ジェネレーティブAIは、不正行為の削減と決済の迅速化によってクレーム処理を改善し、業界最大の課題の2つに取り組んでいる。
不正請求で保険会社が損害を被る 億 一方、決済の遅れはしばしば顧客満足度の低下につながる。
ジェネレーティブAIは、プロセスを自動化し、複雑なデータセットを分析し、リアルタイムで矛盾を特定することによって、これらの問題に取り組む。
sprout.aiのようなプラットフォームは、保険会社が保険金請求をより迅速かつ正確に処理し、不正の検出を強化することを可能にしている。
このブログでは、不正行為の検知から保険金支払いの迅速化まで、保険金請求におけるジェネレーティブAIがどのように業界を再構築しているのか、またなぜ現代の保険会社にとって不可欠なツールなのかを探る。
レポートを読む 保険業界におけるジェネレーティブAI
クレームにおけるジェネレーティブAIとは何か？
ジェネレーティブAIは、革新的な方法でデータを作成、分析、処理する人工知能の一分野である。保険請求においては、複雑なワークフローを自動化し、大規模なデータセットを分析し、請求処理を合理化するパターンや異常を特定することで機能する。
従来の自動化ツールとは異なり、ジェネレーティブAIは、契約文書、電子メール、画像など、構造化データにも非構造化データにも適応します。そのため、正確性、スピード、不正検知が大きな違いを生む請求処理に理想的なソリューションとなっている。
Sprout.aiのようなプラットフォームは、クレーム管理を改善するためにジェネレーティブAIを使用しており、保険会社は時間のかかる作業を自動化し、顧客により良い結果を提供することに集中できる。
ジェネレーティブAIが保険金請求における不正をいかに減らすか
不正防止は、リアルタイムでデータを処理し、矛盾を特定する能力のおかげで、ジェネレーティブAIが得意とする分野である。
高度な不正検知
ジェネレーティブAIは、過去の請求データとリアルタイムの請求データを分析し、不正を示す可能性のある異常なパターンを検出します。これには、過去に特定された不正事例と類似した請求にフラグを立てることも含まれます。
例えば、ある保険会社が、盗難車のクレームが急増していることを発見し、そのクレームが過去の詐欺パターンと一致していることから、ジェネレーティブAIがこれらのクレームにフラグを立てる。調査の結果、詐欺集団が複数の保険会社に同一の保険金を請求していたことが判明し、逮捕に至りました。
書類検証
高度な画像認識とメタデータ分析により、生成AIは偽造または改ざんされた文書を識別することができます。タイムスタンプの不一致や画像の改ざんなど、従来の方法よりもはるかに正確に矛盾を検出します。
洪水被害のために提出された損害保険請求書に、日付が変更された修理請求書が含まれている場合、ジェネレーティブAIは、作成と変更のタイムスタンプの不一致など、文書内のメタデータの不一致を特定することができます。さらに調査を行うよう請求にフラグを立て、保険会社は改ざんされた修理に対する支払いの可能性を回避することができます。
データエンリッチメント
ジェネレーティブAIは、ソーシャルメディア、公的記録、地理位置データなどの外部データソースを統合し、クレーム情報を照合する。この全体的なビューは、内部システムだけでは見えないかもしれない矛盾を特定するのに役立ちます。
盗まれた荷物に対する旅行保険の請求は、請求者のソーシャルメディアへの投稿が、報告された事件の数日後に、紛失したと思われる品物を使用していることを示すと、生成AIによってフラグが立てられるかもしれない。公的記録と社会的活動を相互参照することで、AIは詐欺の意図を特定するのに役立つ。
ジェネレーティブAIで保険金支払いを迅速化
時間のかかるクレーム処理は、顧客の不満足とtNPSの低下につながる。ジェネレーティブAIは、ワークフローを自動化し、意思決定を迅速化することで、この問題に対処します。
ドキュメンテーションの自動化
ジェネレーティブAIは、長いクレーム文書の要約を生成し、重要な情報を抽出し、フォームに事前に入力します。これにより、手入力が減り、ボトルネックが解消されます。
ある住宅保険会社が、嵐の被害に対する保険金請求を処理するためにジェネレーティブAIを使用したとしよう。保険契約者が修理の詳細を記した50ページにも及ぶ請負業者の報告書を提出すると、AIは簡潔な要約を生成し、主要な修理費用を抽出し、クレームフォームにあらかじめ入力する。これにより、担当者は数日ではなく数時間でクレームを確認し、承認することができる。
リアルタイムの意思決定
ジェネレーティブAIは、保険契約条件に照らしてクレームデータを即座に分析することで、アジャスターがクレームの承認やエスカレーションを数日ではなく数分で行えるようにする。
例えば、ある自動車保険会社は、軽微な事故のクレーム処理にジェネレーティブAIを組み込んでいる。保険金請求者がモバイルアプリで車の損傷の写真を提出すると、AIがその画像と保険契約条件や修理費用の見積もりを照合する。10分以内にシステムがクレームを承認し、即時支払いが可能になる。これにより、処理時間が数日から1時間未満に短縮された。
管理業務の削減
ジェネレーティブAIが特定の反復作業を処理することで、クレーム処理担当者は複雑なケースの解決や顧客とのコミュニケーションの改善に集中することができ、決済がさらにスピードアップする。
ある医療保険会社は、診療報酬請求のための治療コードと保険適用範囲の検証を自動化するためにジェネレーティブAIを使用している。これにより、クレームごとに手作業で何時間もかけてチェックしていた手間を省くことができる。例えば、複雑な歯科治療費の請求に対応するアジャスターは、請求者との補償範囲の明確化に集中することができ、迅速な解決と顧客満足度の向上につながる。
クレームにおけるジェネレーティブAIの利点
処理の高速化
ジェネレーティブAIはクレーム処理を高速化し、保険会社はクレームを数週間ではなく数時間で解決できるようになり、サービス提供が大幅に向上する。
不正防止の強化
AIを駆使した洞察力により、異常を特定し、不正の可能性を示すことで、保険会社の財務的安定性を守るとともに、真正な保険金請求者の公平性を維持している。
顧客満足度の向上
正確で迅速なクレーム解決は、顧客の信頼とロイヤルティを育み、満足度と継続率を高めます。
経営効率
データ抽出や文書作成のような定型作業を自動化することで、ジェネレーティブAIは管理負担を軽減し、クレームチームは戦略的意思決定や複雑なケースに集中することができる。
クレームにおけるジェネレーティブAIの課題
ジェネレーティブAIは革新的なメリットをもたらすが、既存のワークフローに統合するには課題が伴う。
レガシーシステム
多くの保険会社は、最新のAIアプリケーションを扱えない時代遅れのシステムで運用している。Sprout.aiは、レガシープラットフォームとシームレスに統合する設定可能なソリューションを提供することで、この問題に対処している。
データ・セキュリティとコンプライアンス
データプライバシーに対する監視の目が厳しくなる中、保険会社は自社のシステムがGDPRなどの規制に準拠していることを確認する必要がある。Sprout.aiのプラットフォームは、データの安全な取り扱いを優先し、厳格なコンプライアンス基準を遵守しています。
変更管理
sprout.aiは、チームがAI主導のワークフローに効果的に適応できるようサポートします。
Sprout.aiによるジェネレーティブAIの主張
Sprout.aiは多言語・多業種に対応し、保険会社がより迅速な解決と優れた顧客成果を実現できるよう、幅広いビジネスラインをサポートしています。Sprout.iのプラットフォームは、最先端のテクノロジーと堅牢なセキュリティ対策を兼ね備えており、保険会社に最新のクレーム管理ソリューションを提供します。明確で説明しやすいAIの出力は、詳細な文書によってサポートされ、保険会社が自動化された決定を理解し、正当化するのに役立ちます。
Sprout.aiは、保険金請求処理を自動化するために様々な方法でジェネレーティブAIを使用している。合成データの作成から契約内容のチェックに至るまで、ジェネレーティブAIは保険会社が顧客により良いサービスを提供できるようにする製品づくりに貢献している。
ある保険会社はSprout.aiと提携し、クレーム処理を自動化した。3ヶ月以内に、平均決済時間は2週間から24時間以内に短縮され、不正検知率は40%向上した。
ジェネレーティブAIを活用して保険会社のクレーム処理を迅速化し、顧客により良いサービスを提供する方法について詳しくは、チームまでお問い合わせください。