একটি দাবি একটি অক্সিমোরন মধ্যে বীমা শিল্প (বীমা দাবি) - বীমা কোম্পানি বা গ্রাহকরা কেউই দাবি করতে চান না। যাইহোক, শেষ পর্যন্ত দাবী দাখিল করা হলে উভয় পক্ষই ভিন্ন জিনিস চায়।
গ্রাহক চায় দাবি প্রক্রিয়াকরণ দ্রুত, দ্রুত যোগাযোগ, দ্রুত রেজোলিউশন এবং সম্ভব হলে ব্যক্তিগত স্পর্শ হোক।
বীমা কোম্পানি দক্ষ, সঠিক সমাধান চায়। এবং অতিরিক্ত অর্থ প্রদান, জালিয়াতি এবং মামলার ঝুঁকি দূর করুন। কিন্তু কেন করে দাবি নথি অটোমেশন বীমা রাজ্যে ব্যাপার?
সম্পর্কে 87% পলিসি হোল্ডার বিশ্বাস করুন যে কীভাবে দাবিগুলি প্রক্রিয়া করা হয় তা তাদের বীমাকারীর সাথে লেগে থাকার সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে।
একদিকে, দাবি প্রক্রিয়াকরণ সম্ভবত সমস্ত বীমা কার্যক্রমের মধ্যে সবচেয়ে দৃশ্যমান, যা প্রভাব ফেলে গ্রাহক সন্তুষ্টি এবং ধরে রাখা। এবং অন্যদিকে, বীমা জালিয়াতি একটি বিশাল বাঘ যা নিয়ন্ত্রণের অপেক্ষায় রয়েছে। বীমা জালিয়াতির মোট খরচ বেশি ছিল বার্ষিক $ 40 বিলিয়ন মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে. বীমা দাবি প্রক্রিয়াজাতকরণ বীমা শিল্পে জর্জরিত একমাত্র সমস্যা নয়। কিছু অন্যান্য খুব পরিচিত সমালোচনামূলক সমস্যা হয়
- একাধিক সিস্টেমে ম্যানুয়ালি ডেটা কপি এবং পেস্ট করার সময় ব্যয় করা হয়েছে।
- অতিরিক্ত অর্থপ্রদানগুলি দাবি প্রক্রিয়াকরণের ত্রুটির কারণে হয়।
- খুব ধীর দাবির সমাধান গ্রাহকের অভিযোগের দিকে পরিচালিত করে।
- অপারেশন খরচ বেশি।
সুতরাং, একটি ভাল দাবি অভিজ্ঞতার দিকে প্রথম পদক্ষেপ কি? এআই-ভিত্তিক অটোমেশন।
বীমা শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
একীভূত করার আগে এআই-চালিত দাবি প্রক্রিয়াকরণ, আসুন বুঝতে পারি কিভাবে প্রচলিত দাবী প্রক্রিয়াকরণ কাজ করে।
প্রচলিত দাবী প্রক্রিয়াকরণে, বীমা দাবিকারী গ্রাহককে অনুরোধের সত্যতা যাচাই ও প্রমাণ করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত নথি উপস্থাপন করতে হবে। দাবি প্রক্রিয়াকরণের প্রাথমিক ধাপগুলি হল দাবির বিচার, EOBs এবং নিষ্পত্তি। যদিও এটি সহজ বলে মনে হচ্ছে, এটি করার চেয়ে বলা সহজ।
দাবি নিষ্পত্তি করার আগে এক টন কাগজপত্র, নথি যাচাইকরণ, ডেটা বিশ্লেষণ এবং সত্য-নিরীক্ষার প্রয়োজন। এবং এই প্রক্রিয়াটি যাচাইকরণ এবং পর্যালোচনার সময় ম্যানুয়াল ত্রুটির সাথে ধাঁধাঁযুক্ত, বিস্তৃত দাবি জালিয়াতির পথ তৈরি করে। এই কারণেই কোম্পানিগুলি AI এর সুবিধাগুলি ব্যবহার করছে।
এআই-সক্ষম দাবি প্রক্রিয়াকরণ - প্রক্রিয়া
বীমা ব্যবসায়িক মডেলে AI এর একীকরণ গ্রাহক এবং উভয়ের জন্য মূল্য যোগ করতে পারে বীমা কোম্পানি.
উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন যে আপনার গাড়িটি একটি ছোট দুর্ঘটনায় জড়িত ছিল। এমবেডেড টেলিমেটিক্স ডিভাইসগুলির সাথে, আপনার গাড়িটি সিস্টেমে সন্দেহজনক ক্ষতি সম্পর্কে তথ্য পাঠাবে। একই সিস্টেম দুর্ঘটনা যাচাইয়ের জন্য গ্রাহকের কাছ থেকে নিশ্চিতকরণ চাইবে।
দাবি প্রক্রিয়া করা যেতে পারে কিনা বা মানুষের হস্তক্ষেপ প্রয়োজন কিনা তা সিদ্ধান্ত নিতে সিস্টেমটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং উন্নত বিশ্লেষণ ব্যবহার করবে।
কিভাবে AI এর সাথে একটি দাবি প্রক্রিয়া করবেন?
এআই বীমা দাবি প্রক্রিয়াকরণ কয়েক মিনিটের মধ্যে ঘটতে পারে, নথি থেকে তথ্য নিষ্কাশন থেকে দাবি প্রক্রিয়া করার জন্য।
যদিও গাড়ির ক্ষতির উদাহরণ আমরা নিয়েছি এআই-সক্ষম বীমা দাবি, একই প্রক্রিয়া অন্যান্য দাবিতে প্রতিলিপি করা হয়। এনএলপি - প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ - এবং ওসিআর - অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন - কৌশলগুলির সাথে, হাতে লেখা এবং মুদ্রিত নথি থেকে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য ক্যাপচার করা এবং বের করা সম্ভব।
তদ্ব্যতীত, এনএলপি-চালিত চ্যাটবটগুলি ক্ষতির ফটো এবং ভিডিওগুলি বিশ্লেষণ করে দাবি করা ক্ষতির মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এআই-সক্ষম দাবি প্রক্রিয়াকরণের উদাহরণ
বীমা শিল্পের বেশ কয়েকটি মূল খেলোয়াড় মেশিন লার্নিং এর সুবিধাগুলি অন্বেষণ করছে এবং ব্যবস্থাপনা দাবি করে প্রক্রিয়াকরণ উন্নত করতে।
3-ডি চিত্র ব্যবহার করে রিয়েল-টাইমে ক্ষতি বিশ্লেষণ করার জন্য নতুন এআই-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলি তৈরি করা হচ্ছে। অতিরিক্তভাবে, এআই-ভিত্তিক চ্যাটবটগুলি দাবি জমা দেওয়ার এবং দৃশ্যের ফটো এবং ভিডিও আপডেট সহজ করে গ্রাহক প্রতিক্রিয়া সিস্টেমকে স্ট্রিমলাইন করতে ব্যবহার করা হচ্ছে।
এনএলপি সলিউশন ব্যবহার করে, বীমা কোম্পানিগুলোও শক্ত করছে এবং চিহ্নিত করছে প্রতারণামূলক দাবি.
গুণমান ডেটা: এআই-চালিত দাবি প্রক্রিয়াকরণের ভিত্তি
AI বীমা কোম্পানীগুলিকে গ্রাহকের ডেটা, আচরণ বিশ্লেষণ এবং দাবির নথিপত্র যাচাই করার মাধ্যমে জটিল দাবি সম্পর্কে সমালোচনামূলক সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা প্রদান করে যে দাবিটি সত্য নাকি প্রতারণামূলক তা নিশ্চিত করতে।
যাইহোক, অটোমেশন অর্জনের ক্ষেত্রে সবচেয়ে বড় বাধা হল একটি শক্তিশালী এমএল-ভিত্তিক দাবি প্রক্রিয়াকরণ সমাধান তৈরি করা যা তাদের বিদ্যমান সিস্টেমে মসৃণভাবে একত্রিত করা যেতে পারে। এবং মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক মডেলগুলি তৈরি করার প্রথম ধাপ যা সঠিকভাবে দাবির পূর্বাভাস দিতে পারে তা হল উচ্চ-মানের ডেটা সংগ্রহ করা।
আপনার অটোমেশন প্রক্রিয়া শুধুমাত্র তখনই বাস্তব ফলাফল দিতে পারে যখন ML মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চ-মানের ডেটা ব্যবহার করা হয়। আপনার লিগ্যাসি সিস্টেমের মধ্যে কাস্টম সমাধানগুলিকে একীভূত করা বা দাবি প্রক্রিয়াকরণকে স্বয়ংক্রিয় করে এমন একটি কাঠামো বাস্তবায়ন করা সহজ। কিন্তু, আপনি যখন গুণমান, যাচাইকৃত এবং লেবেলযুক্ত ডেটা নিয়ে কাজ করছেন না, তখন আপনি AI অটোমেশনের দিকে প্রথম পদক্ষেপ নিতে পারবেন না।
কিভাবে কম খরচে মানসম্পন্ন ডাটা পাবেন?
বীমা শিল্প কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি থেকে অনেক লাভ করে। কিন্তু মেশিন লার্নিং ডেটার উপর উন্নতি লাভ করে এবং কম খরচে মানসম্পন্ন ডেটা অর্জন করে; আপনি আউটসোর্সিং তাকান প্রয়োজন.
একটি প্রিমিয়াম প্রদানকারীর কাছে আপনার ডেটা প্রয়োজনীয়তা আউটসোর্স করা আপনাকে একটি ডেভেলপমেন্ট কিকস্টার্ট পেতে সাহায্য করবে। আপনার প্রচুর পরিমাণে তৃতীয় পক্ষের ডেটা, দাবির রেকর্ড যেমন ভোক্তা তথ্য, চিকিৎসা দাবি, ক্ষতির ডেটাবেসের ফটো, চিকিৎসার নথি, মেরামত চালান এবং আরও অনেক কিছুর প্রয়োজন।
Shaip হল নেতৃস্থানীয় ডেটা প্রদানকারী সুনির্দিষ্টভাবে লেবেলযুক্ত ডেটা বীমা অটোমেশন এবং দাবি প্রক্রিয়াকরণ. Shaip এর মতো একটি নির্ভরযোগ্য প্রশিক্ষণ ডেটা প্রদানকারীর সাথে, আপনি বিকাশ, পরীক্ষা এবং স্থাপনে ফোকাস করতে পারেন স্বয়ংক্রিয় দাবি প্রক্রিয়াকরণ সমাধান.
