AI はどのように保険金請求管理プロセスを支援し、合理化できるか
公開: 2018-09-17保険業界の AI は、いくつかの有望なテクノロジ対応ソリューションを提供します
保険会社は AI を活用して、戦略的に構築された洗練された環境を実現できます
AI を活用した自動請求サポート システムにより、企業は高額な不正請求から解放されます
数千件の請求、顧客からの問い合わせ、日常的に管理する大量の多様なデータにより、AI は現在、保険業界の破壊的な力として頻繁に挙げられています。
24 時間体制で迅速なカスタマー サービスを提供するスマート チャットボットから、自動化の力によってあらゆる職場の機能を向上させる一連の機械学習テクノロジまで、保険における人工知能の拡大する可能性は、すでに多くの方法で使用されています。
保険業界における AI のゲームを変える影響についての認識とリソースの増加により、その実装に関する最初の躊躇と浅い不快感は、人工知能と機械学習によってもたらされる能力と多くの機会を信頼し始めるにつれて、急速に薄れつつあります。 . 残っている唯一の問題は、その機能をどこまでプッシュできるかということです。
保険業界における AI の役割
2017 年、人工知能は、生産性を最大化するために制御され、デジタル的に強化された自動化された環境を迅速に作成することにより、さまざまなビジネス分野でその実体を示しました。
どうやら、特に保険会社は、経営陣レベルのタスクのスケジューリングを自動化できるだけでなく、代理店が正しい決定と反駁できない判断を下せるようにすることで、サービス品質を向上させることができる AI 対応テクノロジーへの投資から多くの利益を得ているようです。
AI 対応のイノベーションとソリューションを垣間見る
現在、保険会社は次の 3 つの大きな課題に直面しています。
- 適切なタイミングで見込み客にリーチする
- 顧客の要件に合った適切な製品セットを提供する
- 忠実な顧客への最速の請求サポートと偽の請求の拒否
保険会社は、すべての従業員の同期を維持するのに役立つ、技術的に高度なシステムを求めて努力しています。 これらの従業員は、エージェント、ブローカー、請求調査員から市場およびサポート チームまでさまざまです。 これらの従業員のグループが冗長なプロセスと相まって、保険のエコシステムに混乱の層を作り出しています。
システムをより洗練された効率的なものにするために、混乱の層を突き破り、顧客に対して明確な価値提案を推進できる、安定した一貫した AI を活用したソリューションを選択する必要があります。 保険業界の AI は、いくつかの有望なテクノロジ対応ソリューションを提供します。
- ビジネス情報の中断のない流れ
多くの産業がデジタル技術の変化する環境にすでに適応しており、自動化とロボット工学を創造的に統合して、生産チャネルと非同期構造を再形成しています。 人工知能の力を経験し活用した業界には、ホスピタリティ、ヘルスケア、カスタマー サービス、 e コマースなどがあります。
保険会社や保険会社が大量のデータや散在する他の多くの管理セグメントに囲まれているという事実は、まったく新しいものではありません。
AI のデータ処理機能を活用することで、保険会社は戦略的に構築された洗練された環境を実現できます。この環境では、ビジネスや顧客とのやり取りに関する情報が、チェーン ブレーカーなしで共通のプラットフォーム上で特定の部門から別の部門に流れることができます。
したがって、保険会社は従業員のタスク管理を組織化するだけでなく、さまざまな方法で、エンドツーエンドの情報管理システムの品質を向上させるのに役立ちます。
- 自動請求サポート
AI ベースのチャットボットを実装して、複数の従業員が実行する請求プロセスの現在のステータスを改善できます。 人工知能によって駆動されるタッチレスの保険請求プロセスは、人間の過度の介入を排除し、請求の報告、損害の把握、システムの更新、顧客とのコミュニケーションをすべて単独で行うことができます。 このような手間のかからないプロセスにより、クライアントは手間をかけずに請求を提出できます。
たとえば、AI を利用した請求ボットは、請求を確認し、ポリシーの詳細を確認し、詐欺検出アルゴリズムを通過させてから、請求決済の支払いを銀行に電信送金することができます。
これは、標準的な文書による請求が人間の労力を最小限に抑え、ボットによって確認できる方法の最も良い例です。これにより、保険大手の労働力を節約し、即座に顧客支援を提供できます。
AI を活用した自動請求サポート システムは、請求レポートのデータ パターンを特定することで、費用のかかる不正な請求、人的エラー、および結果として生じる不正確さから企業を解放します。
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- 保険チャットボットのインタラクティブなパワー
長い文書、複雑なポリシー、および面倒な指示のために、顧客はしばしば恐怖症を発症し、保険ポリシーに落ち着くという考えに混乱し、気が遠くなります. 彼らは、スムーズな取引と教育の両方を可能にする人間のようなやり取りを必要としています。
インテリジェントなチャットボットは、保険代理店の能力を超えており、顧客のデバイスのメッセージング アプリで仮想アシスタントとして機能します。 顧客のクエリを深く理解するには、チャットボットに NLP サポートとセンチメント分析を備えて、顧客の反応を評価し、それに応じて問題を解決する必要があります。
顧客は、入力するか、音声を使用して、チャットボットが処理してパーソナライズされたソリューションを提供できるさまざまなポリシーに関する懸念を伝えることができます。 請求に関連する基本的な質問から始めて、チャットボットは、製品の推奨、プロモーション、リードジェネレーション、顧客維持など、さらに多くのことを行うことができます. これらのボットは、選択したチャネル (Web サイト、Facebook、Slack、Twitter など) と統合して、見積もり、ポリシーの説明、および保険カバーの購入を顧客に案内できます。
- 高度な引受
IoT と追跡デバイスは、保険料を決定するプロセスを正しく規制するために利用できる貴重なデータを爆発的に生み出します。 健康保険部門と自動車保険部門のフィットネスおよび車両追跡システムは、保険料の決定方法を巧みに制御する動的でインテリジェントな引受アルゴリズムを生み出しています。
保険会社は、人工知能と機械学習を使用して、引受プロセスや面倒な質問や調査にかかる時間とリソースを大幅に節約し、プロセスを自動化できます。
保険ボットは、顧客の一般的な経済および社会的プロファイルを自動的に調査して、顧客の生活パターン、ライフスタイル、リスク要因、および経済的安定性を判断できます。
定期的な金融パターンに慣れている顧客は、低い保険料で安心感を得る資格があります。 AI は収集したデータをより厳密に精査できるため、関連するリスクの量を予測し、企業を詐欺から保護し、正当な保険金額を顧客に提供できます。
米国を拠点とする新興企業のMetroMileは、車の使用量によって保険料が決まる「ペイ パー マイル」と呼ばれるダイナミックな引受システムを確立しました。 ここでは、会社によって車両にインストールされた AI ベースのデバイスが、特別なアルゴリズムを使用して、走行距離、急な動き、衝突と摩擦、速度パターン、およびその他の路上での自動車の闘争を監視し、ドライバーが運転するかどうかを判断するために不可欠な詳細なデータを収集します。低保険料に値します。
- プロアクティブな対策のための予測分析
機械学習に支えられた予測分析は、現在、AI を活用したソリューションを採用している多くの業種にわたるインテリジェント サービスの中心となっています。 ただし、このスマートな機能は、顧客の好みに関する将来の洞察を促進し、関連する製品を調整することだけを目的としているわけではありません。
健康保険会社は、顧客が自分自身の健康に気を配ることを奨励することに重点を置いた、やりがいのある予防的ケアを考え出しています。 人が健康であれば、企業は保険金の支払いや管理プロセスに投資する必要はありません。
たとえば、 Aditya Birla Health Insuranceは、健康を維持するために顧客を励ますためのウェルネス給付を計画しています。 AI の予測アルゴリズムは、過去 1 年間の請求活動と入院データをスキャンして、健康とウェルネスを改善するためのインセンティブを顧客に提供します。
したがって、今日、スタートアップは AI の独自の可能性を活用して、山積みの請求データと補償パターンを精査し、実際に発生する前に個人レベルでより積極的に健康リスクを予測します。
- マーケティングとアウトリーチ
マーケティングは、リーチを拡大し、より多くの顧客獲得を確保したいと考えている保険会社にとって、もう 1 つのアクション ギアです。 競争の激しい市場の一部である保険会社は、従来のコールド コールのアプローチを超えた重要なマーケティング戦略を活用する必要があります。
デジタル ディスラプションがすでに保険分野の基盤を揺るがしているため、古いブランケット方式は絶滅の危機に瀕しています。 今日の顧客は、カスタマイズされた販売戦術を使用して、洗練された豪華で非常にパーソナライズされたサービスを求めています。
保険業界の予測分析、NLP、AI を組み合わせて使用することで、代理店は顧客と見込み客の完全なプロファイルにアクセスできます。 このデータをさらに分析して、成熟した洞察、顧客の好みに関する正確な予測、およびマーケティング活動に追加する必要がある正確な製品またはオファーを生成できます。
今日の保険業界における AI の概要
アクセンチュアの調査によると、今日と同様に、顧客の 74% が最新のテクノロジーとやり取りしたいと考えており、コンピューターで生成された保険アドバイス システムを高く評価しています。
請求プロセスの一部の側面の自動化を早期に採用した企業は、処理時間とコストを大幅に削減し、サービス品質を大幅に向上させることができます。 アーリー アダプターについて言えば、 Allstate Business Insurance も最近、EIS と提携して ABIe を開発しました。 ABIe (Abbie と呼ばれる) は、ABI の商用保険商品に関する情報を探している Allstate の保険代理店向けに設計された、AI ベースの仮想アシスタント アプリケーションです。 願わくば、時が経つにつれて、保険会社への AI 投資のブレークスルーをもっと聞くことができるようになることを願っています。
機械学習、高度な分析、IoT センサーの力の組み合わせにより、保険会社は見込み顧客にリーチし、リアルタイムのニーズを調査し、リスクの大きさに関するプロファイルから洞察を導き出し、最終的にオーダーメイドのソリューションを作成できます。
保険業界における AI の未来
課題は現在の市場を失望させているように見えますが、保険会社は依然として保険業界における AI の可能性を楽観的な目で見ることを好みます。 あらゆるメリットを享受するために、保険会社は企業レベルの戦略を考案して、顧客体験以上のものを提供するような方法で AI を実装する必要があります。
企業は、請求管理、画像認識による損害分析、自動化されたセルフサービス ガイダンスなどに関して、保険業界で AI の複数のアプリケーションに既に取り組んでいます。
画像認識に関して言えば、全体的な損害分析、費用の見積もり、および請求の解決は、写真とビデオをスキャンするボットによって実行されます。 このようにして、時間の経過とともに、企業は最初のレベルの請求自動化のために画像認識技術に完全に依存し、その後、請求を決済したり、保険の不正検出を自動的に解決したりできるようになります。
保険会社は、既存のワークフローのスマートな自動化に取り組むことで、請求の管理または監視に費やされる時間とリソースを削減し、プロセスの効率を高め、顧客体験を向上させることを目指すことができます。