AI가 보험 청구 처리 및 사기 탐지를 더 스마트하게 만드는 방법
게시 됨: 2019-05-03보험 회사는 기술적으로 앞선 시스템을 위해 노력하고 있습니다.
AI에 의해 구동되는 비접촉 보험 청구 프로세스는 과도한 인간 개입을 제거할 수 있습니다.
AI 기반 자동 청구 지원 시스템은 값비싼 사기 청구로부터 기업을 해방시킬 수 있습니다.
인공 지능 기술은 인간과 컴퓨터 시스템 간의 상호 작용을 크게 개선하면서 인간에 훨씬 더 적응할 수 있도록 정보 시스템을 훌륭하고 진정으로 개혁했습니다. 이를 통해 보험 업계의 AI는 청구 관리 프로세스를 더 빠르고, 더 좋고, 더 적은 오류로 개선했습니다.
이제 보험사는 다음과 같은 방식으로 기술을 활용하여 훨씬 더 나은 청구 관리를 달성할 수 있습니다.
- 분실 시 가장 먼저 알림을 받는 실시간 Q&A 서비스
- 손상 평가 프로세스를 자동화하면서 청구를 사전 평가합니다.
- 풍부한 데이터 분석을 통해 청구 사기 탐지를 자동화합니다.
- 클레임 볼륨의 패턴 예측.
- 증강 손실 분석
24시간 신속한 고객 서비스를 제공하는 스마트 챗봇에서 자동화 기능을 통해 모든 작업장의 기능을 향상시키는 일련의 기계 학습 기술에 이르기까지 보험 분야에서 확장되는 인공 지능의 잠재력은 이미 여러 방면에서 사용되고 있습니다.
보험 산업에서 AI의 판도를 바꾸는 영향력에 대한 인식과 자원이 증가함에 따라 AI 구현에 대한 초기 망설임과 얕은 불편함은 AI가 인공 지능 및 머신 러닝이 가져올 능력과 수많은 기회를 신뢰하기 시작하면서 빠르게 사라지고 있습니다. . 남아 있는 유일한 질문은 – 우리가 그 능력을 어디까지 밀어붙일 수 있습니까?
보험 산업에서 AI의 역할
2017년에 인공 지능은 최대 생산성을 위해 제어되고 디지털 방식으로 강화된 자동화 환경을 빠르게 생성함으로써 다양한 비즈니스 분야에서 그 실체를 보여주었습니다.
특히 보험 회사는 중역 수준의 작업 일정을 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 에이전트가 올바른 결정과 반박할 수 없는 판단을 내릴 수 있도록 지원하여 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 AI 지원 기술에 투자하여 많은 것을 얻을 수 있습니다.
AI 지원 혁신 및 솔루션 엿보기
오늘날과 마찬가지로 보험 회사는 3가지 주요 과제에 직면해 있습니다.
- 적시에 잠재 고객에게 다가갑니다.
- 고객의 요구 사항에 맞는 올바른 제품 세트를 제공합니다.
- 충성 고객에 대한 가장 빠른 클레임 지원 및 허위 클레임 거부.
보험 회사는 모든 직원의 동기화를 유지하는 데 도움이 되는 첨단 기술 시스템을 위해 노력하고 있습니다. 이러한 직원은 에이전트, 브로커, 청구 조사관에서 시장 및 지원 팀에 이르기까지 다양합니다. 이러한 직원 그룹은 중복 프로세스와 결합되어 보험 생태계에 혼란을 야기합니다.
시스템을 보다 세련되고 효율적으로 만들기 위해서는 혼란의 층을 뚫고 고객에게 명확한 가치 제안을 추진할 수 있는 안정적이고 일관된 AI 기반 솔루션을 선택해야 합니다. 보험 업계의 AI는 다음과 같은 몇 가지 유망한 기술 기반 솔루션을 제공합니다.
비즈니스 정보의 중단 없는 흐름
수많은 산업이 이미 변화하는 디지털 기술 환경에 적응했으며 생산 채널과 동기화되지 않은 구조를 재구성하기 위해 자동화 및 로봇 공학을 창의적으로 통합했습니다. 인공 지능의 힘을 경험하고 활용한 일부 산업은 환대, 의료, 고객 서비스, 전자 상거래 등입니다.
보험사와 보험 회사가 데이터 더미와 기타 여러 관리 부문에 둘러싸여 있다는 사실은 완전히 새로운 것은 아닙니다.
보험사는 AI의 데이터 처리 기능을 활용하여 비즈니스 및 고객 상호 작용과 관련된 정보가 체인 차단기 없이 공통 플랫폼의 특정 부서에서 다른 부서로 이동할 수 있는 전략적으로 구축된 정교한 환경을 구현할 수 있습니다. 따라서 보험 회사는 직원에 대한 작업 관리를 구성할 뿐만 아니라 여러 면에서 종단 간 정보 관리 시스템의 품질을 높이는 데 도움이 됩니다.
자동 청구 지원
AI 기반 챗봇을 구현하여 여러 직원이 실행하는 청구 프로세스의 현재 상태를 개선할 수 있습니다. 인공 지능에 의해 구동되는 비접촉 보험 청구 프로세스는 과도한 인간 개입을 제거할 수 있으며 청구를 보고하고, 피해를 포착하고, 시스템을 업데이트하고, 고객과 자체적으로 통신할 수 있습니다. 이러한 수월한 프로세스를 통해 고객은 많은 번거로움 없이 클레임을 제출할 수 있습니다.
예를 들어 AI 기반 챗봇은 청구를 검토하고 정책 세부 정보를 확인하고 사기 탐지 알고리즘을 통과한 후 청구 결제를 위해 은행에 유선 지침을 보낼 수 있습니다.
이것은 표준 문서가 포함된 청구가 사람의 노력을 최소화하고 봇이 검토할 수 있어 보험 대기업의 인력을 절약하고 즉각적인 고객 지원을 제공할 수 있는 가장 좋은 예입니다. 또한 AI 기반 자동 청구 지원 시스템은 청구 보고서의 데이터 패턴을 식별하여 값비싼 사기 청구, 인적 오류 및 그로 인한 부정확성으로부터 기업을 해방시킬 수 있습니다.
Interactive Power Of Insurance 챗봇
긴 문서, 복잡한 정책 및 지루한 지침으로 인해 고객은 종종 공포증에 걸리고 보험 정책에 합의해야 한다는 생각에 혼란스럽고 겁을 먹습니다. 그들은 원활한 거래와 교육을 모두 가능하게 하는 인간과 같은 상호 작용이 필요합니다.
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지능형 챗봇은 보험 상담원의 능력을 능가하며 고객 장치의 메시징 앱에서 가상 비서 역할을 합니다. 고객 쿼리에 대한 심층적인 이해를 위해 챗봇은 감정 분석과 함께 NLP 지원을 통해 고객의 반응을 평가하고 그에 따라 문제를 해결해야 합니다.
고객은 개인화된 솔루션을 제공하기 위해 챗봇이 처리할 수 있는 다양한 정책과 관련된 우려 사항을 입력하거나 음성으로 전달할 수 있습니다. 클레임과 관련된 근본적인 질문부터 시작하여 챗봇은 제품 추천, 프로모션, 리드 생성 또는 고객 유지와 같은 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
이 봇은 고객이 선택한 채널(웹사이트, Facebook, Slack, Twitter 등)과 통합되어 고객에게 견적, 정책 설명 및 보험 가입을 안내할 수 있습니다.
고급 보험
IoT 및 추적 장치는 보험료 결정 프로세스를 올바르게 조정하고 규제하는 데 사용할 수 있는 귀중한 데이터의 폭발적인 증가를 산출합니다. 건강 및 자동차 보험 부문의 피트니스 및 차량 추적 시스템은 보험료가 결정되는 방식을 영리하게 제어하는 역동적이고 지능적인 언더라이팅 알고리즘을 발생시킵니다.
보험사는 인공 지능 및 기계 학습을 사용하여 보험 인수 프로세스, 지루한 질문 및 설문 조사와 관련된 많은 시간과 리소스를 절약하고 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
보험 봇은 고객의 일반적인 경제 및 사회적 프로필을 자동으로 탐색하여 생활 패턴, 라이프스타일, 위험 요소 및 재정적 안정성을 결정할 수 있습니다. 재정 패턴이 보다 규칙적인 고객은 낮은 보험료를 통해 안전하다고 느낄 자격이 있습니다.
AI는 수집된 데이터를 더 엄격하게 조사할 수 있기 때문에 관련된 위험의 양을 예측하고 사기로부터 기업을 보호하며 고객에게 정당한 보험 금액을 제공할 수 있습니다.
미국에 기반을 둔 신생 기업인 MetroMile은 자동차 사용에 따라 보험료가 결정되는 '마일당 지불(pay-per-mile)'이라는 역동적인 인수 시스템을 구축했습니다. 여기에 회사가 차량에 탑재한 AI 기반 장치는 도로에서 주행 거리, 저크, 충돌 및 마찰, 속도 패턴 및 기타 자동차 충돌을 모니터링하는 특수 알고리즘을 사용하고 운전자 여부를 결정하는 데 필수적인 세부 데이터를 수집합니다. 낮은 보험료를 받을 자격이 있습니다.
사전 조치를 위한 예측 분석
머신 러닝을 기반으로 하는 예측 분석은 이제 AI 기반 솔루션을 채택한 많은 비즈니스 분야에서 지능형 서비스의 핵심이 될 것입니다. 그러나 이러한 스마트 기능은 고객의 선호도에 대한 향후 통찰력을 유도하고 관련 제품을 맞춤화하는 데에만 목적이 있는 것은 아닙니다.
건강 보험 회사는 고객이 개인의 웰빙을 돌볼 수 있도록 장려하는 데 중점을 둔 보람있는 선제 치료를 제공하고 있습니다. 사람이 건강하면 회사는 청구 지불 및 관리 프로세스에 투자할 필요가 없습니다.
예를 들어, Aditya Birla 건강 보험은 고객이 건강을 유지하도록 장려하기 위해 웰빙 혜택을 계획했습니다. AI의 예측 알고리즘은 지난 해의 청구 활동과 입원 데이터를 스캔하여 고객에게 인센티브를 제공하여 건강과 웰빙을 개선합니다. 이렇게 하면 건강 위험이 최소화되고 회사의 자원도 최소화됩니다.
따라서 오늘날 스타트업은 AI의 고유한 잠재력을 활용하여 청구 데이터 더미와 보장 패턴을 조사하여 실제로 발생하기 전에 개인 수준에서 보다 능동적이고 건강 위험을 예측합니다.
마케팅 및 관련 제품
마케팅은 도달 범위를 높이고 더 높은 고객 확보를 확보하려는 보험 회사를 위한 또 다른 조치입니다. 경쟁 시장의 일부인 보험사는 전통적인 콜드 콜 방식을 뛰어 넘는 중요한 마케팅 전략을 활용해야 합니다.
디지털 파괴가 이미 보험 분야의 기반을 뒤흔들었기 때문에 오래된 담요 방식은 멸종 위기에 처해 있습니다. 오늘날 고객은 맞춤형 판매 전략을 통해 정교하고 고급스럽고 지극히 개인화된 서비스를 원합니다.
보험 업계에서 예측 분석, NLP 및 AI의 결합된 기능을 사용하여 에이전트는 고객 및 잠재 고객의 전체 프로필에 액세스할 수 있습니다. 이 데이터는 성숙한 통찰력, 고객 선호도에 대한 정확한 예측, 마케팅 활동에 추가해야 하는 정확한 제품 또는 제안을 생성하기 위해 추가로 분석될 수 있습니다.
오늘날 보험 업계의 AI에 대한 간략한 살펴보기
Accenture의 설문 조사에 따르면 현재와 마찬가지로 고객의 74%가 현대 기술과 상호 작용하고 컴퓨터로 생성된 보험 조언 시스템에 감사하기를 원합니다.
청구 프로세스의 일부 측면에 대한 자동화를 일찍 도입한 회사는 처리 시간과 비용이 크게 감소하고 서비스 품질이 크게 향상될 수 있습니다.
얼리 어답터에 대해 이야기하면서 Allstate Business Insurance는 최근 EIS와 협력하여 ABIe를 개발했습니다. ABIe(Abbie라고 함)는 ABI의 상업 보험 상품에 대한 정보를 찾는 Allstate 보험 에이전트를 수용하도록 설계된 AI 기반 가상 비서 응용 프로그램입니다.
시간이 지남에 따라 보험 회사에 대한 AI 투자의 이러한 돌파구를 더 많이 들을 수 있기를 바랍니다.
기계 학습, 고급 분석 및 IoT 센서의 강력한 결합을 통해 보험사는 잠재 고객에게 도달하고, 실시간 요구 사항을 연구하고, 위험 규모에 대한 프로필에서 통찰력을 개발하고, 궁극적으로 맞춤형 솔루션을 만들 수 있습니다.
보험 산업에서 AI의 미래
도전 과제가 현재 시장을 실망시키는 것처럼 보이지만 보험사는 여전히 낙관적인 눈으로 보험 산업에서 AI의 잠재력을 보고 싶어합니다. 보험 회사는 모든 혜택을 누리기 위해 단순한 고객 경험 이상의 것을 제공하는 방식으로 AI를 구현하는 엔터프라이즈 수준의 전략을 고안해야 합니다.
이미지 인식의 경우 사진과 비디오를 스캔하는 봇이 전반적인 손상 분석, 비용 추정 및 청구 처리를 수행합니다. 이렇게 하면 시간이 지남에 따라 회사는 첫 번째 수준의 청구 자동화를 위해 이미지 인식 기술에 완전히 의존할 수 있으며, 그 후 자동으로 보험 청구를 해결하거나 사기 탐지를 해결할 수 있습니다.
기존 워크플로의 스마트 자동화 작업을 통해 청구 관리 또는 모니터링에 소요되는 시간과 리소스를 줄이고 프로세스 효율성을 높이고 고객 경험을 향상하는 것을 목표로 합니다. 청구 관리를 지속적으로 재창조하는 새로운 AI 도구를 사용하면 더 스마트한 사기 탐지, 더 빠른 결제, 더 나은 고객 서비스가 결과에 포함될 것입니다.
향후 10년 동안 기술의 급속한 발전은 보험 산업의 파괴적인 변화로 이어질 것입니다. 새로운 시대 기술을 채택하여 혁신적인 제품을 개발하고, 수많은 데이터 포인트에서 인지 학습 통찰력을 활용하고, 프로세스를 간소화하고, 더 중요하게는 전체 고객 경험을 개인화하는 회사가 AI가 지배하는 보험 분야에서 승자가 될 것입니다.