新的自动化技术和不断变化的客户期望正在推动许多bet9app的快速发展. 然而, 保险bet9app 从这些突破中获益的速度是否一直较慢. 许多公司仍然依赖于手工流程，而客户需要等待很长时间，而员工需要处理复杂的文档.
传统的 机器人过程自动化(战) 以及光学字符识别(OCR)在保险领域的成功有限. 相比之下, 智能自动化(IA) 能否为bet9app指明前进的道路. IA可以改变这些组织的运作方式，以满足客户日益增长的需求, 使他们能够更有效地竞争. 虽然这些工具中有许多是保险bet9app的新工具, 它们可以帮助扩大运营规模，并创建应对灾难性事件的弹性. 通过数字化，战，和 人工智能/机器学习(毫升), IA不仅可以通过单个流程，而且可以通过整个业务功能的端到端自动化来解决保险内部的复杂问题.
为什么保险业在采用自动化方面进展缓慢
保险业在实现自动化潜力最大化方面存在诸多障碍. 从历史上看, 战在自动化方面已经实现了数字化, 重复的, 标准化, 改变规则驱动的, 高容量的过程. 但是，如果自动化的这些先决条件没有得到满足，会发生什么呢? 由于保险业的性质及其基本流程, 这些约束极大地限制了可以自动化的范围. 输入数据可变性之类的问题, 涉众交互的复杂性, 和微妙的决策都是保险业的标志，历史上，战的采用变得复杂，结果喜忧参半.
流程自动化的潜在复杂性之一是，大多数保险流程所需的数据可以以各种格式存在:结构化的, 非结构化, 和半结构化. 此外, 这些数据通常通过多个渠道在整个保险生态系统中共享, 如电子邮件, PDF附件, 门户网站, 中心bet9app电话, 内部电话, 和传真. 每一种媒体都要求数据被适当地接收, 在人们甚至还没有想到自动化之前，就以卓越的准确性将其进行了背景化和数字化. 另一个复杂之处是:保险文件通常包含手写信息, 最常在第一次损失通知中, 更改姓名或地址, 和受益人文件. 保险供应商和处理组织经常从通过电子邮件发送的高度非结构化的请求中提取数据, 非结构化的政策, 员工福利文件, 如牙科, 收入保障, 长期和短期残疾和医疗文件. 还可能需要验证并从实物参考手册、活页夹或纸片中获取数据, 哪一种可能很长，并且使用不一致的语言来描述相同的概念.
端到端保险生命周期中涉及到许多第三方. 听起来像是处理保险索赔的简单任务，可能包括投保人之间的交互, 保险公司, 代理, 索赔管理人和理算人(这两个人都可以外包或内部完成), 医疗服务提供者, 汽车商店, 和其他专业人士. 每个涉众都增加了可以自动化和不能自动化的复杂性. 例如, 一方可以制定规则，禁止任何类似于屏幕抓取的行为, 而另一些人可能对“给机器人发邮件”的概念感到不舒服.“低成功率和频繁需要人工干预的自动化很容易阻碍自动化程序的潜力. 每一个因素, 和其他几个人, 在尝试在保险领域使用战之前需要考虑.
传统自动化的另一个障碍是，许多保险流程需要理解给定请求的上下文和细微差别. 此外，使用不完整信息的工作通常很难避免. 因为战最适合具有明确的“IF-THEN”规则的流程, 设计它们来适应经常变化的保险领域的环境往往看起来是不可克服的，并且经常导致不作为.
保险bet9app如何从自动化的进步中获益
尽管存在上述问题, 自动化领域的创新使保险业比以往任何时候都更能从自动化中受益. 新的智能自动化方法结合了数字化的最新进展, 战, AI/ML有许多成功的用例.
我们相信，保险公司可以利用以下几种智能自动化技术:
- 新业务报价: 当经纪人为报价提交风险时, 通常, 每个经纪人将提交他们自己的表格, 通常信息不完整. 智能自动化可以接收所提供的任何信息, 在任何格式, 把它上传到系统, 对风险进行分类，由合适的保险商报价. 对于商业保险公司来说，这一点尤其突出，因为它们可以使用高成本资源(如保险商)来输入数据, 甚至在他们决定是否要承担风险之前.
- 医生和医疗评估: 在人寿保险的背景下, 保险公司可以以许多不同的格式从医疗保健专业人员那里接收医疗信息. 智能自动化可以接收这些信息, 消化它, 并确保它被适当地传达给承保团队. 这使得团队能够快速有效地做出定价决策. 类似的, 同样的方法也可用于索赔决定，医务人员对索赔人进行评估.
- 支付处理: 保险公司负责向索赔人和服务提供者发放资金. 他们通常需要发票和收据来处理付款. 发票和收据处理可以通过传统的OCR和基于ml的数字化产品来完成.
- TFNOL: 随着保险公司在理赔方面越来越老练, 他们可以在提出索赔的那一刻就开始决定需要注销哪些资产. 这可以防止索赔人和保险公司之间冗长的来回，并在现场解决汽车索赔.
- 实时汽车损伤评估和维修估算: 在汽车保险的上下文中, 损失或损坏评估是一个耗时的迭代过程，它依赖于经过广泛训练的评估人员. 一些人工智能产品，比如 易处理的，可以对汽车损坏情况进行评估，并实时加速索赔和结算.
- 灾难分析评估: 人工智能可以利用卫星数据分析和加速评估过程. 易于处理的解决方案可以捕获损坏的照片，并预测修复成本.
- 一般数据洞察，分类和评价预测: 商业保险可以从有针对性的基于AI/ ml的工具中显著受益，这些工具可以向保险公司提供预测数据，从而更好地对商业业务进行分类和评估.
- 保险联络中心支持: 对话式人工智能在各行各业都很受欢迎，保险bet9app也不例外. 如今聊天机器人被广泛应用于各个bet9app, 在许多情况下，处理50%的在线客户对话, 降低运营成本，提高终端客户满意度.
如何通过智能自动化实现理赔受理的自动化
让我们将注意力集中在一个通过智能自动化方法实现自动化的特定示例上:索赔受理或第一次损失通知(FNOL). 几年前，这种程序会被认为是战的一个非常糟糕的候选者. 理赔受理过程很难自动化，因为理赔受理是除索赔人以外的任何人第一次知道需要进行保险索赔. 如果某一保险公司将所提交的索赔转交给第三方, 那个党经常处理天文上的复杂问题. 也就是说，信息可以来自无数的保险公司. 每个保险公司都可以在十家公司中任意一家发送索赔信息, 20个或更多的模板附加到一封电子邮件, 而且通常是以半或完全非结构化的方式.
这些输入将使工作与传统的OCR和战非常耗时，并产生非常低的成功率. OCR要求对每个保险公司的每个模板变体进行深入的定制开发, 这将导致成千上万的OCR模板需要配置. 如果信息不总是在模板的相同字段或给定行中找到, 信息无法被处理, 导致手工工作和工作区. 非结构化的电子邮件输入几乎不可能通过战实现自动化, 没有搜索特定的关键词，或者希望邮件发送者使用一致的邮件标题和措辞来描述一个概念. 这两种方法的成功率都非常低.
尽管理赔受理过程是保险部门的一个具体例子, 它代表了保险公司普遍存在的问题, 经纪人, 和业务流程外包. 高容量活动占用管理员大量的时间. 在本例中，在内部系统中设置一个声明可能需要10-20分钟的手工工作. 如果你每天必须把这个任务做100次，放在其他活动之上，会发生什么呢? 如果像FNOL这样复杂的过程能够通过智能自动化成功解决, 额外的自动化机会非常吸引人.
power 智能自动化的新技术突破是如何将不可能实现自动化的要求转化为成功的
最近的一个重大突破在于当今的数字化技术. 与传统的OCR不同，新的文本识别技术，比如 SortSpoke他们在学习和上下文化非结构化数据的能力上有所不同. 像SortSpoke这样的工具不再依赖于在严格定义的字段中查找字符，而是尽可能在非结构化文本段落中查找所需的数据块. 这些工具不仅在索赔接收过程的初始输入阶段非常有用，而且在任何需要理解非结构化信息的地方都非常有用. 这种先进的数字化是由强大的机器学习模型驱动的. 人工智能和机器学习可以进一步帮助在更复杂的过程中进行情境化和决策. 下面是图1中处理索赔的智能自动化方法的表示.
智能自动化的好处
智能自动化的好处是很多的. 首先是能力的创造. 自动化高频, 高复杂性的流程，如索赔受理，可以释放90%的资源，通常涉及到流程. 这意味着这项工作可以更可持续地进行, 这些资源可以重新部署，为客户提供更高价值的服务. 一个相关的好处是改善员工体验. 自动化可以让员工从重复和耗费注意力的工作中解脱出来，比如手动数据输入. 此外, 自动化消除了对保险bet9app中常见的容易出错的验证工作的需求.
这些好处揭开了IA的面纱. 通过自动化保险流程, 处理速度的提高, 从而提高终端客户的体验, 允许保险公司对索赔人的需求作出更积极的反应. 采购来源的数字化和自动化带来的固有标准化使得数据挖掘和从保险流程中获得有意义的结果变得更加容易. 如今，许多自动化工具与领先的数据分析平台集成得很好. 最后, 自动化的一个副产品是它增加了严谨性和跟踪性, 更容易审计和更无缝地扩展流程.
几年来，自动化一直是保险业内外的一个流行词, 由于各组织寻求建立内部卓越中心. 尽管自动化带来的好处越来越多，但大多数唾手可得的果实已经被摘走了. 然而, 随着可以将人工智能与自动化结合起来的新技术的出现, 智能自动化的黎明已经到来.
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By: 安德鲁Wolch、实践领袖、保险和 Jenya Doudareva高级业务经理，智能自动化