વીમા ઉદ્યોગમાં દાવો એક વિરોધાભાસી બાબત છે (વીમા દાવો) - ન તો વીમા કંપનીઓ કે ન તો ગ્રાહકો દાવા દાખલ કરવા માંગતા હોય છે. જોકે, જ્યારે દાવા આખરે દાખલ કરવામાં આવે છે ત્યારે બંને પક્ષો અલગ અલગ વસ્તુઓ ઇચ્છે છે.
ગ્રાહક ઇચ્છે છે કે દાવાની પ્રક્રિયા ઝડપી, ઝડપી વાતચીત, ઝડપી નિરાકરણ અને શક્ય હોય તો વ્યક્તિગત સ્પર્શથી પૂર્ણ થાય.
વીમા કંપની કાર્યક્ષમ, સચોટ ઉકેલ ઇચ્છે છે. અને વધુ પડતી ચૂકવણી, છેતરપિંડી અને મુકદ્દમાના જોખમને દૂર કરે. પરંતુ વીમા ક્ષેત્રમાં દાવા દસ્તાવેજ ઓટોમેશન શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે?
લગભગ 87% પોલિસીધારકો માને છે કે દાવાઓની પ્રક્રિયા કેવી રીતે થાય છે તે વીમા કંપની સાથે વળગી રહેવાના તેમના નિર્ણયોને અસર કરે છે.
એક તરફ, દાવાની પ્રક્રિયા કદાચ બધી વીમા પ્રવૃત્તિઓમાં સૌથી વધુ દૃશ્યમાન છે, જે ગ્રાહક સંતોષ અને જાળવણીને અસર કરે છે. અને બીજી બાજુ, વીમા છેતરપિંડી એક વિશાળ વાઘ છે જે કાબુમાં આવવાની રાહ જોઈ રહ્યો છે. યુએસમાં વીમા છેતરપિંડીનો કુલ ખર્ચ વાર્ષિક $40 બિલિયનથી વધુ હતો. વીમા દાવાની પ્રક્રિયા એ એકમાત્ર સમસ્યા નથી જે વીમા ઉદ્યોગને સતાવી રહી છે. કેટલાક અન્ય ખૂબ જ પરિચિત મહત્વપૂર્ણ મુદ્દાઓ છે
- બહુવિધ સિસ્ટમોમાં ડેટા મેન્યુઅલી કોપી અને પેસ્ટ કરવામાં સમય વિતાવ્યો.
- દાવાની પ્રક્રિયામાં અચોક્કસતાને કારણે વધુ પડતી ચુકવણી થાય છે.
- ખૂબ જ ધીમા દાવાઓના નિરાકરણને કારણે ગ્રાહકોની ફરિયાદો વધે છે.
- ઉચ્ચ કામગીરી ખર્ચ.
તો, વધુ સારા દાવા અનુભવ તરફનું પહેલું પગલું શું છે? AI-આધારિત ઓટોમેશન.
વીમા ઉદ્યોગમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા
પરંપરાગત દાવાની પ્રક્રિયામાં, વીમાનો દાવો કરનાર ગ્રાહકે વિનંતીની સત્યતા ચકાસવા અને સાબિત કરવા માટે બધા જરૂરી દસ્તાવેજો રજૂ કરવા આવશ્યક છે. દાવાની પ્રક્રિયામાં પ્રાથમિક પગલાં દાવાનો નિર્ણય, EOB અને સમાધાન છે. જોકે આ સરળ લાગે છે, તે કહેવા કરતાં સરળ છે.
દાવાની પતાવટ કરતા પહેલા ઘણા બધા કાગળકામ, દસ્તાવેજ ચકાસણી, ડેટા વિશ્લેષણ અને હકીકત તપાસવાની જરૂર પડે છે. અને આ પ્રક્રિયા ચકાસણી અને સમીક્ષા દરમિયાન મેન્યુઅલ ભૂલોથી ભરેલી હોય છે, જે વિસ્તૃત દાવાઓની છેતરપિંડી માટે માર્ગ મોકળો કરે છે. આ જ કારણ છે કે કંપનીઓ AI ના ફાયદાઓનો ઉપયોગ કરી રહી છે.
AI-સક્ષમ દાવાઓની પ્રક્રિયા - પ્રક્રિયા
વીમા વ્યવસાય મોડેલમાં AI નું એકીકરણ ગ્રાહકો અને વીમા કંપનીઓ બંને માટે મૂલ્ય ઉમેરી શકે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, કલ્પના કરો કે તમારું વાહન એક નાના અકસ્માતમાં સંડોવાયું છે. એમ્બેડેડ ટેલિમેટિક્સ ઉપકરણો સાથે, તમારું વાહન સિસ્ટમને શંકાસ્પદ નુકસાન વિશે માહિતી મોકલશે. તે જ સિસ્ટમ અકસ્માતની ચકાસણી કરવા માટે ગ્રાહક પાસેથી પુષ્ટિ માંગશે.
દાવાની પ્રક્રિયા થઈ શકે છે કે માનવ હસ્તક્ષેપ જરૂરી છે તે નક્કી કરવા માટે સિસ્ટમ આગાહી અને અદ્યતન વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરશે.
AI સાથે દાવાની પ્રક્રિયા કેવી રીતે કરવી?
દસ્તાવેજોમાંથી માહિતી મેળવવાથી લઈને દાવાઓની પ્રક્રિયા સુધી, AI વીમા દાવાની પ્રક્રિયા થોડી મિનિટોમાં થઈ શકે છે.
જોકે અમે વાહનના નુકસાન AI-સક્ષમ વીમા દાવાઓનું ઉદાહરણ લીધું છે , તે જ પ્રક્રિયા અન્ય દાવાઓમાં પણ અનુસરવામાં આવે છે. NLP - નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ - અને OCR - ઓપ્ટિકલ કેરેક્ટર રેકગ્નિશન - તકનીકોની સાથે, હાથથી લખેલા અને છાપેલા દસ્તાવેજો બંનેમાંથી મહત્વપૂર્ણ માહિતી મેળવવા અને કાઢવાનું શક્ય છે.
વધુમાં, NLP-સંચાલિત ચેટબોટ્સનો ઉપયોગ નુકસાનના ફોટા અને વિડિયોનું વિશ્લેષણ કરીને દાવો કરાયેલા નુકસાનનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે કરી શકાય છે.
AI-સક્ષમ દાવાઓની પ્રક્રિયાના ઉદાહરણો
વીમા ઉદ્યોગના કેટલાક મુખ્ય ખેલાડીઓ પ્રક્રિયા સુધારવા માટે મશીન લર્નિંગ અને દાવા વ્યવસ્થાપનના ફાયદાઓ શોધી રહ્યા છે .
3-ડી છબીનો ઉપયોગ કરીને વાસ્તવિક સમયમાં નુકસાનનું વિશ્લેષણ કરવા માટે નવા AI-આધારિત પ્લેટફોર્મ વિકસાવવામાં આવી રહ્યા છે. વધુમાં, AI-આધારિત ચેટબોટ્સનો ઉપયોગ ગ્રાહક પ્રતિભાવ પ્રણાલીને સુવ્યવસ્થિત કરવા માટે દાવા સબમિશન અને ઘટનાસ્થળના ફોટો અને વિડિયો અપડેટને સરળ બનાવવા માટે કરવામાં આવી રહ્યો છે.
NLP સોલ્યુશન્સનો ઉપયોગ કરીને, વીમા કંપનીઓ પણ છેતરપિંડીવાળા દાવાઓને કડક બનાવી રહી છે અને ઓળખી રહી છે.
ગુણવત્તાયુક્ત ડેટા: AI-સંચાલિત દાવાઓની પ્રક્રિયાનો પાયો
AI વીમા કંપનીઓને ગ્રાહક ડેટા, વર્તણૂક વિશ્લેષણ અને દાવાના દસ્તાવેજોની ચકાસણી કરીને જટિલ દાવાઓ વિશે મહત્વપૂર્ણ નિર્ણયો લેવાની ક્ષમતા પ્રદાન કરે છે જેથી દાવો સાચો છે કે કપટપૂર્ણ છે તે નક્કી કરી શકાય.
જોકે, ઓટોમેશન પ્રાપ્ત કરવામાં સૌથી મોટો અવરોધ એક મજબૂત ML-આધારિત દાવા પ્રક્રિયા ઉકેલ વિકસાવવાનો છે જેને તેમની હાલની સિસ્ટમોમાં સરળતાથી સંકલિત કરી શકાય છે. અને મશીન લર્નિંગ-આધારિત મોડેલો વિકસાવવાનું પ્રથમ પગલું જે દાવાઓની સચોટ આગાહી કરી શકે છે તે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટા એકત્રિત કરવાનું છે.
તમારી ઓટોમેશન પ્રક્રિયા ફક્ત ત્યારે જ મૂર્ત પરિણામો આપી શકે છે જ્યારે ML મોડેલ્સને તાલીમ આપવા માટે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવે. તમારી લેગસી સિસ્ટમ્સમાં કસ્ટમ સોલ્યુશન્સને એકીકૃત કરવા અથવા દાવાઓની પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરતી ફ્રેમવર્ક લાગુ કરવી સરળ છે. પરંતુ, જ્યારે તમે ગુણવત્તાયુક્ત, ચકાસાયેલ અને લેબલવાળા ડેટા સાથે કામ કરી રહ્યા નથી, ત્યારે તમે AI ઓટોમેશન તરફ પ્રથમ પગલું ભરી શકશો નહીં.
ઓછા ખર્ચે ગુણવત્તાયુક્ત ડેટા કેવી રીતે મેળવવો?
વીમા ઉદ્યોગને કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને મશીન લર્નિંગ ટેકનોલોજીથી ઘણો ફાયદો થાય છે. પરંતુ મશીન લર્નિંગ ડેટા પર ખીલે છે, અને ઓછા ખર્ચે ગુણવત્તાયુક્ત ડેટા મેળવવા માટે; તમારે આઉટસોર્સિંગ તરફ ધ્યાન આપવાની જરૂર છે.
તમારી ડેટા જરૂરિયાતોને પ્રીમિયમ પ્રદાતાને આઉટસોર્સ કરવાથી તમને વિકાસની શરૂઆત કરવામાં મદદ મળશે. તમારે મોટી માત્રામાં તૃતીય-પક્ષ ડેટા, ગ્રાહક માહિતી, તબીબી દાવાઓ, નુકસાન ડેટાબેઝના ફોટા, તબીબી સારવાર દસ્તાવેજો, સમારકામ ઇન્વોઇસ અને વધુ જેવા દાવા રેકોર્ડ્સની જરૂર પડશે.
Shaip એ વીમા ઓટોમેશન અને દાવા પ્રક્રિયા માટે વિશિષ્ટ સારી રીતે લેબલ થયેલ ડેટાનો અગ્રણી ડેટા પ્રદાતા છે . Shaip જેવા વિશ્વસનીય તાલીમ ડેટા પ્રદાતા સાથે, તમે સ્વચાલિત દાવા પ્રક્રિયા ઉકેલો વિકસાવવા, પરીક્ષણ કરવા અને જમાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકો છો.
