人工智能如何協助和簡化保險理賠管理流程
已發表: 2018-09-17保險業的人工智能提供了幾種有前途的技術解決方案
利用人工智能，保險公司可以實現戰略性構建的複雜環境
人工智能驅動的自動索賠支持系統可以將公司從昂貴的欺詐性索賠中解放出來
每天都有成千上萬的索賠、客戶查詢和大量不同的數據需要管理，人工智能現在經常被認為是保險業的顛覆性力量。
從全天候提供快速客戶服務的智能聊天機器人到通過其自動化能力提升任何工作場所功能的一系列機器學習技術，人工智能在保險領域不斷擴大的潛力已經在許多方面得到應用。
隨著人們對人工智能在保險行業改變遊戲規則的影響的認識和資源的增加，最初的猶豫和對其實施的淺薄不適現在正在迅速消退，因為它開始相信人工智能和機器學習帶來的能力和眾多機會. 剩下的唯一問題是——我們能把它的能力推到多遠？
人工智能在保險業中的作用
2017 年，人工智能通過快速創建受控、數字增強的自動化環境以實現最大生產力，在各個業務垂直領域展示了它的實質。
顯然，保險公司尤其可以從投資支持人工智能的技術中獲益良多，該技術不僅可以自動安排執行級別的任務，還可以通過幫助代理人做出正確的決策和無可辯駁的判斷來提高服務質量。
人工智能創新和解決方案一瞥
時至今日，保險公司面臨三大挑戰：
- 在正確的時間接觸潛在客戶
- 提供適合客戶要求的正確產品組合
- 為忠實客戶提供最快的索賠支持並拒絕虛假索賠
保險公司正在努力開發一種技術先進的系統，以幫助他們的所有員工保持同步。 這些員工從代理人、經紀人、索賠調查員到市場和支持團隊各不相同。 這些員工群體加上冗餘流程在保險生態系統中造成了層層混亂。
為了使系統更加精細和高效，他們應該選擇穩定且一致的人工智能解決方案，這些解決方案可以穿透混亂層，向客戶提出明確的價值主張。 保險業的人工智能提供了幾種有前途的技術解決方案：
- 不間斷的業務信息流
許多行業已經適應了不斷變化的數字技術環境，並創造性地集成了自動化和機器人技術，以重塑其生產渠道和非同步結構。 一些已經體驗並利用人工智能力量的行業是酒店、醫療保健、客戶服務、電子商務等。
保險公司和保險公司被大量數據和許多其他分散的管理部門所包圍，這並不是什麼新鮮事。
利用人工智能的數據處理能力，保險公司可以構建一個戰略性構建的複雜環境，在這個環境中，與業務和客戶交互相關的信息可以在一個通用平台上從一個特定部門流向另一個部門，而不會出現任何連鎖破壞。
因此，保險公司不僅為員工組織任務管理，而且在許多方面都有助於提升端到端信息管理系統的質量。
- 自動索賠支持
可以實施基於人工智能的聊天機器人來改善由多名員工運行的索賠流程的當前狀態。 在人工智能的驅動下，非接觸式保險理賠流程可以消除過多的人為乾預，並且可以自行報告理賠、捕獲損壞、更新系統並與客戶溝通。 這樣一個輕鬆的過程將使客戶毫不費力地提出索賠。
例如，人工智能驅動的理賠機器人可以審查理賠、驗證保單細節並通過欺詐檢測算法，然後再向銀行發送電匯指令以支付理賠費用。
這是使用標准文檔的索賠如何最大限度地減少人工並由機器人審查的最佳示例，從而為保險巨頭節省勞動力並提供即時客戶幫助。
通過識別索賠報告中的數據模式，人工智能驅動的自動索賠支持系統可以將公司從昂貴的欺詐性索賠、人為錯誤和由此產生的不准確中解放出來。
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- 保險聊天機器人的互動能力
由於冗長的文件、複雜的保單和繁瑣的說明，客戶經常會產生恐懼症，對購買保險單的想法感到困惑和畏懼。 他們需要類似人類的交互，以實現順暢的交易和教育。
智能聊天機器人超越了保險代理人的能力，在客戶設備上的消息應用程序中充當虛擬助手。 為了深入了解客戶查詢，聊天機器人應該具有 NLP 支持以及情緒分析，以評估客戶的反應並相應地解決問題。
客戶可以輸入或使用他們的聲音來表達他們對不同政策的擔憂，聊天機器人可以處理這些政策以提供個性化的解決方案。 從與索賠相關的基本問題開始，聊天機器人可以做更多的事情，例如產品推薦、促銷、潛在客戶開發或客戶保留。 這些機器人可以與您選擇的渠道（網站、Facebook、Slack、Twitter 等）集成，以指導客戶報價、政策解釋和購買保險。
- 高級承保
物聯網和跟踪設備會產生大量有價值的數據，這些數據可用於使確定保險費的過程保持正確和規範。 健康和汽車保險領域的健身和車輛跟踪系統產生了動態、智能的承保算法，可以巧妙地控制保費的規定方式。
使用人工智能和機器學習，保險公司可以節省承保流程和繁瑣的問題和調查所涉及的大量時間和資源，並使流程自動化。
保險機器人可以自動探索客戶的總體經濟和社會概況，以確定他們的生活模式、生活方式、風險因素和財務穩定性。
財務模式更規律的客戶有資格通過低保費感到安全。 由於人工智能能夠更嚴格地審查收集到的數據，它可以預測所涉及的風險量，保護公司免受欺詐，並為客戶提供合理的保險金額。
總部位於美國的初創公司MetroMile已經建立了稱為“按英里付費”的動態承保系統，其中汽車的使用決定了保險費。 在這裡，該公司安裝在車輛上的基於人工智能的設備使用一種特殊的算法來監控里程、顛簸、碰撞和摩擦、速度模式和其他汽車在道路上的掙扎，它收集了決定駕駛員是否駕駛必不可少的詳細數據應得低保費。
- 用於主動措施的預測分析
由機器學習支持的預測分析現在可能是許多采用人工智能解決方案的垂直業務的智能服務的核心。 然而，這種智能能力不僅僅旨在推動對客戶偏好的未來洞察力和定制相關產品。
健康保險公司正在推出有益的先發製人護理，專注於鼓勵客戶照顧他們的個人健康。 如果一個人保持健康，公司就不需要投資理賠和管理流程。
例如， Aditya Birla Health Insurance計劃了健康福利，以鼓勵客戶保持健康。 AI 的預測算法掃描過去一年的索賠活動和住院數據，以激勵客戶改善他們的健康狀況。
因此，如今，初創公司利用人工智能的獨特潛力來搜索大量索賠數據和覆蓋模式，從而更加積極主動地預測個人層面的健康風險，然後再實際發生。
- 營銷和外展
對於希望擴大影響力並確保獲得更高客戶的保險公司來說，營銷是另一種行動手段。 作為競爭激烈的市場的一部分，保險公司需要利用超越傳統冷呼叫方法的重要營銷策略。
由於數字中斷已經動搖了保險領域的基礎，舊的一攬子方法正處於滅絕的邊緣。 今天的客戶通過定制的銷售策略尋求復雜、豪華和極其個性化的服務。
利用保險行業中預測分析、NLP 和 AI 的綜合力量，代理可以訪問客戶和潛在客戶的完整資料。 可以進一步分析這些數據，以產生成熟的洞察力、對客戶偏好的準確預測以及應該在他們的營銷活動中添加哪些確切的產品或優惠。
快速了解當今保險業中的人工智能
根據埃森哲的一項調查，截至目前， 74% 的客戶希望與現代技術互動並欣賞計算機生成的保險建議系統。
較早採用其索賠流程某些方面的自動化的公司可能會經歷處理時間和成本的顯著下降，以及服務質量的良好提高。 談到早期採用者， Allstate Business Insurance 最近還與 EIS 合作開發了 ABIe 。 ABIe（稱為 Abbie）是一款基於 AI 的虛擬助理應用程序，旨在迎合 Allstate 保險代理人的需求，以尋找有關 ABI 商業保險產品的信息。 希望隨著時間的推移，我們會聽到更多這樣的人工智能投資對保險公司的突破。
機器學習、高級分析和物聯網傳感器的強大組合使保險公司能夠接觸潛在客戶、研究他們的實時需求、從他們的風險等級概況中獲得洞察力，並最終創建定制的解決方案。
保險業人工智能的未來
儘管挑戰似乎讓當前的市場感到沮喪，但保險公司仍然希望以樂觀的眼光看待人工智能在保險行業的潛力。 為了獲得全方位的收益，保險公司需要製定企業級戰略來實施人工智能，使其不僅僅提供客戶體驗。
在涉及索賠管理、通過圖像識別進行的損害分析、自動自助服務指導等方面，公司已經在研究人工智能在保險行業的多種應用。
在圖像識別方面，整體損害分析、成本估算和理賠將由掃描圖片和視頻的機器人進行。 這樣，隨著時間的推移，公司可以完全依靠圖像識別技術進行一級索賠自動化，隨後自動解決索賠或解決保險中的欺詐檢測。
通過對現有工作流程進行智能自動化，保險公司可以致力於減少用於管理或監控索賠的時間和資源，提高流程效率並增強客戶體驗。