Draudimo įmonės yra tai, kaip draudimo bendrovės tikrina riziką ir nustato aprėpties sąlygas. Anksčiau tai užtruko ilgai, nes žmonės turėjo atlikti daug duomenų įvedimo ir rankomis peržiūrėti dokumentus. Mašinų mokymasis padeda automatizuoti daugybę užduočių ir pripažinti tikslesnius sprendimus.

„Capgemini“ duomenimis, draudikai praleidžia apie 41–43% savo laiko popieriuje, dar 25–26% dirbdami su agentais ir brokeriais. Mašinų mokymosi įrankiai sumažina šį darbą, apžvelgdami didelius duomenų kiekius iš programų, medicinos įrašų, socialinės žiniasklaidos, banko informacijos, IoT įrenginių ir orų ataskaitų. Šios priemonės sukuria rizikos profilius ir kainų nustatymo modelius, kurie geriau tinka kiekvienam asmeniui.

Tyrimai rodo, kad PG gali sutrumpinti draudimo laiką nuo kelių dienų iki tik minučių. Tai taip pat sumažina žmonių poreikį patikrinti paraiškas nuo 80–90% iki tik kelių procentų kai kuriais atvejais. Tai ne tik pagreitina dalykus, bet ir daro sprendimus teisingesnius, nes sumažina šališkumą nuo senų metodų.

Medicinos praktikai tai reiškia greitesnį ir patikimesnį pacientų draudimo patvirtinimą. Administratoriai ir atsiskaitymo komandos gali pagreitinti draudimo patikrinimus ir registraciją pacientams. Tai padeda išvengti vėlavimų, kuriuos sukelia lėtas politikos patvirtinimas ar klaidina tinkamumo informacija.

Mašinų mokymosi programos nustatant sukčiavimą

Draudimo sukčiavimas sukelia didelius nuostolius JAV ir klientams JAV. Melagingos pretenzijos ir nesąžiningumas kasmet kainuoja milijardus. FTB vertina, kad sukčiavimo nuostoliai siekia maždaug 40 milijardų JAV dolerių per metus. Vartotojai taip pat moka daugiau dėl didesnių įmokų, kurias sukėlė sukčiavimas.

Mašinų mokymasis padeda rasti sukčiavimą, tikrinant didelius duomenų rinkinius įtartinus modelius. Šie modeliai apima melagingus teiginius, padirbtas avarijas, suklastotų sužalojimų pranešimus ar pakartotinius bandymus sukčiavimui. AI su natūralios kalbos apdorojimu (NLP) gali skaityti nestruktūrizuotus duomenis, tokius kaip pareiškėjų teiginiai ir socialinės žiniasklaidos pranešimai, kad pastebėtų klaidas.

AI sukčiavimo aptikimo tikslumo lygis viršija 95%, geriau nei senesnės taisyklėmis pagrįstos sistemos. Šios priemonės greitai prisitaiko prie naujų sukčiavimo triukų ir mažesnių klaidingų aliarmų. Tai padeda tyrėjams greičiau rūšiuoti realius atvejus ir padidina pasitikėjimą sąžiningais draudėjais.

Bendrovės, naudojančios AI sukčiavimo aptikimui, sutaupė daug ir padarė didelius patobulinimus. Pavyzdžiui, „Rapid Innovation“ ir „Sciencesoft“ ataskaitos grąžinimas nuo 200% iki 1000%, geresnis tikslumas ir pretenzijų tvarkymas, kuris yra dvigubai greitesnis.

Kadangi medicinos praktika priklauso nuo draudimo išmokų, sukčiavimo sustabdymas taupo laiką ir pinigus. Mašinų mokymasis padeda sumažinti pretenzijų klaidas ir neigimą, o tai pagerina grynųjų pinigų srautus, susijusius su medicininėmis sąskaitos.

Patobulinimai dėl pretenzijų apdorojimo per mašininį mokymąsi

Pretenzijų apdorojimas taip pat labai gauna iš mašinų mokymosi. Rankinių teiginių darbas yra lėtas ir dažnai turi klaidų. Vien tik duomenų įvedimo klaidos įvyksta nuo 7% iki 12% laiko. Automobilių draudimo išmokoms išspręsti vidutiniškai gali užtrukti vidutiniškai apie 23 dienas. Lėtos pretenzijos gali sukelti mokėjimo vėlavimą ir pakenkti medicinos įstaigoms, laukiančioms pinigų.

AI pagreitina dalykus automatizuodama dokumentų skaitymą ir duomenų įvedimą naudojant intelektualų dokumentų apdorojimą (IDP). IDP gali sumažinti rankinius duomenis iki 70%, todėl pretenzijos yra greitesnės ir tikslesnės.

Pretenzijų laikas sumažėjo net 90%, kai naudojama AI. Tai padvigubina paprastų teiginių greitį. Greitesni teiginiai daro klientus laimingesnius, mažesnį administratoriaus darbą ir leiskite medicinos įstaigoms tvarkyti daugiau pretenzijų be daugiau darbuotojų. PG taip pat padeda pasirinkti, kuri teigia, kad pirmiausia elgiasi atsižvelgiant į riziką ir skubumą.

AI įrankiai taip pat padeda patikrinti nuosavybės ir automatinių pretenzijų žalą naudojant kompiuterio matymą. Tai leidžia įmonėms beveik iškart įvertinti žalą. Tai sumažina išlaidas maždaug 73% ir sumažina tikimybę sumokėti per daug ar per mažai.

AI varoma darbo eigos automatizavimas: draudimo operacijų optimizavimas

PG ir mašinų mokymosi galios darbo eigos automatizavimas, kuris pagerina daugybę draudimo užduočių. Technologijos, tokios kaip natūralaus kalbos apdorojimas (NLP), robotų proceso automatizavimas (RPA) ir numatoma analizė, automatizuoja iki 85% gaunamų pranešimų ir 80% pasikartojančių užduočių. Tai apima tinkamumo tikrinimą, dokumentų tvarkymą, užklausų tvarkymą ir politikos valdymą.

Medicinos praktikos administratoriams ir IT darbuotojams AI automatizuoja daug įprastų darbų, pavyzdžiui, draudimo tolesnius veiksmus ir duomenų įvedimą. Automatiniai tinkamumo patikrinimai pagreitina paciento suvartojimą ir mažesnes pretenzijų neigimo normas, kurias sukelia neteisinga informacija. Apie 15% pretenzijų pirmiausia atmetama dėl tinkamumo klaidų.

Mašinų mokymasis apžvelgia paciento duomenis ir ankstesnius teiginius atspėti, ar ieškinys bus patvirtintas ar atmestas. Tai padeda administratoriams veikti anksti, kad būtų išvengta problemų ir išlaikytų sklandžiau tarp gydytojų ir draudikų.

„Chatbots“ ir virtualūs padėjėjai dabar nagrinėja daugybę klientų klausimų, atlaisvindami darbuotojus sunkiau. Pokalbių rinkinių naudojimas draudime sparčiai auga ir padeda sumažinti išlaidas, tuo pačiu gerinant paslaugas.

Draudimo bendrovės naudoja IoT duomenis iš tokių įrenginių, kaip sveikatos stebėjimo priemonės, kad sukurtų pasirinktinius draudimo planus. Tai leidžia įmokoms geriau suderinti realų naudojimą ir riziką, padedant tiek draudikams, tiek apdraustesniems žmonėms.

Bendrovės, naudojančios visas AI sistemas, praneša apie 55% sumažinimo išlaidas ir padidina klientų išlaikymą 40%. Medicinos praktika, dirbanti su šiais draudikais, mato stabilesnes darbo eigas ir mažiau su draudimu susijusių problemų.

Būsimos mašinų mokymosi perspektyvos JAV draudime

Iki 2030 m. „Insurtech“ rinka visame pasaulyje gali siekti 152,43 milijardo JAV dolerių, o AI vaidina didelę dalį. Jungtinėse Valstijose mašinų mokymasis nuolat keičia draudimą, naudodamas daugiau automatizavimo, draudimo, pretenzijų ir sukčiavimo aptikimo.

Draudikai tikisi atlikti daugiau nei 75% operacijų AI platformose, siekdami maždaug 90% automatizavimo bendraujant klientams. Šios sistemos išlaiko didesnį nei 95% tikslumą, laikydamiesi tokių įstatymų kaip HIPAA, GDPR ir CCPA.

Tačiau išlieka iššūkių, pavyzdžiui, duomenų kokybės, etiško AI naudojimo, šališkumo ir naujų įrankių pritaikymas senomis sistemomis. Ekspertai sako, kad net ir daugiau automatizavimo žmonės vis dar reikalingi sunkiems atvejams ir kontroliuoti etiką.

Medicinos praktika turėtų būti atnaujinta apie šiuos pakeitimus ir glaudžiai bendradarbiauti su draudikais, naudojant mašinų mokymąsi. IT vadovai ir administratoriai turėtų ieškoti AI įrankių, kurie atitiktų jų sveikatos įrašus ir atsiskaitymo sistemas, kad gautų daugiausiai naudos iš automatizavimo.

Santrauka

Mašinų mokymasis keičia draudimo sritį JAV. Tai daro draudimą tikslesnį, pagreitina pretenzijas ir geriau sukčiavo. Medicinos praktikos lyderiai, kurie tai supranta, gali spręsti draudimo iššūkius ir geriau valdyti išlaidas, naudodamiesi duomenimis paremtais metodais.