Bagaimana AI Membantu & Merampingkan Proses Manajemen Klaim Asuransi

Dengan ribuan klaim, pertanyaan pelanggan, dan sejumlah besar data yang beragam untuk dikelola setiap hari, AI kini sering disebut-sebut sebagai kekuatan pengganggu di sektor asuransi.

Dari chatbot pintar yang menawarkan layanan pelanggan cepat sepanjang waktu hingga berbagai teknologi pembelajaran mesin yang menyempurnakan fungsi tempat kerja mana pun melalui kekuatan otomatisasinya, potensi Kecerdasan Buatan dalam Asuransi yang berkembang telah digunakan dalam banyak cara.

Dengan meningkatnya kesadaran dan sumber daya tentang pengaruh AI yang mengubah permainan di industri Asuransi, keraguan awal dan ketidaknyamanan yang dangkal seputar implementasinya sekarang memudar dengan cepat karena mulai percaya pada kaliber dan banyak peluang yang dibawa oleh Artificial Intelligence dan Machine Learning . Satu-satunya pertanyaan yang tersisa adalah — seberapa jauh kita bisa mendorong kemampuannya?

Peran AI Dalam Industri Asuransi

Pada tahun 2017, Kecerdasan Buatan telah menunjukkan substansinya di berbagai vertikal bisnis dengan secara cepat menciptakan lingkungan otomatis yang dikendalikan dan ditingkatkan secara digital untuk produktivitas maksimum.

Rupanya, perusahaan asuransi, khususnya, memiliki banyak keuntungan dari berinvestasi dalam teknologi berkemampuan AI yang tidak hanya dapat mengotomatiskan penjadwalan tugas tingkat eksekutif tetapi juga dapat memperkaya kualitas layanan dengan membantu agen membuat keputusan yang tepat dan penilaian yang tak terbantahkan.

Sekilas Inovasi Dan Solusi yang Diaktifkan AI

Perusahaan asuransi saat ini menghadapi tiga tantangan utama:

• Menjangkau calon pelanggan di waktu yang tepat
• Menyediakan rangkaian produk yang tepat yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan
• Dukungan klaim tercepat untuk pelanggan setia dan penolakan klaim palsu

Perusahaan asuransi berjuang untuk sistem berteknologi maju yang membantu menjaga semua karyawan mereka disinkronkan. Karyawan ini bervariasi dari agen, broker, penyelidik klaim hingga tim pasar dan dukungan. Kelompok karyawan ini ditambah dengan proses yang berlebihan menciptakan lapisan kebingungan dalam ekosistem Asuransi.

Untuk membuat sistem lebih halus dan efisien, mereka harus memilih solusi bertenaga AI yang stabil dan konsisten yang dapat menembus lapisan kebingungan dan mendorong proposisi nilai yang jelas kepada pelanggan. AI di industri Asuransi menawarkan beberapa solusi berkemampuan teknologi yang menjanjikan:

1. Aliran informasi bisnis yang tidak terputus

Banyak industri telah beradaptasi dengan perubahan lingkungan teknologi digital dan memiliki otomatisasi dan robotika yang terintegrasi secara kreatif untuk membentuk kembali saluran produktif dan struktur yang tidak sinkron. Beberapa industri yang telah mengalami dan memanfaatkan kekuatan Kecerdasan Buatan adalah Perhotelan , Perawatan Kesehatan , Layanan Pelanggan , E- niaga , dan banyak lagi.

Fakta bahwa perusahaan asuransi dan perusahaan asuransi dikelilingi oleh tumpukan data dan banyak segmen manajemen lainnya yang tersebar bukanlah hal baru.

Memanfaatkan kemampuan pemrosesan data AI, perusahaan asuransi dapat mengaktifkan lingkungan canggih yang dibangun secara strategis di mana informasi yang berkaitan dengan bisnis dan interaksi pelanggan dapat mengalir dari satu departemen tertentu ke departemen lain pada platform umum tanpa pemutus rantai.

Dengan demikian, perusahaan asuransi tidak hanya mengatur manajemen tugas untuk karyawan mereka, tetapi dalam banyak hal, ini membantu meningkatkan kualitas sistem manajemen informasi ujung ke ujung.

2. Dukungan Klaim Otomatis

Chatbots berbasis AI dapat diimplementasikan untuk meningkatkan status saat ini dari proses klaim yang dijalankan oleh banyak karyawan. Didorong oleh Artificial Intelligence, proses klaim asuransi tanpa sentuhan dapat menghilangkan intervensi manusia yang berlebihan dan dapat melaporkan klaim, menangkap kerusakan, memperbarui sistem, dan berkomunikasi dengan pelanggan dengan sendirinya. Proses yang mudah seperti itu akan membuat klien mengajukan klaim mereka tanpa banyak kesulitan.

Misalnya, bot klaim yang diberdayakan AI dapat meninjau klaim, memverifikasi detail kebijakan, dan meneruskannya melalui algoritme deteksi penipuan sebelum mengirim instruksi kawat ke bank untuk membayar penyelesaian klaim.

Ini adalah contoh terbaik bagaimana klaim dengan dokumentasi standar dapat meminimalkan upaya manusia dan dapat ditinjau oleh bot, sehingga menghemat tenaga kerja untuk raksasa Asuransi dan memberikan bantuan pelanggan instan.

Sistem pendukung klaim otomatis bertenaga AI dapat membebaskan perusahaan dari klaim penipuan yang mahal, kesalahan manusia, dan ketidakakuratan yang diakibatkannya dengan mengidentifikasi pola data dalam laporan klaim.

Direkomendasikan untukmu:

Berita

Pengusaha Tidak Dapat Menciptakan Startup yang Berkelanjutan dan Skalabel Melalui 'Jugaad': Cit...

Jaspreet K.

31 Juli 2022

Sumber daya

Bagaimana Metaverse Akan Mengubah Industri Otomotif India

Vaibhav S.

31 Juli 2022

Sumber daya

Apa Arti Ketentuan Anti-Profiteering Bagi Startup India?

Charnya L.

31 Juli 2022

Sumber daya

Bagaimana Startup Edtech Membantu Tenaga Kerja India Meningkatkan Keterampilan & Menjadi Siap Masa Depan...

Ankush S.

31 Juli 2022

Berita

Saham Teknologi Zaman Baru Minggu Ini: Masalah Zomato Berlanjut, EaseMyTrip Posting Stro...

Tapanjana R.

31 Juli 2022

Fitur

Startup India Mengambil Jalan Pintas Dalam Mengejar Pendanaan

Nikhil S.

31 Juli 2022

3. Kekuatan interaktif chatbot Asuransi

Karena dokumen yang panjang, polis yang rumit, dan instruksi yang membosankan, nasabah sering kali mengembangkan fobia dan merasa bingung serta gentar dengan gagasan untuk memutuskan polis Asuransi. Mereka membutuhkan interaksi seperti manusia yang memungkinkan kelancaran transaksi dan pendidikan.

Chatbots cerdas melebihi kemampuan agen Asuransi dan berfungsi sebagai asisten virtual dalam aplikasi perpesanan di perangkat pelanggan. Untuk pemahaman mendalam tentang pertanyaan pelanggan, chatbots harus memiliki dukungan NLP bersama dengan analisis sentimen untuk menilai reaksi pelanggan dan menyelesaikan masalah yang sesuai.

Pelanggan dapat mengetik atau menggunakan suara mereka untuk mengomunikasikan kekhawatiran mereka terkait dengan berbagai kebijakan yang dapat diproses oleh chatbot untuk memberikan solusi yang dipersonalisasi. Dimulai dengan pertanyaan mendasar terkait klaim, chatbots dapat melakukan lebih banyak hal seperti rekomendasi produk, promosi, perolehan prospek, atau retensi pelanggan. Bot ini dapat diintegrasikan dengan saluran pilihan Anda (Situs Web, Facebook, Slack, Twitter, dll.) untuk memandu pelanggan dengan penawaran, penjelasan polis, dan pembelian pertanggungan asuransi.

4. Penjaminan lanjutan

IoT dan perangkat pelacak menghasilkan ledakan data berharga yang dapat digunakan untuk membuat proses penentuan premi asuransi tegak dan teratur. Sistem pelacakan kebugaran dan kendaraan di sektor asuransi kesehatan dan mobil memunculkan algoritme underwriting yang dinamis dan cerdas yang secara cerdik mengontrol cara menentukan premi.

Menggunakan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin , perusahaan asuransi dapat menghemat banyak waktu dan sumber daya yang terlibat dalam proses penjaminan dan pertanyaan serta survei yang membosankan, dan mengotomatiskan prosesnya.

Bot asuransi dapat secara otomatis menjelajahi ekonomi umum dan profil sosial pelanggan untuk menentukan pola hidup, gaya hidup, faktor risiko, dan stabilitas keuangan mereka.

Pelanggan yang lebih teratur dalam pola keuangan mereka memenuhi syarat untuk merasa aman melalui premi yang rendah . Karena AI lebih mampu melakukan pengawasan ketat terhadap data yang dikumpulkan, AI dapat memprediksi jumlah risiko yang terlibat, melindungi perusahaan dari penipuan, dan memberikan jumlah asuransi yang dapat dibenarkan kepada pelanggan.

MetroMile , sebuah start-up yang berbasis di AS, telah membentuk sistem underwriting dinamis yang dikenal sebagai 'bayar per mil' di mana penggunaan mobil menentukan premi asuransi. Di sini, perangkat berbasis AI yang dipasang pada kendaraan oleh perusahaan menggunakan algoritme khusus untuk memantau jarak tempuh, sentakan, tabrakan dan gesekan, pola kecepatan, dan kesulitan mobil lainnya di jalan, dan mengumpulkan data terperinci yang penting untuk memutuskan apakah pengemudi layak mendapatkan premi yang rendah.

5. Analisis Prediktif untuk tindakan proaktif

Analitik Prediktif yang didukung oleh Pembelajaran Mesin sekarang mungkin merupakan inti dari layanan cerdas di banyak vertikal bisnis yang telah mengadopsi solusi bertenaga AI. Namun, kemampuan cerdas ini tidak hanya ditujukan untuk mendorong wawasan masa depan tentang preferensi pelanggan dan menyesuaikan produk yang relevan.

Perusahaan asuransi kesehatan datang dengan perawatan preemptive bermanfaat yang berfokus pada mendorong pelanggan untuk menjaga kesejahteraan pribadi mereka. Jika seseorang tetap sehat, perusahaan tidak perlu berinvestasi dalam pembayaran klaim dan proses manajemen.

Misalnya, Asuransi Kesehatan Aditya Birla telah merencanakan manfaat kesehatan untuk mendorong pelanggan agar tetap sehat. Algoritme prediktif AI memindai aktivitas klaim tahun lalu dan data rawat inap untuk memberikan insentif kepada pelanggan untuk meningkatkan kesehatan & kebugaran mereka.

Dengan demikian, saat ini, startup memanfaatkan potensi unik AI untuk menjelajahi tumpukan data klaim dan pola cakupan agar lebih proaktif dan mengantisipasi risiko kesehatan pada tingkat individu sebelum benar-benar terjadi.

6. Pemasaran dan Penjangkauan

Pemasaran adalah alat tindakan lain bagi perusahaan asuransi yang ingin meningkatkan jangkauan mereka dan mengamankan akuisisi pelanggan yang lebih tinggi. Menjadi bagian dari pasar yang kompetitif, perusahaan asuransi perlu memanfaatkan strategi pemasaran penting yang melampaui pendekatan panggilan dingin tradisional.

Metode selimut lama berada di ambang kepunahan karena gangguan digital telah mengguncang dasar bidang asuransi. Pelanggan saat ini mencari layanan yang canggih, mewah, dan sangat personal dengan taktik penjualan khusus.

Menggunakan kekuatan gabungan analitik prediktif, NLP, dan AI di industri asuransi, agen dapat memperoleh akses ke profil lengkap pelanggan dan prospek. Data ini dapat dianalisis lebih lanjut untuk menghasilkan wawasan yang matang, prediksi akurat tentang preferensi pelanggan dan produk atau penawaran apa yang harus ditambahkan dalam kegiatan pemasaran mereka.

Sekilas Tentang AI Dalam Industri Asuransi Saat Ini

Menurut survei Accenture, pada hari ini, 74% pelanggan ingin berinteraksi dengan teknologi modern dan menghargai sistem saran asuransi yang dihasilkan komputer .

Perusahaan yang lebih awal mengadopsi otomatisasi dari beberapa aspek proses klaim mereka dapat mengalami penurunan yang signifikan dalam waktu dan biaya pemrosesan, dan peningkatan kualitas layanan yang baik. Berbicara tentang pengguna awal, Asuransi Bisnis Allstate juga baru-baru ini mengembangkan ABie dalam kemitraan dengan EIS. ABie (diucapkan sebagai Abbie) adalah aplikasi asisten virtual berbasis AI yang dirancang untuk melayani agen asuransi Allstate yang mencari informasi tentang produk asuransi komersial ABI. Mudah-mudahan, seiring berjalannya waktu, kita akan mendengar lebih banyak terobosan investasi AI di perusahaan asuransi.

Kombinasi kekuatan Pembelajaran Mesin, analitik canggih, dan sensor IoT memungkinkan perusahaan asuransi menjangkau klien prospek, mempelajari kebutuhan waktu nyata mereka, mengembangkan wawasan dari profil mereka tentang besarnya risiko, dan pada akhirnya menciptakan solusi yang dipesan lebih dahulu.

Masa Depan AI Dalam Industri Asuransi

Sementara tantangan tampaknya mengecewakan pasar saat ini, perusahaan asuransi masih ingin melihat potensi AI di industri Asuransi dengan mata optimis. Untuk menuai berbagai manfaat, perusahaan asuransi perlu merancang strategi tingkat perusahaan untuk menerapkan AI sedemikian rupa sehingga menawarkan lebih dari sekadar pengalaman pelanggan.

Perusahaan telah mengerjakan berbagai aplikasi AI di industri Asuransi dalam hal manajemen klaim, analisis kerusakan melalui pengenalan gambar, panduan swalayan otomatis, dan lainnya.

Dalam hal pengenalan gambar, analisis kerusakan keseluruhan, estimasi biaya, dan penyelesaian klaim akan dilakukan oleh bot yang memindai gambar dan video. Dengan cara ini, seiring waktu, perusahaan dapat mengandalkan sepenuhnya pada teknologi pengenalan gambar untuk otomatisasi klaim tingkat pertama dan selanjutnya, menyelesaikan klaim atau menyelesaikan deteksi penipuan dalam asuransi secara otomatis.

Dengan bekerja pada otomatisasi cerdas dari alur kerja yang ada, perusahaan asuransi dapat mengurangi waktu dan sumber daya yang dihabiskan untuk mengelola atau memantau klaim, meningkatkan efisiensi proses, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.