Введение
Из-за требований, страховых полисов и отношений с клиентами страховая отрасль генерирует большое количество неструктурированного текста, что затрудняет использование страховщиками своих наборов данных с использованием традиционных методов.
Объединение рабочего процесса страховых компаний с технологиями искусственного интеллекта (ИИ), такими как обработка естественного языка, может предоставить им эффективные инструменты для работы с быстро меняющимися потребительскими запросами, привычками и покупательским поведением.
В этой статье мы расскажем о наиболее распространенных случаях использования НЛП в страховой отрасли, включая андеррайтинг, обнаружение мошенничества и обработку претензий.
1 – Обработка претензии
Обработка претензий является важным процессом в страховой отрасли и источником многих проблем.
Как правило, эта операция занимает много времени, является дорогостоящей и подвержена человеческим ошибкам. Однако, поскольку технология NLP может анализировать как речь, так и текст быстрее, чем люди, обработка требований может быть полностью переопределена с помощью чат-ботов на основе NLP и моделей оптического распознавания символов (OCR).
- Страховые компании могут использовать OCR для структурирования и быстрого доступа к большому количеству информации о клиентах, связанной с предыдущими претензиями, кредитоспособностью, банкротствами и судимостью, и, таким образом, минимизировать ошибки и избежать риска.
- Они могут корректировать надбавки на основе анализа рисков и выделять дополнительные ресурсы на предотвращение ошибок и мошенничества.
- Клиенты могут управляться с помощью чат-ботов на основе НЛП, чтобы снимать видео и фотографии повреждений, которые затем могут быть мгновенно преобразованы в первое уведомление о потере.
2 — Страховщики
Андеррайтеры отвечают за изучение многочисленных полисов и документов, чтобы прийти к ключевым выводам.
Уровень точности, продемонстрированный в ходе анализа данных, сильно влияет на принятие решений компанией, а поскольку страховщики имеют дело с большими объемами данных, точность подвержена ошибкам, и ее трудно поддерживать на неизменно высоком уровне.
Решения NLP могут помочь им сэкономить значительное количество времени, которое в противном случае было бы потрачено на анализ данных.
- Андеррайтеры могут использовать NLP для сбора соответствующих данных для определения уровня риска.
- NLP быстро извлекает такие данные, как даты, местоположения, имена, диагнозы, результаты лабораторных исследований и т. д.
3 – Обнаружение мошенничества
Страховые компании несут финансовые потери в результате мошенничества. В прошлом они использовали как традиционные, так и экспериментальные технологии для борьбы со страховым мошенничеством.
Технологии НЛП являются одним из самых эффективных методов решения их проблем. Страховые компании имеют дело с огромными объемами данных и вручную просматривают примечания к претензиям и данные, такие как электронные письма или текстовые сообщения, что требует чрезвычайно много времени и труда.
- Поскольку им всегда приходится иметь дело с большим количеством документов, НЛП является полезным инструментом для следственных процедур. Это может сэкономить им время и помочь им завершить расследование за меньшее время, предоставив классификацию документов.
- Модели НЛП можно использовать для анализа предыдущих мошеннических приложений, чтобы идентифицировать и обнаруживать похожие приложения. Их можно интегрировать в систему для понимания неструктурированных данных, таких как сообщения, сообщения в социальных сетях, претензии и т. д.
Заключение
Бизнес страховых компаний может быть рискованным и дорогостоящим. Разница между прибылью и убытком в значительной степени зависит от способности фирмы управлять рисками и снижать их. Вот почему использование инструментов обработки естественного языка (NLP), таких как UBIAI, для применения структуры и понимания к сложным языковым документам является идеальным решением для прогнозирования рисков и выявления возможностей роста.
Если вы хотите узнать больше о том, как НЛП может помочь вашему бизнесу, обращайтесь по адресу https://ubiai.tools.
Мы хотели бы услышать от вас!