Страховая отрасль оперирует большим количеством данных – договора, претензии, счета, финансовые отчеты, электронные письма, медицинская информация и т.д. Из подразделений в главный офис поступает неструктурированная (PDF-файлы, текстовые документы, изображения, таблицы и видео) и структурированная информация – массивы данных, пригодные для последующего анализа.

Наиболее подходящий инструмент для работы с большим объемом данных – искусственный интеллект. Система выявляет закономерности в документах, формирует шаблоны, структурирует информацию и т.д. Вследствие этого рабочий процесс в компании автоматизируется, а участие человека требуется только для контроля работы AI.

Из всех качеств интеллектуальных машин в страховой сфере самыми актуальными являются:

  • управление данными;
  • обнаружение случаев мошенничества;
  • обработка претензий.

Управление данными

AI собирает информацию из множества источников: чат с клиентами, формы обратной связи на сайте компаний, сообщения в социальных сетях, электронные письма, отчеты по финансовым операциям и прочее.

Система ИИ определяет, в какое подразделение страховой компании направить обработанные данные – например, в отдел по работе с претензиями или отдел обслуживания. Подобный механизм работы приведет к быстрой реакции сотрудника на письмо или жалобу, следовательно, повысит удовлетворенность клиентов от обращения в компанию.

Машинное обучение и алгоритмы семантического поиска настраиваются так, чтобы система моментально распознавала, в какой отдел страховой службы направить письмо или договор. Этот процесс называется маршрутизацией документов – он экономит время сотрудников и оптимизирует процесс деятельности компании.

Еще один механизм взаимодействия с клиентами – использование возможностей ИИ для текстовой обработки данных из социальных сетей. Что пишут клиенты о страховой компании, как оценивают уровень услуг – об этом программа сделает вывод, выполнив поиск по ключевым словам.

Обнаружение случаев мошенничества

Согласно данным Insurance Europe, в европейских странах 10% от общего количества всех страховых претензий являются мошенническими. Например, в Великобритании страховые компании ежегодно игнорируют выплаты по несуществующим страховым случаям на 2,48 млрд долл. А в 2011 году Французская федерация страхования выявила в стране мошеннических претензий на сумму около 195 млн.долл.

Системы AI извлекают данные из всех страховых заявок или претензий, определяя сумму требуемой выплаты и проверяя законность возмещения ущерба. Именно так определяют недобросовестные требования о получении денежной компенсации. Несколькими десятилетиями ранее подобный анализ был просто невозможен – человек выполняет схожие задачи очень долго, на поиск закономерностей или несоответствий людям потребовалось бы несколько лет. Кроме того, используя семантический анализ, AI может обнаружить в исковых заявлениях по разным происшествиям предложения, полностью совпадающие друг с другом (еще один признак обмана).

Обработка претензий

Крупные страховые компании постоянно работают с претензиями,а своевременные ответы на них – это часть рутинной каждодневной деятельности, отнимающей примерно 40% времени страхового специалиста.

Работа с претензиями входит в функционал ИИ-систем каждой страховой организации, как и обработка заявок на медицинское страхование. Структура этих документов похожа, но заявки кроме простого текста содержат диагностическую терминологию, например, медицинские сокращения и аббревиатуры. Машинный интеллект быстро распознает текст, классифицирует заявку или претензию по тематике, и направляет в соответствующий отдел.

Помимо классификации, искусственный интеллект в сфере B2B, умеет транскрибировать речь клиента во время телефонного звонка со страховым агентом, а затем автоматически заполнять форму заявки или претензии. В случае неполных данных, ИИ автоматически свяжется по электронной почте с клиентом, указав пункты, которые нужно заполнить.

Среди прочих возможностей ИИ в страховании – оценка ущерба автомобиля после ДТП. Система AI оценивает состояние автомобиля, основываясь на анализе изображений с места аварии, привязывает к существующему случаю историю выплат по предыдущим ДТП (если они были). Этот способ оценки ущерба тестировала бельгийская страховая фирма Ageas. По окончании пробного периода работы системы ИИ представители Agean сообщили, что с помощью AI агенты значительно сократили общее время оценки случаев, а также сразу установили точную сумму компенсационной выплаты.

Несмотря на кажущуюся самостоятельность, системы ИИ до сих пор нуждаются в контроле со стороны персонала компании. Чтобы облегчить использование “умного” ПО для сотрудников страховых компаний, поставщики интеллектуальных приложений и программ предлагают готовые решения для бизнеса: такие AI-системы выполняют поиск данных, их оцифровку, анализ, хранение и обеспечивают защиту информации.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

Торговый гигант Walmart объявил о патенте на изобретение пчелы-дрона

Возможности ИИ в юридической отрасли

Комментарии