智能自动化如何改变保险业

保险经纪人手动填写纸质健康保险表格。一台笔记本电脑在他身后打开。新的自动化技术和不断变化的客户期望正在推动许多bob手机登陆的快速发展。然而 保险业 传统上,从这些突破中受益的速度较慢。许多公司仍然依赖手动流程,而牺牲了客户在员工处理复杂文档时等待很长时间的客户。

传统的 机器人流程自动化 (RPA) 和光学字符识别 (OCR) 在保险领域取得的成功有限。相比之下, 智能自动化 (IA) 可以为bob手机登陆指明前进的道路。 IA 可以改变这些组织的运作方式,以满足客户日益增长的需求,使他们能够更有效地竞争。虽然这些工具中有许多是保险业的新工具,但它们可以帮助扩大运营规模并提高应对灾难性事件的弹性。通过结合数字化、RPA 和 人工智能/机器学习 (ML),IA 不仅可以通过单个流程的端到端自动化,而且可以通过整个业务功能的端到端自动化解决保险中的复杂问题。

为什么保险业在采用自动化方面进展缓慢

一位身着磨砂膏的医生与她的两名老年患者进行体检最大限度地发挥保险业的自动化潜力存在多重障碍。从历史上看,RPA 在自动化已经数字化、重复、标准化、规则驱动的大容量流程方面发挥了重要作用。但是,如果不满足自动化的这些先决条件,会发生什么?由于保险业的性质及其底层流程,这些限制会极大地限制可以自动化的范围。输入数据可变性、利益相关者互动的复杂性和细微的决策等问题都是保险业的标志,这些标志历来使 RPA 的采用变得复杂,结果好坏参半。

流程自动化的潜在复杂性之一是,大多数保险流程所需的数据可能以各种格式存在:结构化、非结构化和半结构化。此外,这些数据通常通过多种渠道在整个保险生态系统中共享,例如电子邮件、PDF 附件、在线门户、联络中心呼叫、内部电话和传真。这些媒体中的每一种都要求以出色的准确度适当地接收、上下文化和数字化数据,然后才能考虑自动化。另一个复杂因素:保险文件通常包括手写信息,最常见的是第一次损失通知 (FNOL)、姓名或地址变更以及受益人文件。保险提供商和处理组织通常从通过电子邮件、非结构化政策和员工福利文件(例如牙科、收入保护、长期和短期残疾和医疗文件)发送的高度非结构化请求中提取数据。人们可能还需要从物理参考手册和活页夹或单据中验证和获取数据,这些数据可能很长,并且使用不一致的语言来描述相同的概念。

许多第三方参与了端到端的保险生命周期。处理保险索赔的简单任务可能包括被保险人、保险公司、经纪人、索赔管理员和理算员(两者都可以外包或内部)、医疗服务提供者、汽车商店和其他专业人士之间的互动.每个利益相关者都增加了可以和不能自动化的复杂性。例如,一方可以制定禁止任何类似屏幕抓取的规则,而另一方可能对“向机器人发送电子邮件”的概念感到不舒服。成功率低且经常需要人工干预的自动化很容易阻碍自动化程序的潜力。在尝试在保险领域使用 RPA 之前,需要考虑这些因素中的每一个以及其他几个因素。

传统自动化的另一个障碍是许多保险流程需要了解给定请求的上下文和细微差别。此外,处理不完整信息的工作通常很难避免。由于 RPA 最适合具有明确且明确的“IF-THEN”规则的流程,因此设计它们以适应保险领域经常变化的环境通常似乎无法克服,并且经常导致无所作为。

保险业如何从自动化的进步中受益

尽管存在上述问题,自动化领域的创新使保险业现在比以往任何时候都更能从自动化中受益。新的智能自动化方法结合了数字化、RPA 和 AI/ML 的最新进展,拥有众多成功用例。

我们认为,保险公司可以利用以下几种智能自动化候选方案:

  • 新业务报价: 当经纪人提交报价风险时,通常每个经纪人都会提交自己的表格,通常信息不完整。智能自动化可以采用任何格式提供的任何信息,将其上传到系统中,并对适当的承销商报价的风险进行分类。这对于商业保险公司来说尤为突出,他们可以使用承销商等高成本资源来输入数据,甚至在他们决定是否要对风险进行报价之前。
  • 医生和医学评估: 在人寿保险环境中,保险公司可以从医疗保健专业人员那里以多种不同格式接收医疗信息。智能自动化可以获取、消化这些信息,并确保将其适当地传达给承保团队。这使团队能够快速有效地做出定价决策。类似地,同样的方法可用于医疗人员对索赔人进行评估的索赔决定。
  • 付款处理: 保险公司负责向索赔人和服务提供商发放资金。他们通常需要发票和收据来处理付款。发票和收据处理可以通过传统的 OCR 和基于机器学习的数字化产品完成。
  • 特诺尔: 随着保险公司对索赔的处理变得更加复杂,他们可以在提出索赔的那一刻开始做出需要注销的决定。这样可以防止索赔人和保险公司之间的冗长来回,并当场解决汽车索赔。
  • 实时汽车损坏评估和维修估算: 在汽车保险环境中,损失或损坏估计是一个耗时的迭代过程,它依赖于经过广泛训练的估计器。一些 AI 驱动的产品,例如 易于处理,允许实时评估汽车损坏并加快索赔和结算。
  • 灾害分析评估: 人工智能可以处理卫星数据并分析和加速评估过程。灵活的解决方案可捕捉损坏的照片并预测维修成本。
  • 一般数据洞察、分类和评估预测: 商业保险可以从基于 AI/ML 的有针对性的工具中受益匪浅,这些工具向保险公司提供预测数据,以更好地对商业业务进行分类和评估。
  • 保险联络中心支持: 会话式人工智能在各行各业都广受欢迎,保险也不例外。今天的聊天机器人在各行各业得到广泛应用,在许多情况下负责 50% 的在线客户对话,从而降低运营成本并提高最终客户的满意度。

如何通过智能自动化实现索赔受理

自动化专家为智能自动化编写代码让我们将注意力集中在一个通过智能自动化方法实现自动化的特定示例上:索赔受理或第一次损失通知 (FNOL)。几年前,这种类型的过程被认为是 RPA 的一个非常糟糕的候选者。索赔受理过程很难自动化,因为索赔受理是除索赔人以外的第一次知道需要保险索赔。如果给定的保险公司将提交的索赔转发给第三方,该方通常会处理天文数字的复杂性。也就是说,传入的信息可以来自无数的保险公司。每个保险公司都可以通过电子邮件所附的十个、二十个或更多模板中的一个发送索赔信息,并且通常以半非结构化或完全非结构化的方式发送。

这些输入将使使用传统 OCR 和 RPA 的工作极其耗时且成功率非常低。 OCR 需要为每个保险公司的每个模板变体进行深入的定制开发,这将导致需要配置数千个 OCR 模板。如果信息并非总是在模板的同一字段或给定行中找到,则无法处理该信息,从而导致手动bob手机登陆和变通方法。非结构化电子邮件输入几乎不可能使用 RPA 自动化,缺少搜索特定关键字或希望电子邮件发件人使用一致的电子邮件标题和措辞来描述一个概念。众所周知,这两种方法的成功率都非常低。

尽管索赔受理流程是保险bob手机登陆的一个具体例子,但它代表了保险公司、经纪人和 BPO 中普遍存在的问题。大量活动占用了管理员的大量时间。在此示例中,在内部系统中设置声明可能需要 10-20 分钟的手动bob手机登陆。如果除了其他活动之外,您每天必须执行一百次此任务,会发生什么情况?如果可以通过智能自动化成功处理像 FNOL 这样复杂的流程,那么额外的自动化机会将非常引人注目。

推动智能自动化的新技术突破如何将理赔从不可能的自动化转变为成功

最近的一个重大突破在于当今的数字化技术。与传统的 OCR 不同,新的文本识别技术,如 SortSpoke,在学习和背景化非结构化数据的能力方面使自己与众不同。 SortSpoke 等工具不再依赖于在严格定义的字段中查找字符,而是在非结构化文本段落中查找所需的数据。这些工具不仅在索赔受理过程的初始输入阶段非常有用,而且在需要理解非结构化信息的任何地方都非常有用。这种尖端的数字化由强大的机器学习模型提供支持。 AI 和 ML 可以进一步帮助在更复杂的流程中进行情境化和决策。下面是图 1 中索赔受理的智能自动化方法的表示。

SortSpoke 智能自动化流程的描述
图 1:索赔受理流程的智能自动化方法的表示

智能自动化的好处

智能自动化的好处很多。首先是能力创造。自动化一个高频、高复杂性的流程,比如索赔受理,可以释放高达 90% 的资源,这些资源通常参与该流程。这意味着可以更可持续地完成工作,并且可以重新部署这些资源,为客户提供更多高价值的服务。一个相关的好处是改善员工体验。自动化可以将员工从手动数据输入等重复性和耗费注意力的工作中解放出来。此外,自动化消除了保险bob手机登陆中常见的容易出错的验证工作的需要。

这些好处触及了 IA 可能性的表面。通过自动化保险流程,处理速度提高,从而增强最终客户体验,使保险公司能够更快速地响应索赔人的需求。接收源的数字化和自动化带来的固有标准化使数据挖掘和从保险流程中获得有意义的结果变得更加容易。如今,许多自动化工具与领先的数据分析平台很好地集成在一起。最后,自动化的一个副产品是它增加了严谨性和跟踪性,使审计和更无缝地扩展过程变得更容易。

多年来,自动化一直是保险内外的流行语,因为组织一直在寻求建立内部卓越中心。虽然自动化的好处已经取得进展,但大部分悬而未决的果实已被采摘。然而,随着可以将人工智能与自动化相结合的新技术不断涌现,智能自动化的曙光已经到来。

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By: 安德鲁·沃尔奇, 业务负责人, 保险和 珍雅·杜达列娃, 高级项目经理,智能自动化