مدونة إينازا

اكتشف كيف يمكن لشركات التأمين أتمتة مهام محددة مثل استخراج المستندات وتسجيل المخاطر، ثم التوسع نحو المعالجة المباشرة الكاملة.

تعرف على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بالتحقق من الصور مقابل المصادر العامة والبيانات الوصفية لتحديد الصور التي يتم الحصول عليها من الإنترنت أو المعاد تدويرها.

تعرف على كيفية تلبية عمليات الذكاء الاصطناعي الشفافة للمعايير التنظيمية وتقليل مشاكل التدقيق عبر المطالبات والاكتتاب.

اكتشف كيف يكتشف الذكاء الاصطناعي الفواتير التي تم التلاعب بها أو تلفيقها في ثوانٍ، والإبلاغ عن الكتابة اليدوية، والإغماء، والاحتيال الناتج عن الذكاء الاصطناعي قبل معالجة المدفوعات - مما يوفر على شركات التأمين الآلاف لكل مطالبة.

اكتشف كيف تستخدم الفرق الصغيرة الذكاء الاصطناعي على مستوى المهام والمعياري لتحقيق الكفاءة على مستوى المؤسسة دون مشاريع تكنولوجيا المعلومات الضخمة.

تعرف على كيفية قيام سجلات الخسائر الدقيقة والمنظمة بتعزيز تسجيل المخاطر والتسعير وسرعة اتخاذ القرار - مما يعزز ربحية الاكتتاب.

افهم لماذا تكلف المعالجة اليدوية لجداول الأسطول الوقت والمال - وكيف تعمل الأتمتة بالذكاء الاصطناعي على التخلص من أخطاء إعادة المفاتيح على الفور.

اكتشف كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل فقدان PDF غير المنظم إلى جداول بيانات عادية وقابلة للاستعلام - مما يحول تراكمات الإرسال إلى رؤية قابلة للتنفيذ.

شاهد كيف يؤدي الجمع بين الذكاء الاصطناعي للصور التي تم العبث بها واكتشاف الأضرار إلى أتمتة فرز FNOL وتحسين دقة المطالبة.

كيف يبدو رائعًا: التقاط FNOL، وتغييرات السياسة، والأسئلة والأجوبة المتعلقة بالتغطية، والامتثال، وتعدد اللغات - كل ذلك مرتبط بأنظمة المطالبات/السياسة.

استخدم الأتمتة لتعيين اتفاقيات مستوى الخدمة القابلة للقياس والوفاء بها طوال دورة الحياة.

أغلق الحلقة: إنشاء المهام تلقائيًا وإرسال التأكيدات وإرفاق القطع الأثرية بالسجلات.