ सकता है बीमा कंपनियां।
उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि आपका वाहन एक मामूली दुर्घटना में शामिल था। एम्बेडेड टेलीमैटिक्स उपकरणों के साथ, आपका वाहन सिस्टम को होने वाली संभावित क्षति के बारे में सूचना भेजेगा। वही सिस्टम दुर्घटना को सत्यापित करने के लिए ग्राहक से पुष्टि मांगेगा।
सिस्टम भविष्य कहनेवाला और उन्नत विश्लेषण का उपयोग यह तय करने के लिए करेगा कि क्या दावे को संसाधित किया जा सकता है या मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता है या नहीं।
एआई के साथ दावे की प्रक्रिया कैसे करें?
एआई बीमा दावा दस्तावेजों से सूचना निकालने से लेकर दावों को संसाधित करने तक, प्रसंस्करण कुछ ही मिनटों में हो सकता है।
हालांकि हमने वाहन क्षति का उदाहरण लिया है एआई-सक्षम बीमा दावा, अन्य दावों में भी यही प्रक्रिया दोहराई जाती है। एनएलपी - नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग - और ओसीआर - ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन - तकनीकों के साथ, हाथ से लिखे और मुद्रित दोनों दस्तावेजों से महत्वपूर्ण जानकारी को कैप्चर करना और निकालना संभव है।
इसके अलावा, नुकसान की तस्वीरों और वीडियो का विश्लेषण करके दावा किए गए नुकसान का आकलन करने के लिए एनएलपी-संचालित चैटबॉट का उपयोग किया जा सकता है।
एआई-सक्षम दावा प्रसंस्करण के उदाहरण
बीमा उद्योग के कई प्रमुख खिलाड़ी मशीन लर्निंग और के लाभों की खोज कर रहे हैं दावा प्रबंधन प्रसंस्करण में सुधार करने के लिए।
3-डी इमेजरी का उपयोग करके वास्तविक समय में क्षति का विश्लेषण करने के लिए नए एआई-आधारित प्लेटफॉर्म विकसित किए जा रहे हैं। इसके अतिरिक्त, एआई-आधारित चैटबॉट्स का उपयोग दावा प्रस्तुत करने और दृश्य के फोटो और वीडियो अपडेशन को सरल बनाकर ग्राहक प्रतिक्रिया प्रणाली को कारगर बनाने के लिए किया जा रहा है।
एनएलपी समाधानों का उपयोग करते हुए, बीमा कंपनियां भी कस रही हैं और पहचान कर रही हैं कपटपूर्ण दावे.
गुणवत्ता डेटा: एआई-संचालित दावा प्रसंस्करण की नींव
एआई बीमा कंपनियों को ग्राहक डेटा, व्यवहार विश्लेषण और दावे के दस्तावेजों की जांच करके जटिल दावों के बारे में महत्वपूर्ण निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि दावा वास्तविक है या धोखाधड़ी।
हालांकि, स्वचालन प्राप्त करने में सबसे बड़ी बाधा एक मजबूत एमएल-आधारित दावा प्रसंस्करण समाधान विकसित करना है जिसे उनके मौजूदा सिस्टम में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। और मशीन लर्निंग-आधारित मॉडल विकसित करने में पहला कदम जो दावों का सटीक अनुमान लगा सकता है, वह है उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा एकत्र करना।
आपकी स्वचालन प्रक्रिया ठोस परिणाम तभी दे सकती है जब एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा का उपयोग किया जाता है। अपने लीगेसी सिस्टम के भीतर कस्टम समाधानों को एकीकृत करना या दावा प्रसंस्करण को स्वचालित करने वाले ढांचे को लागू करना आसान है। लेकिन, जब आप गुणवत्ता, सत्यापित और लेबल किए गए डेटा के साथ काम नहीं कर रहे हैं, तो आप एआई ऑटोमेशन की ओर पहला कदम नहीं उठा पाएंगे।
कम कीमत पर गुणवत्तापूर्ण डेटा कैसे प्राप्त करें?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग तकनीक से बीमा उद्योग को बहुत लाभ होता है। लेकिन मशीन लर्निंग डेटा पर पनपती है, और कम लागत पर गुणवत्तापूर्ण डेटा प्राप्त करने के लिए; आपको आउटसोर्सिंग देखने की जरूरत है।
एक प्रीमियम प्रदाता को अपनी डेटा आवश्यकताओं को आउटसोर्स करने से आपको विकास किकस्टार्ट प्राप्त करने में मदद मिलेगी। आपको बड़ी मात्रा में तृतीय-पक्ष डेटा, दावा रिकॉर्ड जैसे उपभोक्ता जानकारी, चिकित्सा दावे, क्षति डेटाबेस की तस्वीरें, चिकित्सा उपचार दस्तावेज़, मरम्मत चालान, और बहुत कुछ चाहिए।
Shaip विशिष्ट रूप से लेबल किए गए डेटा का अग्रणी डेटा प्रदाता है बीमा स्वचालन और दावा प्रसंस्करण। Shaip जैसे विश्वसनीय प्रशिक्षण डेटा प्रदाता के साथ, आप विकास, परीक्षण और परिनियोजन पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं स्वचालित दावा प्रसंस्करण समाधान.
