6 sposobów wykorzystania analizy big data do usprawnienia przetwarzania roszczeń ubezpieczeniowych

Co big data ma wspólnego z zarządzaniem roszczeniami ubezpieczeniowymi? Okazuje się, że bardzo dużo. Ubezpieczyciele przeszukują i sortują duże ilości danych - odręczne notatki rzeczoznawców, dane dotyczące nadużyć oraz informacje z systemów zarządzania roszczeniami wraz z bazami danych roszczeń, takimi jak baza danych roszczeń National Insurance Crime Bureau (NICB) w USA.

Czy wszystkie dane dotyczące roszczeń ubezpieczeniowych są w pełni wykorzystywane?

Przy tak dużej liczbie roszczeń do obsłużenia, likwidatorzy nie mają czasu na przeglądanie wszystkich danych i dokładną ocenę każdego roszczenia. Niestety, mogą nie podjąć najlepszej decyzji, jeśli przegapią cenną informację. Oznacza to, że wiele ich decyzji opiera się na doświadczeniu, przeczuciu i ograniczonych informacjach, które są łatwo dostępne.

Z tego i innych powodów - analityka big data odgrywa coraz ważniejszą rolę w zarządzaniu roszczeniami ubezpieczeniowymi. Współpracując z likwidatorami, analitycy mogą oznaczać roszczenia do dokładniejszej kontroli, priorytetowej obsługi i nie tylko.

Oto sześć obszarów, w których analityka może mieć duże znaczenie w przypadku danych dotyczących szkód ubezpieczeniowych:

Nadużycia - Forbes stwierdził, że około 20% roszczeń ubezpieczeniowych jest fałszywych. Jak wykryć takie roszczenia przed dokonaniem wysokiej wypłaty? Większość dostępnych obecnie na rynku rozwiązań do walki z nadużyciami opiera się na regułach. Niestety, oszustom zbyt łatwo jest manipulować i obchodzić te zasady. Z drugiej strony, analityka predykcyjna wykorzystuje połączenie reguł, modelowania, eksploracji tekstu, przeszukiwania baz danych i raportowania wyjątków, aby szybciej i skuteczniej identyfikować oszustwa na każdym etapie cyklu roszczeń.

Subrogacja - Możliwości subrogacji często gubią się w ogromnej ilości danych - większość z nich w postaci akt policyjnych, notatek rzeczoznawców i dokumentacji medycznej - wszystkie formy dużych danych w opiece zdrowotnej. Analiza tekstu przeszukuje te nieustrukturyzowane dane w celu znalezienia fraz, które zazwyczaj wskazują na sprawę podrzędną. Dzięki wcześniejszemu wskazaniu możliwości podroży można zmaksymalizować odzyskiwanie strat przy jednoczesnym zmniejszeniu kosztów strat.

Rozliczenie - aby obniżyć koszty i zapewnić sprawiedliwość, ubezpieczyciele często wdrażają przyspieszone procesy, które natychmiast rozstrzygają roszczenia. Rozstrzyganie roszczeń na bieżąco może być jednak kosztowne w przypadku przepłacenia. Każdy ubezpieczyciel, który widział wysyp odszkodowań za dom w obszarze dotkniętym klęską żywiołową, wie, jak to działa. Analizując roszczenia i historie roszczeń, można zoptymalizować limity pod kątem natychmiastowych wypłat. Analityka może również skrócić czas rozpatrywania roszczeń, zwiększając zadowolenie klientów i obniżając koszty pracy. Zapewnia również znaczne oszczędności na takich rzeczach, jak wynajem samochodów w przypadku roszczeń o naprawę samochodu.

Rezerwa na straty - gdy roszczenie jest zgłaszane po raz pierwszy, prawie niemożliwe jest przewidzenie jego rozmiaru i czasu trwania. Jednak dokładne rezerwowanie strat i prognozowanie roszczeń jest niezbędne, zwłaszcza w przypadku roszczeń długoterminowych, takich jak odpowiedzialność cywilna i odszkodowania pracownicze. Analitycy mogą dokładniej obliczyć rezerwę na straty, porównując straty z podobnymi szkodami. Następnie, za każdym razem, gdy dane dotyczące szkód ubezpieczeniowych są aktualizowane, analitycy mogą ponownie ocenić rezerwę na straty, dzięki czemu dokładnie wiesz, ile pieniędzy potrzebujesz, aby zaspokoić przyszłe roszczenia.

Aktywność - sensowne jest, aby bardziej doświadczeni likwidatorzy zajmowali się najbardziej złożonymi roszczeniami. Jednak roszczenia są zwykle przypisywane na podstawie ograniczonych danych, co skutkuje wysokim wskaźnikiem zmiany przypisania, który wpływa na czas trwania roszczenia, kwoty rozliczeń i ostatecznie na doświadczenia klientów. Techniki eksploracji danych grupują i grupują charakterystyki szkód, aby oceniać, ustalać priorytety i przypisywać roszczenia do najbardziej odpowiedniego likwidatora w oparciu o doświadczenie i rodzaj szkody. W niektórych przypadkach roszczenia mogą być nawet automatycznie rozstrzygane i rozliczane.

Spory sądowe - znaczna część wskaźnika kosztów likwidacji szkód firmy idzie na obronę spornych roszczeń. Ubezpieczyciele mogą wykorzystać analitykę do obliczenia wskaźnika skłonności do sporów sądowych, aby określić, które roszczenia z większym prawdopodobieństwem zakończą się postępowaniem sądowym. Następnie można przypisać te roszczenia do bardziej doświadczonych likwidatorów, którzy z większym prawdopodobieństwem będą w stanie rozstrzygnąć roszczenia szybciej i za niższe kwoty.

Dlaczego warto wykorzystać analitykę do przetwarzania danych dotyczących szkód ubezpieczeniowych? Ponieważ ubezpieczenie staje się towarem, coraz ważniejsze jest wyróżnienie się na rynku. Dodanie analityki i sztucznej inteligencji do cyklu życia roszczeń może przynieść wymierny zwrot z inwestycji i oszczędność kosztów. Zaledwie jednoprocentowa poprawa wskaźnika szkodowości dla ubezpieczyciela o wartości 1 miliarda dolarów jest warta ponad 7 milionów dolarów.