隨著索賠領(lǐng)域的不斷發(fā)展 人工智能將變得更加重要

從汽車責(zé)任到工人賠償，在整個(gè)商業(yè)保險(xiǎn)中，涉及人身傷害的索賠從提出索賠之日起到解決之日，往往遵循共同的生命周期。隨著索賠在此過程中的各個(gè)階段不斷發(fā)展，從賬單，票據(jù)，圖像，付款和其他文件中提取的數(shù)據(jù)量越來越多，被添加到索賠文件中。對(duì)于復(fù)雜的索賠，此過程可能會(huì)持續(xù)數(shù)年，涉及調(diào)解員，護(hù)士案例經(jīng)理，提供者，律師及其他人員的更新和文件。添加AI后，此過程中的數(shù)據(jù)將變得可見，形成更可預(yù)測(cè)的軌跡，使理算人員和主管可以有效地管理索賠，降低成本并為所有相關(guān)人員帶來更好的結(jié)果。

傳統(tǒng)上，很多數(shù)據(jù)沒有得到充分利用，要么存儲(chǔ)在索賠團(tuán)隊(duì)無法訪問的范圍內(nèi)，要么被繁忙的理算人員忽略，只是試圖保持他們的案件量。但是現(xiàn)在，圖像和語言處理可以聚合和組織數(shù)據(jù)，并且可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)來生成有關(guān)未來事件可能性的見解和預(yù)測(cè)。所有這些都為理算人提供了強(qiáng)大的新工具，可幫助索賠人更快地恢復(fù)健康，并減少所有參與方的成本。

為了查看其潛力，讓我們看一下今天商業(yè)保險(xiǎn)中特定索賠(工人補(bǔ)償金)如何演變。一個(gè)人在工作中受到傷害，其雇主提出索賠。索賠理算人從工人和雇主那里收集便箋，并在索賠人去看醫(yī)生時(shí)跟蹤進(jìn)度。隨著時(shí)間的流逝，工人得到了額外的治療，也有記錄在案，如果一切順利，則恢復(fù)工作。如果沒有，他們可能會(huì)請(qǐng)律師，這會(huì)延長(zhǎng)生命周期數(shù)月或更長(zhǎng)時(shí)間。收集到的許多數(shù)據(jù)從未被分析過，通常只審查一小部分。即使他們有時(shí)間，調(diào)解人也很難在所有這些之間建立不同的聯(lián)系。

這是幾十年來一直有效的方式，但實(shí)際上并沒有奏效，至少?zèng)]有發(fā)揮其潛力。由于使用被動(dòng)式而非主動(dòng)式的管理和工具，索賠成本有所上升，從而使28%的索賠能夠推動(dòng)80%的索賠成本。

為了使與索賠相關(guān)的信息更有用，正在將人工智能(AI)慢慢引入索賠的旅程中，從最關(guān)鍵的預(yù)測(cè)開始，例如索賠成本或律師介入。但是AI仍然是保險(xiǎn)領(lǐng)域的新興事物，如今的索賠團(tuán)隊(duì)只是在摸索如何將其應(yīng)用于改善所有組成部分方面。

人工智能在行動(dòng)

讓我們看一下AI如何重塑索賠過程。在這種新視野中，索賠生命周期中的關(guān)鍵點(diǎn)保持不變，但是由于融合了數(shù)據(jù)科學(xué)，旅程變得更加智能和高效。簡(jiǎn)化的流程可以如下運(yùn)行：

攝入量和第一階段的預(yù)測(cè)

這是數(shù)據(jù)科學(xué)幾個(gè)重要應(yīng)用出現(xiàn)的領(lǐng)域。第一階段還為每個(gè)后續(xù)階段設(shè)置了階段。

提出索賠，并將有關(guān)工人傷害的所有初始詳細(xì)信息放置在基于云的系統(tǒng)中。因此，相關(guān)案例的詳細(xì)信息可供分析;沒有人需要手動(dòng)瀏覽案例文件或等待硬拷貝圖像到達(dá)。隨著AI的進(jìn)步，諸如筆記和圖像之類的異步數(shù)據(jù)源被并入，以便系統(tǒng)可以理解和使用它們來建立趨勢(shì)并建立聯(lián)系。

通過使用數(shù)據(jù)科學(xué)，預(yù)測(cè)算法不僅可以評(píng)估索賠人收集的數(shù)據(jù)，而且還可以將其與系統(tǒng)中其他索賠中可用的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行比較-轉(zhuǎn)化為數(shù)百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的存儲(chǔ)庫。這使系統(tǒng)能夠做一些事情，例如將索賠人分配給被認(rèn)為是最有能力治療他們的可用提供者并舉報(bào)案件，這可能需要格外小心。