Несмотря на то, что о трансформационном потенциале искусственного интеллекта в мире было поднято столько шума, сколько о страховании, эта технология еще не полностью проникла в большую часть отрасли. Реальность такова, что многие страховые гиганты еще не совсем уверены, как лучше всего использовать ИИ в своих интересах, в то время как другим еще только предстоит экспериментировать с ним. Даже те, кто инвестирует в системы на базе ИИ, обычно используют их не более чем для решения общих вопросов страхователей и улучшения качества обслуживания клиентов — безусловно, важные задачи, но не совсем дивный новый мир для поставщиков медицинских услуг.

Тем не менее, по мере того, как технология ИИ становится все более сложной и широко распространенной, ее применение в мире медицинского страхования постепенно развивается синхронно. Поскольку отрасль находится на пороге новой технологической волны, мы рассмотрим два варианта использования ИИ в медицинском страховании, которые начинают продвигаться вперед.

Умные, персонализированные расчеты премиум-класса
Неинфекционные заболевания (НИЗ), в том числе сердечно-сосудистые заболевания, такие как сердечные приступы, инсульты, рак и хронические респираторные заболевания, такие как астма и диабет, являются самой большой проблемой во всем мире. в здравоохранении, по данным Всемирной организации здравоохранения. По данным ВЭФ (Всемирный экономический форум), эти заболевания являются причиной 70 процентов смертей во всем мире, а затраты на борьбу с ними, по оценкам, вырастут до 47 триллионов долларов к 2030 году.

Неинфекционные заболевания могут привести к резкому росту стоимости здравоохранения из-за увеличения бремени медицинских претензий. В результате страховщики тратят свои финансовые резервы на лечение этих заболеваний вместо того, чтобы проводить дополнительные исследования для их предотвращения.

Однако вместо расчета страховых премий с использованием традиционной формулы набора на основе исторических данных, собранных актуариями, ИИ позволяет страховщикам использовать персонализацию и вознаграждать здоровое поведение более низкими премиями.

Например, страхователям предлагаются такие инструменты, как смарт-часы, которые используют данные, чтобы побудить их участвовать в профилактической программе здоровья. С помощью этих данных страховщики могут отправлять положительные отзывы о занятиях фитнесом, приглашать страхователей участвовать в соревнованиях по фитнесу или сну и даже опрашивать их по вопросам питания. Затем искусственный интеллект может использовать данные из программы профилактического здравоохранения для расчета и установления страхового взноса участника, а затем пересматривать цену с течением времени в зависимости от их поведения. Эти данные также могут быть использованы для расчета стоимости претензий в связи с различными заболеваниями, о которых сообщили участники программы. Конечно, это поднимает важные вопросы конфиденциальности и безопасности данных, которые должны быть решены страховщиками в координации со своими страхователями.

Со временем страховщики получат прямое представление об эффективности своих программ оздоровления при различных группах заболеваний, подчеркнут экономию расходов на претензии и улучшат усилия по вмешательству в болезни. Результатом станет не только улучшение здоровья страхователей, но и снижение затрат на страховые выплаты, повышение прибыльности и улучшение планов медицинского страхования.

Упрощение обработки претензий
В процессе подачи заявок на медицинское обслуживание ИИ может значительно ускорить их рассмотрение. Например, при обработке заявок выполняются автоматические проверки, чтобы установить, требуется ли авторизация, была ли она предоставлена ​​и соответствует ли претензия установленным ограничениям.

Однако система AI/ML может просматривать данные о претензиях, чтобы определить, как часто определенные претензии требуют ручной обработки, и попытаться выяснить, можно ли их автоматизировать в будущем. Каждый раз, когда заявка утверждается, система AI/ML автоматически завершает это действие в будущем. Это значительно повысит эффективность как в начальной, так и в конечной части процесса рассмотрения претензий, что приведет к улучшению качества обслуживания клиентов.

Дополнительные приложения технологии ИИ в медицинском страховании, вероятно, появятся в ближайшие годы. Централизуя данные и операции в облачных технологиях, страховщики смогут создавать, обучать и развертывать решения на базе ИИ. Это не только приведет страховщиков к повышению операционной эффективности и улучшению качества обслуживания клиентов, но и к следующему рубежу страхования.