人工智能如何协助和简化保险理赔管理流程
已发表: 2018-09-17保险业的人工智能提供了几种有前途的技术解决方案
利用人工智能，保险公司可以实现战略性构建的复杂环境
人工智能驱动的自动索赔支持系统可以将公司从昂贵的欺诈性索赔中解放出来
每天都有成千上万的索赔、客户查询和大量不同的数据需要管理，人工智能现在经常被认为是保险业的颠覆性力量。
从全天候提供快速客户服务的智能聊天机器人到通过其自动化能力提升任何工作场所功能的一系列机器学习技术，人工智能在保险领域不断扩大的潜力已经在许多方面得到应用。
随着人们对人工智能在保险行业改变游戏规则的影响的认识和资源的增加，最初的犹豫和对其实施的浅薄不适现在正在迅速消退，因为它开始相信人工智能和机器学习带来的能力和众多机会. 剩下的唯一问题是——我们能把它的能力推到多远？
人工智能在保险业中的作用
2017 年，人工智能通过快速创建受控、数字增强的自动化环境以实现最大生产力，在各个业务垂直领域展示了它的实质。
显然，保险公司尤其可以从投资支持人工智能的技术中获益良多，该技术不仅可以自动安排执行级别的任务，还可以通过帮助代理人做出正确的决定和无可辩驳的判断来提高服务质量。
人工智能创新和解决方案一瞥
时至今日，保险公司面临三大挑战：
- 在正确的时间接触潜在客户
- 提供适合客户要求的正确产品组合
- 为忠实客户提供最快的索赔支持并拒绝虚假索赔
保险公司正在努力开发一种技术先进的系统，以帮助他们的所有员工保持同步。 这些员工从代理人、经纪人、索赔调查员到市场和支持团队各不相同。 这些员工群体加上冗余流程在保险生态系统中造成了层层混乱。
为了使系统更加精细和高效，他们应该选择稳定且一致的人工智能解决方案，这些解决方案可以穿透混乱层，向客户提出明确的价值主张。 保险业的人工智能提供了几种有前途的技术解决方案：
- 不间断的业务信息流
许多行业已经适应了不断变化的数字技术环境，并创造性地集成了自动化和机器人技术，以重塑其生产渠道和非同步结构。 一些已经体验并利用人工智能力量的行业是酒店、医疗保健、客户服务、电子商务等。
保险公司和保险公司被大量数据和许多其他分散的管理部门所包围，这一事实并不新鲜。
利用人工智能的数据处理能力，保险公司可以构建一个战略性构建的复杂环境，在这个环境中，与业务和客户交互相关的信息可以在一个通用平台上从一个特定部门流向另一个部门，而不会出现任何连锁破坏。
因此，保险公司不仅为员工组织任务管理，而且在许多方面有助于提升端到端信息管理系统的质量。
- 自动索赔支持
可以实施基于人工智能的聊天机器人来改善由多名员工运行的索赔流程的当前状态。 在人工智能的驱动下，非接触式保险理赔流程可以消除过多的人为干预，并且可以自行报告理赔、捕获损坏、更新系统并与客户沟通。 这样一个轻松的过程将使客户毫不费力地提出索赔。
例如，人工智能驱动的理赔机器人可以审查理赔、验证保单细节并通过欺诈检测算法，然后再向银行发送电汇指令以支付理赔费用。
这是使用标准文档的索赔如何最大限度地减少人工并由机器人审查的最佳示例，从而为保险巨头节省劳动力并提供即时客户帮助。
通过识别索赔报告中的数据模式，人工智能驱动的自动索赔支持系统可以将公司从昂贵的欺诈性索赔、人为错误和由此产生的不准确中解放出来。
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- 保险聊天机器人的互动能力
由于冗长的文件、复杂的保单和繁琐的说明，客户经常会产生恐惧症，对购买保险单的想法感到困惑和畏惧。 他们需要类似人类的交互，以实现顺畅的交易和教育。
智能聊天机器人超越了保险代理人的能力，在客户设备上的消息应用程序中充当虚拟助手。 为了深入了解客户查询，聊天机器人应该具有 NLP 支持以及情绪分析，以评估客户的反应并相应地解决问题。
客户可以输入或使用他们的声音来表达他们对不同政策的担忧，聊天机器人可以处理这些政策以提供个性化的解决方案。 从与索赔相关的基本问题开始，聊天机器人可以做更多的事情，例如产品推荐、促销、潜在客户开发或客户保留。 这些机器人可以与您选择的渠道（网站、Facebook、Slack、Twitter 等）集成，以指导客户报价、政策解释和购买保险。
- 高级承保
物联网和跟踪设备会产生大量有价值的数据，这些数据可用于使确定保险费的过程保持正确和规范。 健康和汽车保险领域的健身和车辆跟踪系统产生了动态、智能的承保算法，可以巧妙地控制保费的规定方式。
使用人工智能和机器学习，保险公司可以节省承保流程和繁琐的问题和调查所涉及的大量时间和资源，并使流程自动化。
保险机器人可以自动探索客户的总体经济和社会概况，以确定他们的生活模式、生活方式、风险因素和财务稳定性。
财务模式更规律的客户有资格通过低保费感到安全。 由于人工智能能够更严格地审查收集到的数据，它可以预测所涉及的风险量，保护公司免受欺诈，并为客户提供合理的保险金额。
总部位于美国的初创公司MetroMile已经建立了称为“按英里付费”的动态承保系统，其中汽车的使用决定了保险费。 在这里，该公司安装在车辆上的基于人工智能的设备使用一种特殊的算法来监控里程、颠簸、碰撞和摩擦、速度模式和其他汽车在道路上的挣扎，它收集的详细数据对于决定驾驶员是否应得低保费。
- 用于主动措施的预测分析
由机器学习支持的预测分析现在可能是许多采用人工智能解决方案的垂直业务的智能服务的核心。 然而，这种智能能力不仅仅旨在推动对客户偏好的未来洞察力和定制相关产品。
健康保险公司正在推出有益的先发制人护理，专注于鼓励客户照顾他们的个人健康。 如果一个人保持健康，公司就不需要投资理赔和管理流程。
例如， Aditya Birla Health Insurance计划了健康福利，以鼓励客户保持健康。 AI 的预测算法扫描过去一年的索赔活动和住院数据，以激励客户改善他们的健康状况。
因此，如今，初创公司利用人工智能的独特潜力来搜索大量索赔数据和覆盖模式，从而更加积极主动地预测个人层面的健康风险，然后再实际发生。
- 营销和外展
对于希望扩大影响力并确保获得更高客户的保险公司来说，营销是另一种行动手段。 作为竞争激烈的市场的一部分，保险公司需要利用超越传统冷呼叫方法的重要营销策略。
由于数字中断已经动摇了保险领域的基础，旧的一揽子方法正处于灭绝的边缘。 今天的客户通过定制的销售策略寻求复杂、豪华和极其个性化的服务。
利用保险行业中预测分析、NLP 和 AI 的综合力量，代理可以访问客户和潜在客户的完整资料。 可以进一步分析这些数据，以产生成熟的洞察力、对客户偏好的准确预测以及应该在他们的营销活动中添加哪些确切的产品或优惠。
快速了解当今保险业中的人工智能
根据埃森哲的一项调查，截至目前， 74% 的客户希望与现代技术互动并欣赏计算机生成的保险建议系统。
较早采用其索赔流程某些方面的自动化的公司可能会经历处理时间和成本的显着下降，以及服务质量的良好提高。 谈到早期采用者， Allstate Business Insurance 最近还与 EIS 合作开发了 ABIe 。 ABIe（称为 Abbie）是一款基于 AI 的虚拟助理应用程序，旨在迎合 Allstate 保险代理人的需求，以寻找有关 ABI 商业保险产品的信息。 希望随着时间的推移，我们会听到更多这样的人工智能投资对保险公司的突破。
机器学习、高级分析和物联网传感器的强大组合使保险公司能够接触潜在客户、研究他们的实时需求、从他们的风险等级概况中获得洞察力，并最终创建定制的解决方案。
保险业人工智能的未来
尽管挑战似乎让当前的市场感到沮丧，但保险公司仍然希望以乐观的眼光看待人工智能在保险行业的潜力。 为了获得全方位的收益，保险公司需要制定企业级战略来实施人工智能，使其不仅仅提供客户体验。
在涉及索赔管理、通过图像识别进行的损害分析、自动自助服务指导等方面，公司已经在研究人工智能在保险行业的多种应用。
在图像识别方面，整体损害分析、成本估算和理赔将由扫描图片和视频的机器人进行。 这样，随着时间的推移，公司可以完全依靠图像识别技术进行一级索赔自动化，随后自动解决索赔或解决保险中的欺诈检测。
通过对现有工作流程进行智能自动化，保险公司可以致力于减少用于管理或监控索赔的时间和资源，提高流程效率并增强客户体验。