Tehnologija umetne inteligence se je pojavila kot prelomnica v zavarovalniški industriji in spreminja način izvajanja upravljanja s škodnimi zahtevki. Z analiziranjem podatkov in avtomatizacijo nalog umetna inteligenca preoblikuje tradicionalne delovne tokove in izboljšuje rezultate tako za zavarovalnike kot za zavarovalnike.
Ena pomembna prednost umetne inteligence pri upravljanju s škodnimi zahtevki je njena sposobnost zagotavljanja podpore pri odločanju prilagajalcem pri soočanju s kompleksnimi primeri. Algoritmi umetne inteligence lahko analizirajo zgodovinske podatke, zaznavajo signale in izpostavljajo ključne informacije, ki bi jih lahko spregledali človeški prilagajalci. Ta proaktivni pristop pomaga prilagajalcem pri krmarjenju skozi kompleksne scenarije, pri tem pa prihrani čas in izboljša učinkovitost.
Pomembno je, da je umetna inteligenca uporabna v vseh vejah zavarovanja, vključno z osebnim in komercialnim zavarovanjem. Z analizo preteklih primerov in učenjem na podlagi zgodovinskih podatkov lahko modeli umetne inteligence pomagajo zavarovalnicam izogniti se stroškom izgube, znižati stroške zahtevkov in izboljšati najboljše prakse.
Generativne sposobnosti umetne inteligence so se prav tako spopadle s izzivi, ki izhajajo iz hibridnega zaposlovalnega okolja, kot so poškodbe zaposlenih pri delu od doma ali soočanje s trajnimi simptomi bolezni, kot je COVID-19. Zavarovalnice se več ne rabijo prešolati svojih obstoječih ekip, da bi se odzivale na nove scenarije zahtevkov. Orodja umetne inteligence so postala bolje opremljena za odkrivanje anomalij in potencialnih težav, s čimer zagotavljajo ustrezno obravnavo zahtevkov.
Računalniški vizualni sistemi na osnovi umetne inteligence so izboljšali oceno stroškov z analizo slik in videoposnetkov ter prepoznavanjem škod. Z avtomatizacijo rutinskih nalog, kot so vnosi podatkov in obdelava dokumentov, omogočajo sistemi umetne inteligence prilagajalcem, da se osredotočijo na bolj kompleksne vidike obdelave zahtevkov, kar končno izboljšuje splošno učinkovitost.
Medtem ko priznavajo pomisleke glede pristranskosti in slabih rezultatov v sistemih umetne inteligence, strokovnjaki iz industrije poudarjajo pomen doseganja ravnotežja med avtomatizacijo in človeškim strokovnim znanjem. Podjetja, kot je CLARA Analytics, zadržujejo konservativni in premišljen pristop s svojimi modeli umetne inteligence, da zagotovijo pravičnost in natančnost. S tem, da ne uporabljajo osebnih podatkov in zagotavljajo objektivne informacije, zmanjšujejo tveganje pristranskosti.
Napoveduje se, da bo zavarovalniška industrija priča novemu obzorju z agencijskimi aplikacijami umetne inteligence. Ti sistemi bi zagotavljali podporo pri odločanju in opravili rutinske naloge, kar bi prilagajalcem omogočilo več časa za kompleksne vidike njihovega dela. Z nenehnim spremljanjem in primerjavami se lahko vzdržuje natančnost modelov umetne inteligence.
Zaključno je umetna inteligenca revolucionirala upravljanje s škodnimi zahtevki z zavarovanjem zagotavljanjem podpore pri odločanju, avtomatizacijo nalog in izboljšavo učinkovitosti. Z izkoriščanjem tehnologije umetne inteligence lahko zavarovalnice krmarijo skozi kompleksne primere, izboljšajo rezultate in se prilagodijo razvijajočemu se pokrajini industrije.
The source of the article is from the blog combopop.com.br