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索赔速度慢、欺诈索赔猖獗,AI究竟能不能改善保险业的两难生存状况?

2017-6-5 22:58| 发布者: cpaicp008| 查看: 297| 评论: 0|来自: 36氪

摘要: 保险行业正处在相互矛盾的困境。一方面,保险业是以客户为导向的行业,根据业务范围的大小存在一定的错误空间;另一方面,手动记录的大量的客户数据必须进行存档和分析。据 Experian 显示,当手动输入数据时,不完整 ...

保险行业正处在相互矛盾的困境。一方面,保险业是以客户为导向的行业,根据业务范围的大小存在一定的错误空间;另一方面,手动记录的大量的客户数据必须进行存档和分析。据 Experian 显示,当手动输入数据时,不完整或缺失的数据占所有错误的55%,另有32%的用户输入错误,这两种错误都不容易被检查出来。

会计师事务所 EY 的调查数据显示,全球消费者表示,相比较银行、超市、汽车制造业和网络购物,他们对保险行业的信任要打折扣。这种不信任的大部分来自于索赔不准确,当手动输入数据时,这些不准确是难以避免的。技术虽然进步了,但许多索赔过程仍然依赖于人类来管理诸如在众多数据库中匹配客户信息。如何以最高的准确率在最短的时间内传输数据?或者说,如何正确地验证索赔?人工智能(AI)正在成为加快索赔验证过程并提高数据准确性的有效途径。

AI 技术通过减少手动输入量来解决这个问题。实施人工授权以接管数据录入、分析过程的保险公司可以在一半时间内匹配信息。通过自动化,保险代理人可以转向更多以客户为导向的任务,如个性化客户体验。当然,错误地输入信息不是错误的唯一来源。保险代理人与过时的索赔系统和数据质量差,使得难以正确管理索赔。AI 技术则可以绕过索赔系统以提高整体精确度。

根据 JD Power&Associates 最近的财产索赔满意度调查显示,索赔周期时间是客户满意度的主要指标。研究发现平均索赔周期最短只需要十一天甚至更短。通过整合AI技术,保险公司可以使用认知分析来快速推荐适当的支付形式。

首先,AI挖掘信息并自动验证,然后,使用机器学习模型,对索赔做出决定,并选择是否自动将数据传输到系统进行付款。AI具有分析结构化数据(即在线数据库)和非结构化数据(如手写、信函和证书)的能力,这样可以提供最符合情境的索赔推荐。 

另一个困扰保险业的问题是欺诈性索赔。欺诈行为每年使保险业损失800亿美元。AI 同样有办法解决这一问题,使用 AI 技术,保险代理人可以使用自动验证,确保对每项索赔进行全面审查。AI 将索赔信息与相关政策相匹配,甚至可以使用认知分析能力来确定最可能是欺诈性的保险索赔,从而深入了解保险代理人需要特别留意的地方。

保险公司逐渐意识到了 AI 技术带来的人力和服务上的变革,数据显示,预计到2018年约有62%的企业将使用 AI 技术,预计到2020年将会实现39%的收入增长。未来,使用AI技术的保险机构将具有竞争优势,如果 AI 有助于提高保险行业整体索赔速度和准确性,客户满意度也必将增加,最终将成为推动行业发展的驱动因素。


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