В первой части этого блога мы обсудили, почему суброгация важна и как эффективная суброгация положительно влияет на прибыль компании. Мы также перечислили множество причин, по которым упускаются потенциальные возможности суброгации. Это могут быть ручные методы оценки, длительные и дорогостоящие процессы расследования и сложные правила, регулирующие суброгацию. Эти недостатки усугубляются из-за перегруженности и недоукомплектованности команд, которые не в состоянии эффективно доказать ответственность перед третьими лицами и взимать суброгационные сборы. В следующем блоге я расскажу, как прогнозирование суброгации с помощью глубокого обучения помогает эффективно сократить потери и повысить удовлетворенность клиентов и повысить их лояльность.

Решения для глубокого обучения для суброгации

Было обнаружено, что интеллектуальные автоматизированные системы (системы глубокого обучения), включающие комбинацию методов анализа текста и моделирования данных, улучшают определение действительных возможностей суброгации. Системы глубокого обучения для суброгации включают:

Любое решение будет включать в себя сочетание интеллектуального анализа текста и прогнозного моделирования на основе глубокого обучения на основе данных о претензиях для анализа как структурированных (данные о претензиях), так и неструктурированных данных (формы и примечания о претензиях) для прогнозирования оценки склонности к возможностям суброгации. Его можно изобразить следующим образом:

Первым шагом является прием структурированных и неструктурированных данных на платформе (в помещении или в облаке). Неструктурированные данные в форме форм претензий и примечаний добываются для получения полезной информации и фактов, касающихся возможностей суброгации.

Следующим шагом будет обучение модели глубокого обучения на полученных данных. Маркировка данных на основе прошлых случаев суброгации независимо от того, была ли суброгация успешной или нет, помогает лучшему обучению модели. Используя метод обучения с учителем, модель изучает комбинацию признаков, определяющих успешные случаи. Затем модель может быть применена к новым искам, и будет рассчитан показатель потенциальной склонности к суброгации. Чем выше показатель склонности, тем выше потенциал суброгации.

Основные преимущества

Правильное сочетание оптимизации процессов и технологий, применяемых в функции суброгации, может помочь повысить прибыльность компании и закрепить ее конкурентное преимущество. Системы прогнозирования суброгации на основе глубокого обучения помогают страховым компаниям принимать обоснованные решения о том, в каких случаях следует добиваться суброгации, чтобы сократить усилия и повысить прибыль.

Решения для автоматизированного прогнозирования суброгации имеют следующие ключевые преимущества:

  • Разрешить рассмотрение всех требований на предмет возможности суброгации.Претензии с наивысшим показателем склонности должны быть рассмотрены специалистами по суброгации для процедуры взыскания. Это помогает гарантировать отсутствие упущенных возможностей восстановления. Имея ограниченные ресурсы, персонал по работе с претензиями может сосредоточиться на претензиях с высокой оценкой склонности.
  • Обнаружение дел для более быстрого восстановления.Автоматизированный инструмент помогает сократить объем ручных операций, тем самым сокращая время, необходимое для просмотра множества файлов, отчетов и заметок, чтобы обнаружить возможность суброгации.
  • Сокращение времени и затрат на расследование. Благодаря более тщательному автоматизированному анализу как структурированных, так и неструктурированных данных время и затраты, связанные с длительными расследованиями, резко сокращаются.
  • Создавайте высокоточные прогнозы. Поскольку в модели используется метод контролируемого обучения, в котором прошлые случаи используются как положительные и отрицательные примеры, сгенерированный показатель склонности дает точные прогнозы, которые могут помочь компании принимать обоснованные решения.
  • Малое использование ресурсов эксперта и повышение эффективности.Автоматизированный характер анализа требует меньше ресурсов и, таким образом, повышает его эффективность.
  • Последовательный анализ всех претензий и времени.Поскольку анализ основан на алгоритмах и обучен на прошлых случаях,потенциал человеческой ошибки сведен к минимуму. Таким образом, результаты согласуются между всеми претензиями и временем.
  • Приводит к минимальному количеству упущенных возможностей суброгации:Упущенные возможности из-за ошибок в суждениях, упущений со стороны персонала и неисправных систем и процессов могут быть устранены в этом автоматизированном анализе, что приводит к увеличению шансов возмещение убытков.
  • Приводит к более быстрому возврату платежа:Шансы восстановления платежа и более быстрого урегулирования увеличиваются благодаря раннему выявлению возможности суброгации.
  • Укажите необходимость поддержания оптимальных резервов.Страховая компания может лучше планировать и поддерживать оптимальные уровни резервных фондов для покрытия потенциальных выплат.

Ключевые выводы

Использование подхода глубокого обучения для прогнозирования возможности суброгации на ранних этапах жизненного цикла претензии помогает ускорить восстановление и повысить эффективность обработки претензий. Это повышает качество обслуживания клиентов, облегчая быстрое урегулирование претензии и возмещение суммы претензии путем суброгации, сохраняя при этом резервы на оптимальном уровне. Это влияет на итоговую прибыль компании, увеличивая доход за счет выявления и использования возможностей суброгации, упущенных в результате ручного анализа. Это улучшает прибыль компании за счет выявления и использования возможностей суброгации путем анализа ранее закрытых претензий, пропущенных при тщательном ручном анализе. Точные и ранние прогнозы могут помочь специалистам по урегулированию убытков расставить приоритеты и сосредоточиться на убытках, которые с большей вероятностью принесут наибольшую выгоду для компании. Решение использует постоянную петлю обратной связи, чтобы учиться на основе фактических данных по сравнению с прогнозируемыми, и дополнительно улучшает показатель склонности к будущим требованиям, еще больше увеличивая потенциальный доход.

Первоначально опубликовано на сайте insuranalytics.ai 16 января 2019 г.