Обработка страховых требований всегда была искусством балансирования – скорость, точность и соответствие нормам важны, однако традиционные методы слишком часто замедляют процесс. Сегодня мощное сочетание ИИ и автоматизации принятия решений позволяет страховщикам обрабатывать требования с большей точностью и скоростью, не теряя контроля.
Страховые компании постоянно сталкиваются с давлением относительно более быстрой и точной обработки требований, одновременно обеспечивая соответствие нормам и сохраняя контроль. Традиционные методы обработки требований – часто связанные с ручным вводом данных, разнообразными форматами документов и медленным принятием решений – могут приводить к операционной неэффективности, ошибкам и неудовлетворенности клиентов.
Однако, достижения в области технологий меняют правила игры. Интегрируя обработку документов на основе ИИ с современной Системой управления бизнес-правилами, такой как Higson, страховщики могут оптимизировать операции по обработке требований и достигать более быстрых, точных и полностью отслеживаемых решений.
Вызов: Ручная обработка страховых требований
В современных отделах обработки страховых требований типичный процесс может включать:
- Рассмотрение различных документов по требованиям (включая сканированные файлы, рукописные заметки и структурированные формы)
- Ручное извлечение критически важной информации, такой как данные заявителя, описание инцидента и типы требований
- Ввод этих данных в основные системы для дальнейшей обработки
Такой подход не только замедляет принятие решений, но и увеличивает риск ошибок и усложняет ведение прозрачного, соответствующего нормам аудиторского следа.
Решение: Анализ на основе ИИ и автоматизированные решения
Современный подход сочетает два ключевых компонента:
Интеллектуальный анализ документов с помощью ИИ:
Используя оптическое распознавание символов (OCR) и большие языковые модели (LLM), ИИ сканирует и понимает документы по требованиям любого формата. Он извлекает ключевые данные и присваивает показатели уверенности, указывая, насколько система уверена в каждом извлеченном элементе данных. Этот процесс значительно уменьшает ручную работу, одновременно улучшая точность и последовательность.
Система управления бизнес-правилами Higson для автоматизации решений:
После извлечения данных система Higson применяет настраиваемые бизнес-правила и логику принятия решений для определения результата — будь то одобрение, эскалация или отклонение. Эти правила могут динамически корректироваться бизнес-пользователями в соответствии с изменяющимися операционными потребностями, и каждое решение регистрируется для отслеживаемости и соответствия нормам. Благодаря гибкому REST API, Higson легко интегрируется с существующими унаследованными системами.
Ключевые преимущества для страховщиков
Интеграция ИИ и мощной системы управления правилами предоставляет многочисленные преимущества:
- Повышенная эффективность: Автоматизирует повторяющиеся задачи, освобождая человеческие ресурсы для более ценной работы.
- Улучшенная точность: Минимизирует человеческие ошибки благодаря точному извлечению данных и логике принятия решений на основе ИИ.
- Более быстрое принятие решений: Позволяет обработку почти в реальном времени, сокращая циклы обработки требований с дней до минут.
- Полный контроль и прозрачность: Предлагает легкую настройку правил и всеобъемлющий аудиторский след для каждого решения.
- Бесшовная интеграция: Подключается к существующим системам и рабочим процессам без перебоев.
Трансформация будущего обработки страховых требований
Переход от ручной обработки требований к комбинированному подходу с использованием ИИ и Системы управления бизнес-правилами больше не является далекой перспективой, это происходит уже сейчас. Эта технология предоставляет страховщикам возможность обрабатывать требования с большей скоростью, точностью и прозрачностью, в конечном итоге предоставляя лучший сервис клиентам и уменьшая операционную нагрузку.
Поскольку отрасль продолжает развиваться, внедрение этих инноваций становится критически важным шагом на пути к сохранению конкурентоспособности и устойчивости во все более цифровом страховом ландшафте.
Смотрите также вебинар.