Yapay Zeka Sigorta Talepleri Yönetim Sürecini Nasıl Kolaylaştırabilir ve Kolaylaştırabilir?

Günlük bazda yönetilmesi gereken binlerce talep, müşteri sorgusu ve büyük miktarda çeşitli veri ile AI, sigorta sektöründe yıkıcı bir güç olarak sık sık anılıyor.

Günün her saati hızlı müşteri hizmeti sunan akıllı sohbet robotlarından otomasyon gücüyle herhangi bir işyerinin işleyişini hızlandıran makine öğrenimi teknolojilerine kadar, Yapay Zekanın Sigortacılıkta genişleyen potansiyeli şimdiden birçok şekilde kullanılıyor.

Yapay Zeka'nın Sigorta endüstrisindeki oyunu değiştiren etkisi hakkında artan farkındalık ve kaynaklarla birlikte , Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin sunduğu kalibreye ve sayısız fırsata güvenmeye başladığından, uygulanmasıyla ilgili ilk tereddütler ve sığ rahatsızlıklar artık hızla kayboluyor. . Geriye kalan tek soru şu: yeteneklerini ne kadar ileri götürebiliriz?

Sigorta Sektöründe Yapay Zekanın Rolü

2017'de Yapay Zeka, maksimum üretkenlik için hızla kontrollü, dijital olarak geliştirilmiş otomatik ortamlar yaratarak çeşitli iş sektörlerinde varlığını göstermiştir.

Görünüşe göre, özellikle sigorta şirketleri, yalnızca yönetici düzeyindeki görevlerin zamanlamasını otomatikleştiremeyen, aynı zamanda acentelerin doğru kararlar ve reddedilemez kararlar almasına yardımcı olarak hizmet kalitesini zenginleştirebilen AI özellikli teknolojiye yatırım yapmaktan kazanacakları çok şey var .

Yapay Zeka Destekli Yenilikler ve Çözümlere Bir Bakış

Sigorta şirketleri bugün itibariyle üç büyük zorlukla karşı karşıya:

• Potansiyel müşterilere doğru zamanda ulaşmak
• Müşteri gereksinimlerine uygun doğru ürün setini sağlamak
• Sadık müşterilere en hızlı hak talebi desteği ve asılsız iddiaların reddi

Sigorta şirketleri, tüm çalışanlarını senkronize tutmaya yardımcı olan teknolojik olarak gelişmiş bir sistem için çabalıyor. Bu çalışanlar aracılardan, komisyonculardan, talep araştırmacılarından pazar ve destek ekibine kadar çeşitlilik gösterir. Bu çalışan grubu, gereksiz süreçlerle birleştiğinde Sigorta ekosisteminde karışıklık katmanları yaratır.

Sistemi daha rafine ve verimli hale getirmek için, karışıklık katmanlarına nüfuz edebilen ve müşterilere net değer teklifini yönlendirebilen, istikrarlı ve tutarlı AI destekli çözümleri tercih etmelidirler. Sigorta endüstrisindeki yapay zeka, gelecek vaat eden birkaç teknoloji etkin çözüm sunar:

1. Kesintisiz iş bilgisi akışı

Sayısız endüstri, dijital teknolojinin değişen ortamına şimdiden uyum sağladı ve üretken kanallarını ve senkronize olmayan yapılarını yeniden şekillendirmek için otomasyon ve robotiği yaratıcı bir şekilde entegre etti. Yapay Zekanın gücünü deneyimleyen ve kullanan sektörlerden bazıları Konaklama , Sağlık , Müşteri Hizmetleri , E-ticaret ve daha fazlasıdır.

Sigorta şirketlerinin ve sigorta şirketlerinin veri yığınları ve diğer birçok dağınık yönetim segmenti ile çevrili olması tam olarak yeni değil.

AI'nın veri işleme yeteneğinden yararlanan sigortacılar, iş ve müşteri etkileşimleriyle ilgili bilgilerin ortak bir platformda herhangi bir zincir kırıcı olmadan belirli bir departmandan diğerine akabileceği, stratejik olarak oluşturulmuş karmaşık bir ortam sağlayabilir.

Böylece sigorta şirketleri sadece çalışanları için görev yönetimi düzenlemekle kalmaz, birçok yönden uçtan uca bilgi yönetim sisteminin kalitesini yükseltmeye yardımcı olur.

2. Otomatik Talep Desteği

Birden fazla çalışan tarafından yürütülen talep sürecinin mevcut durumunu iyileştirmek için yapay zeka tabanlı sohbet robotları uygulanabilir. Yapay Zeka tarafından yönlendirilen temassız sigorta hasar süreci , aşırı insan müdahalesini ortadan kaldırabilir ve hasarı raporlayabilir, hasar tespit edebilir, sistemi güncelleyebilir ve müşteri ile kendi kendine iletişim kurabilir. Böyle zahmetsiz bir süreç, müşterilerin taleplerini çok fazla güçlük çekmeden sunmasını sağlayacaktır.

Örneğin, AI destekli bir talep botu, talebi inceleyebilir, politika ayrıntılarını doğrulayabilir ve tazminat ödemesi için bankaya havale talimatları göndermeden önce bunu bir dolandırıcılık tespit algoritmasından geçirebilir.

Bu, standart belgelere sahip taleplerin insan çabalarını nasıl en aza indirebileceğinin ve botlar tarafından nasıl incelenebileceğinin, böylece Sigorta devleri için iş gücünden tasarruf etmenin ve anında müşteri yardımı sunmanın en iyi örneğidir.

Yapay zeka destekli otomatik talep destek sistemi , iddia raporlarındaki veri modellerini tanımlayarak şirketleri pahalı dolandırıcılık iddialarından, insan hatalarından ve bunun sonucunda ortaya çıkan yanlışlıklardan kurtarabilir.

Sizin için tavsiye edilen:

Haberler

Girişimciler 'Jugaad' Yoluyla Sürdürülebilir, Ölçeklenebilir Girişimler Yaratamaz: Cit...

Jaspreet K.

31 Temmuz 2022

Kaynaklar

Metaverse Hindistan Otomobil Endüstrisini Nasıl Dönüştürecek?

Vaibhav S.

31 Temmuz 2022

Kaynaklar

Anti-Profiteing Hükmü Hintli Startuplar İçin Ne Anlama Geliyor?

Charanya L.

31 Temmuz 2022

Kaynaklar

Edtech Startup'ları Hindistan'ın İşgücünün Becerilerini Geliştirmesine ve Geleceğe Hazır Olmasına Nasıl Yardımcı Oluyor?

Ankuş S.

31 Temmuz 2022

Haberler

Bu Hafta Yeni Çağ Teknoloji Hisseleri: Zomato'nun Sorunları Devam Ediyor, EaseMyTrip Gönderileri Stro...

Tapanjana R.

31 Temmuz 2022

Özellikler

Hintli Startup'lar Finansman İçin Kısayollar Kullanıyor

Nikhil S.

31 Temmuz 2022

3. Sigorta sohbet robotlarının etkileşimli gücü

Uzun belgeler, karmaşık poliçeler ve sıkıcı talimatlar nedeniyle, müşteriler genellikle bir fobi geliştirir ve bir Sigorta poliçesine karar verme fikri karşısında kafaları karışır ve yıldırılır. Hem sorunsuz işlem hem de eğitim sağlayan insan benzeri etkileşimlere ihtiyaçları var.

Akıllı sohbet robotları , Sigorta acentelerinin kapasitesini aşar ve müşterilerin cihazlarındaki mesajlaşma uygulamalarında sanal asistan olarak hizmet eder. Müşteri sorgularının derinlemesine anlaşılması için, sohbet robotlarının bir müşterinin tepkisini değerlendirmek ve sorunları buna göre çözmek için duyarlılık analiziyle birlikte NLP desteğine sahip olması gerekir.

Müşteriler, sohbet robotlarının kişiselleştirilmiş çözümler sunmak için işleyebileceği farklı politikalarla ilgili endişelerini iletmek için seslerini yazabilir veya kullanabilir. Taleplerle ilgili temel sorulardan başlayarak, sohbet robotları ürün tavsiyeleri, promosyonlar, olası satış yaratma veya müşteriyi elde tutma gibi çok daha fazlasını yapabilir. Bu botlar, müşterilere teklifler, poliçe açıklamaları ve sigorta teminatı satın alma konusunda rehberlik etmek için seçtiğiniz kanalla (Web sitesi, Facebook, Slack, Twitter vb.) entegre edilebilir .

4. Gelişmiş taahhüt

IoT ve izleme cihazları, sigorta primi belirleme sürecini doğru ve düzenli hale getirmek için kullanılabilecek değerli bir veri patlaması sağlar. Hem sağlık hem de otomobil sigortası sektöründeki fitness ve araç takip sistemi, primin dikte edilme şeklini akıllıca kontrol eden dinamik, akıllı sigortalama algoritmalarına yol açar.

Sigortacılar, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi'ni kullanarak, sigortalama süreci ve sıkıcı sorular ve anketlerle ilgili çok fazla zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir ve süreci otomatikleştirebilir.

Sigorta botları, yaşam kalıplarını, yaşam tarzlarını, risk faktörlerini ve finansal istikrarını belirlemek için bir müşterinin genel ekonomisini ve sosyal profilini otomatik olarak keşfedebilir .

Finansal yapısında daha düzenli olan müşteriler , düşük primlerle kendilerini güvende hissetmeye hak kazanırlar . AI, toplanan verileri daha sıkı bir şekilde inceleme yeteneğine sahip olduğundan, ilgili risk miktarını tahmin edebilir, şirketleri dolandırıcılıklardan koruyabilir ve müşterilere haklı sigorta tutarı verebilir.

ABD merkezli bir start-up olan MetroMile , bir araba kullanımının sigorta primini belirlediği 'mil başına ödeme' olarak bilinen dinamik bir sigortalama sistemi kurdu. Burada, şirket tarafından araca kurulan AI tabanlı bir cihaz, milleri, sarsıntıları, çarpışmaları ve sürtünmeleri, hız modellerini ve yoldaki diğer araba mücadelelerini izlemek için özel bir algoritma kullanır ve sürücülerin olup olmadığına karar vermek için gerekli olan ayrıntılı verileri toplar. düşük primleri hak ediyor.

5. Proaktif önlemler için Tahmine Dayalı Analitik

Makine Öğrenimi tarafından desteklenen Tahmini Analitik , artık yapay zeka destekli çözümleri benimseyen birçok iş sektöründeki akıllı hizmetlerin belki de kalbidir. Bununla birlikte, bu akıllı yetenek, yalnızca müşterinin tercihleri ​​hakkında geleceğe yönelik öngörü sağlamayı ve ilgili ürünleri uyarlamayı amaçlamaz.

Sağlık sigortası şirketleri, müşterilerini kişisel sağlıklarına dikkat etmeye teşvik etmeye odaklanan, ödüllendirici önleyici bakım ile geliyor. Bir kişi sağlıklı kalırsa, şirketlerin tazminat ödeme ve yönetim sürecine yatırım yapmasına gerek kalmaz.

Örneğin, Aditya Birla Sağlık Sigortası , müşterilerini sağlıklı kalmaya teşvik etmek için sağlık yardımları planlamıştır. AI'nın tahmine dayalı algoritmaları, müşterilere sağlıklarını ve zindeliklerini iyileştirmeleri için teşvikler sağlamak için geçen yılın talep faaliyetlerini ve hastaneye yatış verilerini tarar.

Bu nedenle, günümüzde yeni başlayanlar, daha proaktif olmak ve sağlık risklerini gerçekten ortaya çıkmadan önce bireysel düzeyde tahmin etmek için talep verisi yığınlarını ve kapsama modellerini araştırmak için AI'nın benzersiz potansiyelinden yararlanıyor.

6. Pazarlama ve Sosyal Yardım

Pazarlama, erişimlerini artırmak ve daha yüksek müşteri kazanımı sağlamak isteyen sigorta şirketleri için başka bir eylem aracıdır. Rekabetçi pazarın bir parçası olarak sigortacıların , geleneksel soğuk arama yaklaşımının ötesine geçen hayati bir pazarlama stratejisinden yararlanmaları gerekir.

Dijital bozulma sigorta alanını çoktan sarstığı için eski battaniye yöntemleri yok olma eşiğinde . Günümüzde müşteriler, özel satış taktikleriyle sofistike, lüks ve son derece kişiselleştirilmiş hizmetler arıyor.

Sigorta endüstrisinde tahmine dayalı analitik, NLP ve yapay zekanın birleşik gücünü kullanarak acenteler, müşterilerin ve potansiyel müşterilerin tam profiline erişebilir. Bu veriler, olgun bir içgörü, müşteri tercihleri ​​hakkında doğru tahminler ve pazarlama faaliyetlerine tam olarak hangi ürün veya tekliflerin eklenmesi gerektiği konusunda daha fazla analiz edilebilir .

Bugün Sigorta Sektöründe Yapay Zekaya Hızlı Bir Bakış

Accenture tarafından yapılan bir ankete göre, bugün olduğu gibi müşterilerin %74'ü modern teknolojiyle etkileşime girmek ve bilgisayar tarafından oluşturulan sigorta tavsiye sistemini takdir etmek istiyor.

Hasar süreçlerinin bazı yönlerinin otomasyonunu benimsemeye erken başlayan şirketler, işlem süresi ve maliyetinde önemli bir düşüş ve hizmet kalitesinde iyi bir artış yaşayabilir. Erken benimseyenler hakkında konuşurken, Allstate Business Insurance, yakın zamanda EIS ile ortaklaşa ABIe'yi geliştirdi . ABIe (Abbie olarak konuşulur), ABI'nin ticari sigorta ürünleri hakkında bilgi arayan Allstate sigorta acentelerine hitap etmek için tasarlanmış, AI tabanlı bir sanal asistan uygulamasıdır. Umarım zaman geçtikçe, sigorta şirketlerine yapılan yapay zeka yatırımlarının bu tür atılımlarını daha fazla duyacağız.

Makine Öğrenimi, gelişmiş analitik ve IoT sensörlerinin güç kombinasyonu, sigortacıların potansiyel müşterilere ulaşmasına, gerçek zamanlı ihtiyaçlarını incelemesine, profillerinden risk büyüklüğüne ilişkin öngörüler geliştirmesine ve nihayetinde ısmarlama çözümler oluşturmasına olanak tanır.

Sigorta Sektöründe Yapay Zekanın Geleceği

Zorluklar mevcut pazarı dehşete düşürüyor gibi görünse de, sigortacılar hala Sigorta endüstrisindeki AI potansiyelini iyimser gözlerle görmeyi seviyor. Tüm avantajlardan yararlanmak için sigorta şirketlerinin, yapay zekayı müşteri deneyiminden daha fazlasını sunacak şekilde uygulamak için kurumsal düzeyde bir strateji geliştirmesi gerekiyor.

Şirketler, hasar yönetimi, görüntü tanıma yoluyla hasar analizi, otomatik self servis rehberliği ve diğerleri söz konusu olduğunda, Sigorta endüstrisinde halihazırda birden fazla yapay zeka uygulaması üzerinde çalışıyor .

Görüntü tanıma söz konusu olduğunda, genel hasar analizi, maliyet tahmini ve hasar tespiti, resim ve videoları tarayan botlar tarafından gerçekleştirilecektir. Bu şekilde, zamanla şirketler, birinci seviye hasar otomasyonu için tamamen görüntü tanıma teknolojisine güvenebilir ve ardından, tazminat taleplerini otomatik olarak çözebilir veya sigortadaki sahtekarlık tespitini otomatik olarak çözebilir.

Sigorta şirketleri, mevcut iş akışlarının akıllı otomasyonu üzerinde çalışarak, taleplerin yönetilmesi veya izlenmesi için harcanan zaman ve kaynakları azaltmayı, süreç verimliliğini artırmayı ve müşteri deneyimini iyileştirmeyi hedefleyebilir .