الحد من الاحتيال والأخطاء: قضية معالجة المطالبات الآلية بالذكاء الاصطناعي في تأمين P&C

يعد الاحتيال والأخطاء في مطالبات التأمين من التحديات المستمرة التي تكلف الصناعة المليارات كل عام. من تقارير الأضرار المبالغ فيها إلى المطالبات الملفقة الصريحة، يجب على شركات التأمين التعامل باستمرار مع الأنشطة الاحتيالية التي تؤدي إلى تآكل الربحية وزيادة أقساط التأمين. في الوقت نفسه، يمكن أن تؤدي الأخطاء البشرية غير المقصودة - مثل أخطاء إدخال البيانات والحسابات الخاطئة والوثائق غير المكتملة - إلى دفعات غير صحيحة ونزاعات العملاء والمشكلات التنظيمية.

على الرغم من التقدم في التحول الرقمي، لا تزال العديد من شركات التأمين تعتمد على معالجة المطالبات اليدوية، مما يجعل اكتشاف الاحتيال وصيانة الدقة أمرًا صعبًا. تتضمن الطرق التقليدية مراجعات تستغرق وقتًا طويلاً وعمليات تحقق معقدة واتخاذ قرارات ذاتية، مما يؤدي غالبًا إلى التأخير والتناقضات وإشارات الاحتيال الفائتة.

هذا هو المكان الذي تُحدث فيه معالجة المطالبات الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي ثورة في الصناعة. من خلال الاستفادة من التعلم الآلي والتعرف على الصور والتحقق المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يمكن لشركات التأمين أتمتة اكتشاف الاحتيال وتقليل الأخطاء ومعالجة المطالبات بسرعة ودقة أكبر. في هذه المقالة، سنستكشف كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل معالجة المطالبات في تأمين P&C، وكيف يقلل الاحتيال والخطأ البشري، ولماذا يجب على شركات التأمين اعتماد أتمتة المطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للبقاء في المنافسة.

تطور معالجة المطالبات: من الأتمتة اليدوية إلى الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي

كانت معالجة المطالبات تقليديًا عملية كثيفة العمالة وقائمة على الورق، مما يتطلب من خبراء التعديل تقييم المطالبات يدويًا والتحقق من الوثائق والتحقق من المعلومات عبر أنظمة متعددة. هذا النهج، على الرغم من شموليته، بطيء بطبيعته، وعرضة للخطأ البشري، وعرضة بدرجة كبيرة للاحتيال.

ومع اكتساب التحول الرقمي زخمًا، اتجهت شركات التأمين نحو سير العمل الآلي، مما أدى إلى تقليل الأعمال الورقية وزيادة الكفاءة. ومع ذلك، لا تزال جهود الرقمنة المبكرة تتطلب رقابة يدوية كبيرة، مما يحد من قدرتها على تحديد المطالبات الاحتيالية أو تقليل الأخطاء على نطاق واسع.

اليوم، تمثل معالجة المطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي القفزة الرئيسية التالية إلى الأمام. مكّن الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع تحليلات البيانات المتقدمة، شركات التأمين من التشغيل الآلي الكامل لتلقي المطالبات والتقييم واكتشاف الاحتيال والمدفوعات - مما أدى إلى إزالة أوجه القصور وتقليل المخاطر. يسمح هذا التحول من المعالجة اليدوية التفاعلية إلى اتخاذ القرارات الاستباقية القائمة على الذكاء الاصطناعي لشركات التأمين بمعالجة المطالبات في دقائق بدلاً من أيام مع تحسين الدقة ومعدلات اكتشاف الاحتيال.

من خلال الاستفادة من البيانات في الوقت الفعلي من مصادر متعددة، تضمن أتمتة المطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تسوية المطالبات بشكل أسرع وأكثر عدلاً ودقة - مما يعود بالفائدة على كل من شركات التأمين وحاملي وثائق التأمين.

ارتفاع تكاليف الاحتيال والأخطاء في مطالبات P&C

تعد مطالبات التأمين الاحتيالية استنزافًا ماليًا كبيرًا لهذه الصناعة، حيث تشير التقديرات إلى أن شركات التأمين الأمريكية تخسر أكثر من 40 مليار يورو بسبب الاحتيال كل عام. تتخذ المطالبات الاحتيالية أشكالًا مختلفة، بما في ذلك تكاليف الإصلاح المتضخمة والحوادث المرحلية والمستندات التي تم التلاعب بها والاحتيال في الهوية. وبدون تدابير قوية للكشف عن الاحتيال، فإن هذه المطالبات تفلت من الشقوق، مما يؤدي إلى ارتفاع المدفوعات وزيادة أقساط التأمين لحاملي وثائق التأمين الصادقين.

بالإضافة إلى الاحتيال، تساهم الأخطاء البشرية البسيطة في معالجة المطالبات أيضًا في خسائر غير ضرورية. يمكن أن تؤدي التقارير غير الصحيحة وتقييمات الأضرار غير الصحيحة والإشراف في التحقق من تفاصيل حامل البوليصة إلى رفض المطالبة بشكل غير مشروع أو دفع مبالغ زائدة، مما يؤدي إلى إلحاق الضرر المالي والسمعة بشركات التأمين.

وفي حين تعتمد الطرق التقليدية للكشف عن الاحتيال على مراجعات المطالبات اليدوية، وعمليات التدقيق العشوائية، ووضع علامات حمراء على الأنماط المشبوهة، فإن هذه الأساليب تفتقر إلى قابلية التوسع والكفاءة. تحتاج شركات التأمين إلى نهج أسرع وأكثر ذكاءً لمنع الاحتيال والحد من الأخطاء - وهو النهج الذي توفره الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل التشغيل الآلي للمطالبات

توفر معالجة المطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الأتمتة والدقة ومنع الاحتيال في كل مرحلة من مراحل سير عمل المطالبات. على عكس المعالجة اليدوية، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المطالبات على الفور والتحقق من المستندات واكتشاف الحالات الشاذة وتقييم الضرر بدقة.

بدلاً من الاعتماد على أدوات الضبط لفحص كل طلب مطالبة يدويًا، تقوم الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي تلقائيًا باستخراج البيانات والتحقق من صحة معلومات حامل البوليصة وتقييم تلف السيارة. تقارن نماذج الذكاء الاصطناعي تفاصيل المطالبات بالبيانات التاريخية وأنماط الاحتيال في الصناعة، وتقوم على الفور بالإبلاغ عن المطالبات عالية المخاطر لمزيد من المراجعة مع تتبع المطالبات المشروعة بسرعة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لأدوات التعرف على الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل صور التلف المقدمة مع المطالبات، مما يضمن تقييمات الأضرار الموضوعية والمتسقة. تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي هذه شركات التأمين على منع الاحتيال من خلال اكتشاف الصور التي تم التلاعب بها وتقديرات الإصلاح المعدلة وتقارير الحوادث الكاذبة.

النتيجة؟ تسويات أسرع للمطالبات، ودفعات احتيالية أقل، وتقييم أكثر دقة للمخاطر.

دور منظمة العفو الدولية في التحقيق في المطالبات ودعم SIU (وحدة التحقيقات الخاصة)

في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكنه أتمتة معظم مهام معالجة المطالبات، إلا أن المطالبات عالية المخاطر أو المشبوهة لا تزال تتطلب مزيدًا من التحقيق من قبل وحدات التحقيقات الخاصة (SIU). يتمثل التحدي الذي تواجهه شركات التأمين في كيفية تحديد هذه الحالات بشكل فعال وتحديد أولوياتها مع منع تأخير المطالبات المشروعة.

يعزز الذكاء الاصطناعي قدرات SIU من خلال فرز المطالبات بناءً على مخاطر الاحتيال، والمراجع المرجعية لمصادر البيانات، وتقديم رؤى أعمق حول النشاط المشبوه. بدلاً من التدقيق اليدوي في آلاف المطالبات، تتلقى فرق SIU درجات مخاطر الاحتيال الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لهم بالتركيز على الحالات الأكثر خطورة.

على سبيل المثال، تعمل أدوات الكشف عن الاحتيال المدعومة بالذكاء الاصطناعي من Inaza على تحليل التناقضات في المطالبات والتلاعب بالبيانات الوصفية والشذوذات السلوكية لتحديد الادعاءات التي تتطلب تدقيقًا أعمق. بالإضافة إلى ذلك، يساعد التحقق من التوقيع القائم على الذكاء الاصطناعي وتحليل المستندات SIUs على التعرف بسرعة على المستندات المزورة أو عمليات تقديم المطالبات المعدلة.

من خلال تزويد فرق SIU بالرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لشركات التأمين تسريع التحقيقات في الاحتيال وتقليل الإيجابيات الكاذبة وتحسين دقة اكتشاف الاحتيال - مما يوفر الملايين من المدفوعات الاحتيالية.

كيف تساعد أتمتة مطالبات الذكاء الاصطناعي من Inaza شركات التأمين

توفر حلول إدارة المطالبات القائمة على الذكاء الاصطناعي من Inaza لشركات التأمين منصة التشغيل الآلي الشاملة التي تبسط اكتشاف الاحتيال وتقليل الأخطاء وتسريع تسوية المطالبات. تدمج تقنيتنا:

• استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي - يقوم بأتمتة التقاط بيانات FNOL من رسائل البريد الإلكتروني ونماذج الويب ونصوص الهاتف.
• تقييم أضرار المركبات AI - يستخدم التعرف على الصور لتقييم تكاليف الإصلاح بدقة عالية.
• الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الصور المعالجة - يحدد صور المطالبة المعدلة أو الاحتيالية لمنع الاحتيال.
• التحقق من التوقيع بالذكاء الاصطناعي - يكتشف التوقيعات المزورة على مستندات المطالبات.
• نماذج كشف الاحتيال المتقدمة - يحلل أنماط المطالبات التاريخية لتحديد مخاطر الاحتيال والإبلاغ عنها.

من خلال تنفيذ أتمتة المطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من Inaza، يمكن لشركات التأمين تقليل خسائر الاحتيال وتعزيز الدقة وتحسين سرعات معالجة المطالبات - دون زيادة التكاليف التشغيلية.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في مطالبات تأمين P&C

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، ستصبح المعالجة الآلية للمطالبات معيار الصناعة. ستشمل التطورات المستقبلية ما يلي:

• نماذج أكثر تعقيدًا للكشف عن الاحتيال مدربة على اتجاهات الاحتيال العالمية.
• تكامل Blockchain لإنشاء سجلات مطالبات مقاومة للعبث.
• تحليلات تنبؤية للتنبؤ بالمطالبات، مما يسمح لشركات التأمين بتوقع مخاطر الاحتيال قبل حدوثها.

من خلال تبني التشغيل الآلي للمطالبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي اليوم، يمكن لشركات التأمين إثبات عملياتها في المستقبل، والحد من الاحتيال، وتقليل الأخطاء، وتقديم حلول مطالبات أسرع وأكثر دقة.

لمعرفة المزيد حول كيفية قيام الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي بتحويل التأمين، استكشف حلول إدارة المطالبات من Inaza هنا. أو تحقق من مدونتنا السابقة حول اكتشاف الاحتيال هنا.

‍

لطلب عرض توضيحي لحلولنا قيد التنفيذ أو التحدث إلى أحد خبراء Inaza، تفضل بزيارة صفحة الاتصال.