索赔是矛盾的 保险业 （保险索赔）——保险公司和客户都不想提出索赔。 然而，当最终提出索赔时，双方想要不同的东西。
客户希望理赔处理快速、及时沟通、快速解决，并尽可能提供人性化服务。
保险公司需要高效、准确的解决方案。 并消除多付、欺诈和诉讼的风险。 但为什么 索赔文件自动化 在保险领域重要吗？
关于我们 87% 的投保人 相信理赔的处理方式会影响他们继续选择保险公司的决定。
一方面，索赔处理可能是所有保险活动中最明显的，这会影响 客户满意度 和保留。 另一方面，保险欺诈是一只待驯服的巨虎。 保险欺诈总成本超过 每年$十亿40 在美国。 保险索赔 处理 这并不是困扰保险业的唯一问题。 其他一些非常熟悉的关键问题是
- 跨多个系统手动复制和粘贴数据所花费的时间。
- 超额支付是由于索赔处理不准确造成的。
- 非常缓慢的索赔解决导致客户不满。
- 运营成本较高。
那么，要获得更好的理赔体验，第一步是什么？ 基于人工智能的自动化。
保险业的人工智能
集成前 人工智能驱动的索赔处理，让我们了解传统的索赔处理是如何运作的。
在传统的索赔处理中，索赔保险的客户必须出示所有必要的文件来验证和证实请求的真实性。 索赔处理的主要步骤是索赔裁决、EOB 和结算。 虽然这看起来很简单，但说起来容易做起来难。
在解决索赔之前，需要大量的文书工作、文件验证、数据分析和事实核查。 而且这个过程在验证和审查期间充满了人工错误，为精心设计的理赔欺诈铺平了道路。 这就是为什么公司正在利用人工智能的好处的原因。
人工智能支持的索赔处理——流程
人工智能在保险业务模式中的整合可以为客户和客户增加价值 保险公司。
例如，假设您的车辆卷入了一场小事故。 使用嵌入式远程信息处理设备，您的车辆将向系统发送有关可疑损坏的信息。 同一系统将寻求客户的确认以验证事故。
该系统将使用预测和高级分析来决定是否可以处理索赔或是否需要人工干预。
如何用AI处理理赔？
人工智能保险理赔 从文件中提取信息到索赔再到处理，处理过程可能会在几分钟内发生。
虽然我们以车辆损坏为例 人工智能支持的保险理赔，相同的过程在其他索赔中被复制。 与 NLP（自然语言处理）和 OCR（光学字符识别）技术一起，可以从手写和印刷文档中捕获和提取关键信息。
此外，NLP 驱动的聊天机器人可用于通过分析损坏的照片和视频来评估索赔的损坏。
支持 AI 的索赔处理示例
保险业的几个主要参与者正在探索机器学习的好处和 索赔管理 以改进加工。
正在开发基于 AI 的新平台，以使用 3D 图像实时分析损坏情况。 此外，基于 AI 的聊天机器人被用于通过简化索赔提交以及场景的照片和视频更新来简化客户响应系统。
使用 NLP 解决方案，保险公司也在收紧和识别 欺诈性要求.
质量数据：人工智能驱动的理赔处理的基础
人工智能通过审查客户数据、行为分析和索赔文件来确定索赔是真实的还是欺诈性的，从而使保险公司能够对复杂的索赔做出关键决策。
然而，实现自动化的最大障碍是开发一个强大的基于 ML 的索赔处理解决方案，该解决方案可以顺利集成到他们现有的系统中。 开发能够准确预测索赔的基于机器学习的模型的第一步是收集高质量数据。
只有在使用高质量数据训练 ML 模型时，您的自动化过程才能产生切实的结果。 在您的遗留系统中集成自定义解决方案或实施自动化索赔处理的框架很容易。 但是，如果您不使用高质量、经过验证和标记的数据，您将无法迈出迈向 AI 自动化的第一步。
如何以更低的成本获得高质量的数据？
保险业从人工智能和机器学习技术中获益良多。 但机器学习在数据上蓬勃发展，并以较低的成本获取高质量的数据； 你需要看看外包。
将您的数据需求外包给优质供应商将帮助您获得开发启动。 您需要大量的第三方数据、消费者信息等理赔记录、医疗理赔、损坏照片数据库、医疗文件、维修发票等。
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