إطلاق العنان لسحر التحليلات التنبؤية في إدارة المطالبات

في الأسبوع الماضي، أتيحت لي الفرصة لحضور مؤتمر Connected Claims في أوستن. كان أول مؤتمر يركز على المطالبات. كان موضوع المناقشة الأساسي هو الذكاء الاصطناعي. ماذا ومتى وكيف ولماذا. في حين أن الذكاء الاصطناعي ذو قيمة لكل وحدة أعمال في مؤسسة التأمين، إلا أنه من الصعب القول بأن الادعاءات قد تحصل على أكبر قيمة باستخدام الذكاء الاصطناعي. أود أن أجرؤ على القول إنها ستعمل بشكل سحري في قسم المطالبات الخاص بك.

تخيل وجود كرة بلورية يمكنها التنبؤ بنتائج المطالبات، وتحديد أولويات الحالات عالية الخطورة، وتسريع القضايا الأبسط للحصول على حلول سريعة. يبدو مثل السحر، أليس كذلك؟ حسنًا، قد لا تحتوي التحليلات التنبؤية على عصا، لكنها قريبة جدًا. بدعم من تقنيات مثل التعلم الآلي والشبكات العصبية والتعلم العميق (مصطلح خيالي للذكاء الاصطناعي يحاكي الفكر البشري)، تحولت التحليلات التنبؤية من كلمة طنانة إلى تغيير عملي لقواعد اللعبة. دعونا نرى كيف يمكن لمحترفي المطالبات جعل هذا «السحر» يعمل في العالم الحقيقي.

لماذا تعتبر التحليلات التنبؤية صفقة كبيرة

تتمحور التحليلات التنبؤية حول إيجاد العلاقات بين المتغيرات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. ولكن هنا تكمن المشكلة: في الماضي، شعرت هذه العملية وكأنها محاولة لإكمال لغز مكون من 10000 قطعة مع فقدان نصف القطع. جعلت الأنظمة القديمة المحدودة والحمل الزائد للبيانات من المستحيل تقريبًا توصيل النقاط. لحسن الحظ، كانت تلك الأيام وراءنا في الغالب. تستخدم التحليلات التنبؤية الحديثة خوارزميات متقدمة لفحص جبال البيانات واكتشاف أنماط ذات معنى. وفي إدارة المطالبات، يعني ذلك الفرز الأكثر ذكاءً: الإبلاغ عن المطالبات عالية التكلفة للتدخل المبكر والتعقب السريع للمطالبات منخفضة التكلفة للتسوية. ما كان في السابق لعبة تخمين تستغرق وقتًا طويلاً أصبح الآن عملية تعتمد على البيانات وهي أسرع وأكثر دقة وأقل إيلامًا.

مجموعة الأدوات: كيف يصنع الذكاء الاصطناعي السحر يحدث

الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) هما الأبطال الخارقين وراء التحليلات التنبؤية. وإليك كيفية عملها: تتعلم نماذج التعلم الآلي من البيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. فكر في الأمر على أنه تعليم الكمبيوتر التعرف على الأنماط - مثل الطريقة التي يمكن بها للضابط المتمرس التعرف على علامات المطالبة عالية المخاطر بعد سنوات من العمل. على سبيل المثال، في إدارة المطالبات، يمكن للنموذج التنبئي تقييم عوامل مثل أجزاء الجسم المصابة، أو مشاركة المحامي، أو حتى موقع المدعي للتنبؤ بتكاليف المطالبة أو شدتها. ويمكنه أيضًا التنبؤ بالنتائج الأخرى، مثل احتمالية الجراحة أو تمثيل المحامي، مما يمكّن خبراء التقييم من اتخاذ خطوات استباقية في كل مرحلة من مراحل دورة حياة المطالبات. الآن، دعونا نتحدث عن البيانات غير المهيكلة - تلك الكومة الفوضوية من ملاحظات التعديل ورسائل البريد الإلكتروني والتقارير التي يصعب مناقشتها. أدخل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، التي تساعد الذكاء الاصطناعي على قراءة النص الفوضوي وتفسيره. يشبه الأمر وجود مساعد رقمي يمكنه التمشيط بين ملاحظات أداة الضبط واستخراج التفاصيل المهمة لتغذية النماذج التنبؤية. أضف التعلم العميق إلى هذا المزيج، وستحصل على ذكاء اصطناعي قادر على التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة وتحديد الأنماط وتعزيز عمليات المطالبات.

التغلب على دراما البيانات: Clean Beats Big في كل مرة

إذا كنت تعتقد أن التحليلات التنبؤية تتعلق فقط بتغذية تدفقات لا نهاية لها من البيانات إلى الكمبيوتر وانتظار ظهور الأفكار، فكر مرة أخرى. يحدث السحر الحقيقي عندما تقوم بتحويل البيانات الفوضوية أو غير المكتملة أو غير المهيكلة إلى شيء نظيف وقابل للتنفيذ. لطالما كانت أقسام المطالبات مترددة في الغوص في الذكاء الاصطناعي بسبب البيانات المفقودة أو غير المكتملة. ولكن مع تقنيات البرمجة اللغوية العصبية المتقدمة، يمكن استخلاص حتى التفاصيل الصعبة مثل الأمراض المصاحبة (تلك الحالات الأساسية التي ترفع التكاليف) من النص غير المنظم. البيانات النظيفة عالية الجودة هي الخلطة السرية لجعل النماذج التنبؤية تعمل. إليك الخلاصة الرئيسية: لا يتعلق الأمر بالتكنولوجيا فقط. يتعلق الأمر بوجود الفريق المناسب - متخصصو المطالبات والاكتواريون ومهندسو البيانات وعلماء البيانات - يعملون معًا لضمان دقة النماذج وقابليتها للتنفيذ. قد يكون الذكاء الاصطناعي العقل المدبر للعملية، لكن البشر لا يزالون القلب.

المخرجات التي تبدو منطقية بالفعل

النماذج التنبؤية لا تطلق جرعات سحرية؛ فهي تقدم الاحتمالات أو الدرجات أو المبالغ بالدولار. على سبيل المثال، قد يقدر النموذج احتمالية تصاعد المطالبة أو يتنبأ بتكلفتها المحتملة. حتى أن أفضل النماذج تقدم رؤى حول «السبب» وراء توقعاتها، مما يسهل الثقة بها واستخدامها. ولكن إذا كان النموذج يبدو وكأنه «صندوق أسود» لا يفهمه أحد، حظًا سعيدًا في الحصول على تأييد فريقك. الشفافية مهمة - يحتاج الأشخاص إلى الوثوق بالأداة إذا كانوا سيعتمدون على رؤاها.

حيث تتألق التحليلات التنبؤية

إن التطبيقات المحتملة للتحليلات التنبؤية في إدارة المطالبات واسعة. في ما يلي بعض الطرق التي تُحدث بها فرقًا:

تجزئة المطالبات

تعطي التحليلات التنبؤية الأولوية للمطالبات عالية التكلفة مبكرًا، مما يضمن معالجتها من قبل خبراء التقييم الأكثر خبرة، بينما يتم تتبع المطالبات منخفضة التكلفة بسرعة. حقيقة ممتعة: في العديد من خطوط الممتلكات والخسائر (P&C)، تمثل أعلى 5-10٪ من المطالبات أكثر من 80٪ من إجمالي التكاليف. هذا النوع من التجزئة لا يحتاج إلى تفكير لتحسين الكفاءة.

تحليلات قانونية

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل طلبات محامي الدفاع لتحديد الشركات التي من المحتمل أن تكون مصدر إزعاج.

وضع علامات طبية على مقاعد البدلاء

يمكن للنماذج التنبؤية أن تشير إلى الإنفاق الزائد على العلاجات الطبية في مطالبات تعويض العمال، مما يساعد شركات النقل على تقليل التكاليف غير الضرورية.

إثراء البيانات

من خلال تحليل البيانات غير المهيكلة، يضيف الذكاء الاصطناعي عمقًا إلى رؤى المطالبات، مما يمكّن القيادة من اتخاذ قرارات استراتيجية استنادًا إلى الاتجاهات التي ربما لم يروها بخلاف ذلك - مثل التحولات أثناء الوباء.

كشف الاحتيال

قل وداعًا للإبلاغ يدويًا عن المطالبات المشبوهة. تعمل التحليلات التنبؤية على أتمتة اكتشاف الاحتيال، مما يمنح وحدات التحقيق الخاصة (SIUs) السبق في اكتشاف العلامات الحمراء.

فرص الاستبدال

يحدد الذكاء الاصطناعي المطالبات ذات إمكانية الاسترداد وحتى يقدر المبلغ الذي يمكنك استرداده.

مخاطر التقاضي

يمكن الإبلاغ عن المطالبات ذات الإمكانات العالية للتقاضي مبكرًا، مما يمنح شركات التأمين فرصة لحلها بسرعة وتجنب التكاليف القانونية غير الضرورية.

المردود: لماذا تستحق التحليلات التنبؤية ذلك

توفر التحليلات التنبؤية أكثر من مجرد رؤى رائعة - فهي تحقق وفورات ملموسة في التكاليف:

• تكاليف تعويض أقل: يؤدي الإبلاغ عن المطالبات عالية المخاطر مبكرًا إلى تدخلات أكثر ذكاءً.
• مصاريف إدارية مخفضة: يوفر التتبع السريع للمطالبات منخفضة التكلفة الوقت والمال.
• قرارات أفضل لمحامي الدفاع: تساعد الرؤى المستندة إلى البيانات في توجيه الحالات إلى الشركات الأكثر كفاءة.
• تسويات أسرع: الحلول المبكرة تعني عملاء أكثر سعادة ودورات أقصر.

من الناحية التشغيلية، سيغير ذلك قواعد اللعبة. تعمل التحليلات التنبؤية على أتمتة تعيينات المطالبات، وتسلط الضوء على التناقضات في ترميز البيانات، وتحسن الرؤية في الاتجاهات. من خلال تحويل البيانات الفوضوية إلى رؤى قابلة للتنفيذ، فإنها تمكن مديري المطالبات من التركيز على الإستراتيجية بدلاً من مكافحة الحرائق.

الأفكار النهائية: الحقيقة ليست مفردة

إليك الأمر: النماذج التنبؤية ليست مثالية. يعتمدون على القوة، نظيف البيانات والتقييم المستمر للبقاء دقيقين. ولكن مع النهج الصحيح، فهي أداة رائعة لتحسين الكفاءة والحفاظ على القدرة التنافسية.

من المهم أن نتذكر أن الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية لا تحل محل الخبرة البشرية؛ بل إنها تعززها. لا يزال مدققو المطالبات يجلبون التعاطف والحدس والخبرة اللازمة لاتخاذ قرارات دقيقة. الذكاء الاصطناعي هو ببساطة مساعد الطيار، مما يساعد على توجيه السفينة في الاتجاه الصحيح.

ومع زيادة إمكانية الوصول إلى التحليلات التنبؤية، يمكن حتى لأقسام المطالبات الأصغر الاستفادة من فوائدها. سواء كنت تقوم بتقسيم المطالبات أو خفض التكاليف أو الكشف عن الاحتيال، لم تعد هذه التكنولوجيا ترفًا - إنها ضرورة للبقاء في المقدمة في سوق تنافسي.

خلاصة القول؟ تعمل التحليلات التنبؤية على تحويل إدارة المطالبات. باستخدام الأدوات المناسبة والبيانات النظيفة والاستعداد لاحتضان التغيير، يمكنك نقل عمليات المطالبات الخاصة بك إلى المستوى التالي. السحر؟ ليس تمامًا. لكنها بالتأكيد تبدو قريبة.