Една застрахователна претенция може да премине през извличането на данни от документи за секунди и след това да прекара два дни в изчакване следващият екип да я забележи. Това е оперативният пропуск в основата на много програми за автоматизация. Задачата се изпълнява според предвиденото, докато претенцията продължава да се движи във фрагментирана оперативна среда.
Пазарното проучване на EIOPA установява, че 50% от анкетираните вече използват изкуствен интелект в общото застраховане, а 24% го прилагат в животозастраховането. Само 27 от участващите застрахователи обаче използват изкуствен интелект по цялата верига на стойността. В доклада се заключава, че „повечето застрахователи използват изкуствен интелект само в избрани области и случаи на приложение“.
По-бързото изпълнение на задачите може да не промени цялостния цикъл на претенцията
Обработката на застрахователни претенции рядко се извършва в рамките на една платформа. Приемането може да се осъществява през портал, данните за полицата да се съхраняват в система за администриране на полици, доказателствата в хранилище за документи, проверките за измами да се извършват от специализиран доставчик, а плащането да се обработва в платежна система.
Да разгледаме претенция по автомобилна застраховка, подадена в петък следобед. Формулярът се прочита автоматично, снимките на автомобила се класифицират, а валидността на полицата се потвърждава. В понеделник експертът установява, че оценката за ремонта се намира в друга опашка и не е възложено вземането на решение относно отговорността. Автоматизацията е изпълнила задачата си, но претенцията почти не е напреднала.
Роботизираната автоматизация на процеси подобрява въвеждането на данни, прехвърлянето на документи, проверките на застрахователното покритие и инициирането на плащания. Ефектът ѝ е ограничен, когато на следващия етап липсват необходимите данни, приоритет или ясно определен отговорник.
Обработката на изключения е реалната оперативна среда
Автоматичната обработка без човешка намеса следва установени правила при наличие на пълни данни. Реалните операции включват спорове относно покритието, несъответствия между документи, индикации за измама, уязвими клиенти, зависимости от трети страни и ограничения на правомощията за одобряване на обезщетения.
Тези случаи изискват професионална преценка и предварително определен маршрут в оперативния модел. Всяко изключение се нуждае от посочен отговорник, съответните доказателства, срок за вземане на решение, правило за ескалация и контролиран начин за връщане към основния работен процес. Без такава структура автоматизацията само ускорява постъпването на претенции в опашките за ръчна обработка.
Човешкият надзор запазва практическата си роля при решения, свързани със застрахователното покритие, отговорността и изплащането на обезщетения. Според EIOPA застрахователите използват изкуствения интелект предимно по този начин, като системата предлага отговор, а човекът запазва правото на окончателно решение.
Резултатите при обработката на претенции се определят между системите
Най-ясните случаи на приложение се намират там, където големият обем се съчетава с повтаряща се координация: разпределяне на претенциите според тяхната сложност, събиране на липсващи документи, синхронизиране на данните за полиците и претенциите, ескалиране на забавени случаи, подпомагане на проверките за измами, иницииране на одобрени плащания и изпращане на точна информация за статуса.
Надеждната изходна оценка измерва времето между отделните етапи, повторно отворените задачи, продължителността на нерешените изключения, исканията за липсваща информация и контактите с клиенти, предизвикани от неясен статус. Автоматизацията на обслужването на клиенти може да намали тези запитвания, когато актуализациите отразяват действителния работен процес.
Корпоративната автоматизация с изкуствен интелект създава измерима стойност, когато управлява движението на претенциите между системи, екипи и точки за вземане на решения, включително при случаите, които се отклоняват от стандартния процес.
