AI評価の主張： 今すぐテストを受ける
AI評価の主張： 今すぐテストを受ける
不動産
Sprout.aiは、補償対象のクレームの精度を維持しながら、補償対象外のクレームを30% 件以上特定しています。.
保険会社が未承諾のクレームを早期に特定し、後に取り消す必要がある補償金の支払いを回避するのに役立ちます。.
概要
不動産保険の請求には複雑な保険内容、補償の変更などが含まれるため、正確な保険選択が困難です。Sprout.aiの保険内容確認と補償AIエージェントは、保険内容、補償内容、損失の詳細を分析し、適用される契約条件に基づいた保険選択を推奨します。.
既存の保険請求システムに統合され、調整担当者が確認および承認できる透明性のある説明可能な推奨事項を提供するため、エラーの削減、漏れ防止、および保険契約者の満足度の向上に役立ちます。.
課題
標準的なデータセットと比較して調整を行った結果、保有期間が異なる保険会社が対象となるクレームの98% 件までで正しい結果が得られました。問題は補償の正確さではありません。カバーされていないクレームを見つけることが問題であり、そのうち30% 件は誤って支払われていました。.
各顧客は複数の保険契約を保有することができ、その下には最大30件の保証が付与されます。 みんな しなければならない 報告された損失に対して考慮される。.
損失の原因は除外される一方で、その結果生じる損害は補償されます。両者を別々に評価することは、正確な財物損害補償決定を下すために不可欠です。.
FNOLの説明は通常簡潔であり、重要な詳細が欠けていることが多い。正確な報道判断を行うには、報道を確認する前にさらなる証拠や調査が必要となる場合がある。.
最も経験豊富な調整担当者と最新の調整担当者は、同じクレームについて同じ答えを得るはずです。実際には、高いクレーム件数と時間的なプレッシャーにより、詳細な検討に時間が割けるため、異なる判断に至る可能性や重要な詳細が漏れが生じる可能性があります。.
同じ主張でも、誰がレビューを行うかによって結果は異なる可能性があります。実際には、このような判断にはばらつきが生じます。調整者の経験や潜在的な仮定によっては、決定結果は異なる場合があります。.
スプライト・AIは理解し、解釈する
| 請求寸法 | Sprout.aiがどのようにコンテキスト化するのか | それが返すもの |
|---|---|---|
| 政策パッケージ | ドキュメントのペイロードが到着すると、宣言ページ、承認文書、およびポリシー全体およびその更新に関する基本方針の文言が揃います。 | 各文書の内容、保険の種類、宣言ページに記載されている補償内容および限度額、適用範囲の補償内容、および判断を下すために追加の書類が必要かどうか |
| 現在入手可能な文書 | 顧客ごとに複数の保険契約、更新、および各契約の下に30件までの保証が追加されます。保証の有効期限は紛失の日にちからとなります。 | この請求書はどの文書が適用され、どの承認が基本フォームを上回るのか、そしてなぜその方が優先されるのか |
| 報道範囲 | 記載された損失に対する宣言、保証および補償 | 損失が補償されるか、または除外されるか、そしてその条項がどのようなものか |
| 制限とコストの分担 | 保障内容 A、B、C、サブ限度額、自己負担額 | 適用される制限事項、およびその結果を上限とするサブリミット |
| 損失の証拠 | FNOLの記載、損失・損害の説明、および関連書類 | 損失の原因、破損した物品、発生場所 |
| 原因と結果 | 記載された損害とは対照的に、危険性は主張された。 | 損失のどの部分が発生元で除外され、どの部分がその結果として生じた損害として補償されるのか |
| 政策期間 | ポリシーの開始日、更新日、キャンセルおよび再有効化の履歴 | 損失がカバー対象期間内でのみ発生したか、またその期間中にどの保険が適用されていたか |
| 完全性 | 報道決定が必要な内容とは対照的に提出されたものは何でしたか | 補償の決定に十分な情報があるかどうか、また欠けている情報やそれを供給する側は誰なのか |
| 推奨事項 | 上記すべてを合わせて | 推奨されるカバー範囲の位置、適用条項、およびそれらを繋ぐ論理 |
Sprout.aiがクレームパフォーマンスをどのように向上させているか
タケス ドキュメントのペイロードが到着すると、その内容を判別し、どのページに属しているかを判断します。すべてのドキュメントを宣言ページに分類します。, 推薦状 そして、コアポリシーを読み込むと、そのポリシータイプ、補償範囲、限度額、および適用範囲の付録のページが表示されます。.
損失の説明と FNOL データが読み込まれます。 確立する 損失の原因、損傷した物品、発生場所を含め、何が起こったかを調査し、それから、これだけで補償額を算出できるかどうかを判断します。.
適用される保険プランと補償限度額を特定し、除外原因と被保険対象の損害を区別し、明確で分かりやすい保険料率の推奨事項を提供します。.
Guidewireまたは既存のクレーム管理システム内で、明確な補償推奨事項、政策文書、適用可能な条項、および追跡可能な根拠を直接提供します。.
Sprout.aiは推奨する。調整担当者が決定する。現在、すべてのクレームには手作業による対応が必要であり、今回の導入ではこれは州の規制要件でした。.
あらゆる意見の不一致は構造化されたフィードバックとして記録され、システム的な欠陥がないかレビューされます。ログに記録されるだけではなく、わずかなリファレンスクレームのオンボードでの新たな危険性もテストされ、その後、本番環境で一度に有効化されます。.
既存のクレーム管理システムと統合され、システムを置き換えることなく推奨事項や根拠を返却します。またワークフローも変更する必要はありません。.
スポートゥブレット sprout.aiが動き出す
私はSprout.aiチームと一緒に働きながら、メットライフチリでの実装をリードする機会を得ました。コラボレーションとイノベーションの素晴らしい経験でした。.
パブロ・グアハルド
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メットライフチリ、クレームマネジャー兼オペレーション変革リーダー
「AdvanceCare社では保険金請求体験を向上させる革新的な方法を常に模索しています。Sprout.aiをパートナーに選んだのは、そのテクノロジーと手法が当社のデジタル化と効率化を一歩前進させると実証されたためです。」
セルヒオ・メロ
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アドバンスケア最高執行責任者
Sprout.aiとのパートナーシップは、メットライフ生命がいかにハイテク・ソリューションで革新し、真の顧客ニーズに対応しているかを示すもう一つの例です。
ヴェンカタ・ナタラジャン
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メットライフ生命 最高情報責任者
「当社のアプリとウェブポータルを通じて提供しているデジタル支払いソリューションは、お客様から非常に高く評価されています。効率性に注力するということは、お客様への解決までの時間とサービス品質にも注力することを意味します。だからこそ私たちは、Sprout.aiのようにこの目標に貢献するソリューションを探し、AIを有効な手段と見なしているのです。」
リリアナ・シルバ
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アドバンスケア オペレーション・ディレクター
「保険金請求がストレスになりうることは理解しています。だからこそ、私たちは請求を迅速かつ円滑に処理することに尽力しています。Sprout.aiとの提携により、最先端のAIとNLPを活用して支払担当者の手を解放し、お客様に対する共感あるサポートに専念できるようにしています。」
デイヴィッド・ラッセル
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スコティッシュ・ウィドウズ（ロイズ・バンキング・グループ）保険金・引受戦略担当シニア・マネージャー
「Sprout.aiは、より多くのデータを取り込み、それを構造化された形式に整えることができるので、ニーズや漏れ、ケアの質を分析できるようになります。」
ジョアン・リチャードソン
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元アクサヘルスディレクター
健康上の主張用AI
AIは実際に私の調整担当者よりもカバー率が高いのでしょうか？
On 金銭を要する決定は、証拠によるとそうである。金基準に対する無条件のベンチマーク レビュアー、, 異なる任期を持つ3人の調整官 特定された 未カバーの請求項の52～64% 項。. Sprout.aiは同主張の76～81% 件を特定した。, あと30% 人くらい。. これは、任期や案件数に関わらず、すべての請求に対して同じ基準を適用します。.
なぜ、カバレッジの検出が速度よりも重要なのか？
なぜなら この誤りは一方的なものだ。誤って支払われた請求は補償の放棄に他ならない。誤って却下された請求は訴えられ、修正される。調整官たちはすでにその作業を進めている。 正確 被カバーされたクレームについては、ベンチマークでは94～98%。その逆側ではギャップがあり、それを解消するには費用ではなく損失コストに直結します。.
AIは本当に推薦文を読むことができるか？
その これはその基盤です。顧客は最大30件の推奨事項を持つ複数の保険契約を保有できます。 Sprout.ai 識別する どの文書がその損失を発生した日付から適用されるかを規定しているか、それからその文書が適用される。 用語, 含む サービスライン、隠されたもの金型 そして、宣言ページだけで示される内容を逆転したり制限したりするような、限定的な真菌関連の推奨事項も存在します。.
補償額の確認を自動化すると、AIが請求額を決定するということですか？
いいえ。. Sprout.ai は、管轄書類、適用される条項、およびその理由を伴った推奨事項を返します。調整担当者は同意するか反対するかを判断し、決定を下します。この展開では、各クレームについて人間の審査が州の規制当局によって行われたのです。 要件 そしてそのワークフローが構築されました。.
損失の説明が呼び出すのに十分明確でない場合、どうなりますか？
Sprout.ai トリージス その決定を下す前に。 FNOLがどこにないか 包含する カバレッジ位置に到達するには十分ですが、その結果、証拠が伝えることができない「カバレッジあり／排除あり」の回答ではなく、必要な情報がより多く返され、欠けている部分が特定されます。このステップにおけるリコール率は、6ヶ月間の生産期間全体で99.4%でした。.
Sprout.aiは監督および規制審査をどのようにサポートしていますか？
すべて この推奨事項には、検討された文書、適用された条項、理由、Sprout.aiの役割、および調整者の役割が記録されています。これにより、誰が何をしたのか、なぜ、いつにしたのかを追跡可能な記録が得られます。そのため、いかなる結果についても確認、保険契約者に説明、または内部機関、州機関、NAIC機関、または欧州規制機関に対して再構築が可能となります。.
災害時に何が起こるか
The カバレッジチェックは人員数に競合しない。パイロットでの月間の請求件数は78件から753件までだったが、請求件数が増加するにつれて精度も向上した。これは、手作業による審査が急増する状況下ではそうではない。.
Sprout.aiは既存のクレーム管理システムとどのくらい迅速に統合できますか？
Sprout.ai Guidewire、Duckなど既存のクレームインフラストラクチャとAPIを介して接続 クリーク そして、コアシステムを交換することなく、他のプラットフォームでも動作します。この導入では、Guidewire内部で動作します。 クレームセンター請求データとドキュメントの束を提出し、調整者に勧告書を提出し、返信としてメモを添える。. Sprout.aiの Guidewire Cloud Accelerator 現在入手可能です。.
