Items list
Σε μια εποχή όπου ο όγκος των ασφαλιστικών απαιτήσεων αυξάνεται σταθερά και οι ασφαλιστικές εταιρείες καλούνται να διαχειριστούν σύνθετες και χρονοβόρες διαδικασίες, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έρχεται να προσφέρει λύσεις που δεν είναι απλώς καινοτόμες, αλλά ουσιαστικά μετασχηματιστικές. Η χρήση AI στην ασφαλιστική βιομηχανία αλλάζει ριζικά τον τρόπο με τον οποίο αξιολογούνται οι απαιτήσεις, εντοπίζονται οι απάτες και βελτιστοποιούνται οι λειτουργικές διαδικασίες, οδηγώντας σε σημαντική μείωση κόστους.
Το πρόβλημα: υψηλό λειτουργικό κόστος και καθυστερήσεις
Οι ασφαλιστικές εταιρείες επεξεργάζονται καθημερινά χιλιάδες απαιτήσεις αποζημίωσης, πολλές από τις οποίες συνοδεύονται από περίπλοκα ιατρικά ή τεχνικά δεδομένα. Οι διαδικασίες αυτές συχνά απαιτούν ανθρώπινη αξιολόγηση, διασταύρωση πληροφοριών και, ενίοτε, εξωτερική γνωμάτευση. Αυτό μεταφράζεται σε αυξημένο λειτουργικό κόστος, καθυστερήσεις στην αποζημίωση και –το κυριότερο– κίνδυνο για την εμπειρία του ασφαλισμένου.
Ταυτόχρονα, το φαινόμενο της ασφαλιστικής απάτης παραμένει έντονο, με οργανωμένα ή και ευκαιριακά περιστατικά να αυξάνουν δραματικά το τελικό κόστος για τις ασφαλιστικές – και κατ’ επέκταση για τους ασφαλισμένους μέσω αυξημένων ασφαλίστρων.
Η λύση: AI και Machine Learning στην υπηρεσία της ασφάλισης
Η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει στις ασφαλιστικές εταιρείες τη δυνατότητα να αυτοματοποιήσουν σημαντικά τμήματα των διαδικασιών αξιολόγησης των απαιτήσεων. Μέσω τεχνικών όπως το machine learning, τα συστήματα μπορούν να «εκπαιδευτούν» σε ιστορικά δεδομένα και να αναγνωρίζουν μοτίβα που υποδηλώνουν πιθανή απάτη, υπερχρεώσεις ή μη φυσιολογικές κατανομές κόστους.
Για παράδειγμα, μια AI πλατφόρμα μπορεί να εντοπίσει ότι το ποσοστό δαπανών σε ιατρικά υλικά για ένα συγκεκριμένο περιστατικό υπερβαίνει κατά πολύ τον μέσο όρο παρόμοιων περιστατικών. Ή να συγκρίνει τιμές τιμολογημένων υπηρεσιών και υλικών με βάση δεδομένων της αγοράς και να επισημάνει υπερτιμολογήσεις.
Ακόμη πιο εντυπωσιακή είναι η δυνατότητα πρόβλεψης του κόστους μιας απαίτησης προτού καν τιμολογηθεί – κάτι που προσφέρει στις ασφαλιστικές εταιρείες πολύτιμο πλεονέκτημα στη διαχείριση αποθεματικών και στον σχεδιασμό πολιτικής αποζημιώσεων.
Η μείωση κόστους στην πράξη
Από τη στιγμή που οι διαδικασίες γίνονται πιο γρήγορες και πιο στοχευμένες, οι εταιρείες εξοικονομούν σημαντικούς πόρους σε ανθρώπινο δυναμικό και χρόνο. Παράλληλα, η πρόληψη απάτης και οι πιο ακριβείς αποτιμήσεις οδηγούν σε μειωμένο συνολικό κόστος αποζημιώσεων.
Σύμφωνα με πρόσφατες μελέτες, η εφαρμογή τεχνολογιών AI μπορεί να μειώσει κατά 20% έως 30% το λειτουργικό κόστος των διαδικασιών claims management, ενώ παράλληλα αυξάνει τη διαφάνεια και την ικανοποίηση του πελάτη.
Η ελληνική εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης Covariance (www.covariance.gr) αποτελεί ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα αυτού του νέου μοντέλου. Με προϊόντα όπως το CoAssess και το CoReact, βοηθά ασφαλιστικές εταιρείες να αξιολογούν απαιτήσεις σε πραγματικό χρόνο, να εντοπίζουν μοτίβα απάτης και να δίνουν προτεραιότητα στις πιο κρίσιμες περιπτώσεις.
«Η τεχνητή νοημοσύνη δεν έρχεται να αντικαταστήσει τον ανθρώπινο παράγοντα, αλλά να τον ενισχύσει. Στην ασφαλιστική αγορά, η ταχύτητα και η ακρίβεια στη λήψη αποφάσεων είναι κρίσιμες – και εκεί είναι που η AI μπορεί να φέρει πραγματική αξία», σημειώνει η Ελισάβετ Νίκα, Co-founder & Managing Director της Covariance.
Η δήλωση αυτή υπογραμμίζει τη φιλοσοφία πίσω από τις λύσεις της εταιρείας και τη σημασία του ανθρώπινου ρόλου σε ένα περιβάλλον που γίνεται όλο και πιο ψηφιακό και απαιτητικό.
Ο μετασχηματισμός είναι ήδη εδώ
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν αποτελεί πλέον μελλοντική υπόσχεση, αλλά παρόν εργαλείο με απτά αποτελέσματα. Οι εταιρείες που επενδύουν σήμερα σε λύσεις AI όχι μόνο μειώνουν άμεσα τα κόστη τους, αλλά αποκτούν και στρατηγικό πλεονέκτημα έναντι του ανταγωνισμού.
Καθώς η τεχνολογία εξελίσσεται, η εστίαση δεν θα είναι μόνο στη μείωση κόστους, αλλά και στη βελτίωση της εμπειρίας του ασφαλισμένου, στη διαφάνεια των διαδικασιών και στην πρόληψη κινδύνων πριν ακόμη αυτοί υλοποιηθούν.
Η επόμενη γενιά ασφαλιστικών υπηρεσιών δεν θα βασίζεται μόνο σε χαρτιά και αξιολογητές, αλλά σε έξυπνα συστήματα που καταλαβαίνουν, προβλέπουν και προτείνουν – σε πραγματικό χρόνο.
