رسیدگی به خسارت‌های وسایل نقلیه‌ی موتوری به دلیل حجم زیاد، تأثیر قابل‌توجه بر رضایت مشتری و پیامدهای مالی، به یکی از اجزای حیاتی صنعت بیمه تبدیل شده است. به خاطر وقوع مکرر حوادث مرتبط با وسایل نقلیه، بیمه‌گران باید برای حفظ کارایی عملیاتیِ خود ادعاهای متعدد را به‌طور مؤثر مدیریت کنند. سرعت و دقت رسیدگی به ادعاها مستقیماً بر رضایت و وفاداری مشتری تأثیر می‌گذارد و هوش مصنوعی مولد آینده‌ی این بخش را تضمین می‌کند.
صنعت بیمه در مواجهه با افزایش رقابت و انتظارات مشتریان، دستخوش تحولات قابل‌توجهی شده است. هم شرکت‌های بیمه و هم مصرف‌کنندگان در حال تغییر دیدگاه هستند و این تغییر ناشی از نیاز به کارایی، سرعت و بهبود ارائه‌ی خدمات است. شرکت‌های بیمه برای پیشرفت در این محیط پرمخاطره، بیش از پیش به هوش مصنوعی و اتوماسیون روی می‌آورند. این تغییر چشمگیر در فناوری جنبه‌های مختلف صنعت بیمه را متحول می‌کند و رسیدگی به ادعاهای بیمه‌ی وسایل نقلیه از مهم‌ترین بخش‌هایی است که دستخوش چنین تغییری می‌شود.
خسارت‌های بیمه‌ی وسایل نقلیه اغلب بخش قابل‌توجهی از پرداخت‌های بیمه‌گر را تشکیل می‌دهد و این امر مدیریت کارآمد خسارت به‌منظور کم کردن ضرر و بهینه‌سازی عملکرد مالی را ضروری می‌کند.
از سوی دیگر، معرفی خودروهای خودران و برقی چشم‌انداز پیش رو را پیچیده‌تر کرده و روش‌های پیچیده‌تری برای مدیریت خسارات لازم است. پردازش خودکار ادعاها با استفاده از هوش مصنوعی مولد همچون عاملی تحول‌آفرین در حال ظهور است و راهی برای تسهیل عملیات، کاهش تقلب و بهبود رضایت مشتری ارائه می‌دهد.
چالش‌های رسیدگی به خسارات
با روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد (مانند پردازش خسارات با استفاده از InsuranceGPT که دارای قابلیت‌هایی فراتر از حل‌وفصل چالش‌های کنونی است) بیمه‌ی وسایل نقلیه‌ی موتوری به‌سوی کسب‌وکاری کارآمدتر، مشتری‌مدارتر و پیش‌بینانه‌تر گام برمی‌دارد.
با این حال، رسیدگی به خسارات بیمه‌ی وسایل نقلیه‌ی موتوری با چندین چالش حیاتی روبه‌رو است که مانع کارایی بیمه‌گری و رضایت مشتری می‌شوند. این چالش‌ها عبارت‌اند از:
پردازش دستی خسارات: پردازش دستی خسارات، ازجمله تأیید اسناد و مدیریت آن‌ها، گلوگاه مهمی است. بیمه‌گران اغلب برای رسیدگی هم‌زمان به ادعاهای متعدد به عوامل انسانی متکی هستند و این امر منجر به خطاها و ناکارآمدی‌های مختلفی می‌شود.
عدم دقت در ارزیابی خسارت: با رسیدگی هم‌زمان به چندین ادعا توسط نمایندگان، دقت ارزیابی خسارات ممکن است کاهش بیاید. کارکنانی که سرشان شلوغ است ممکن است جزئیات مهم را نادیده بگیرند یا در ارزیابی میزان خسارت مرتکب اشتباه شوند که این امر منجر به تصفیه‌ی اشتباه خسارات می‌شود.
زمان پاسخگویی بیشتر: مدعیان خسارت انتظار دارند فوراً اقداماتی صورت بگیرد یا دست‌کم بلافاصله مطمئن شوند که ادعایشان در حال ارزیابی است. با این حال، تأخیر در ارزیابی‌های اولیه و اطلاع‌رسانی ممکن است باعث شود بیمه‌گذاران نسبت به وضعیت ادعای خود احساس بی‌توجهی و نگرانی کنند.
ناهماهنگی در تعامل و اطلاع‌رسانی: ارتباط مؤثر در طول فرایند خسارت‌دهی بسیار مهم است، اما ناهماهنگی‌های زیادی در این فرایند رخ می‌دهد. بیمه‌گذاران اغلب به‌روزرسانی‌های نامنظم و پیام‌های متفاوت از نمایندگان مختلف دریافت می‌کنند که منجر به سردرگمی و نارضایتی‌شان می‌شود.
هزینه‌های عملیاتی بیشتر: مدیریت حجم فزاینده‌ی خسارات با فرایندهای دستی و سیستم‌های قدیمی هزینه‌های عملیاتی را بسیار افزایش می‌دهد. بیمه‌گران به‌منظور رسیدگی به حجم زیاد کارها باید سرمایه‌گذاری فراوانی بر نیروی انسانی و منابع انجام دهند و این امر هزینه‌ها را افزایش می‌دهد.
چرخه‌ی خسارات طولانی‌تر: رسیدگی دستی به خسارات ذاتاً کل فرایند را کند می‌کند و در نتیجه چرخه‌ی خسارات طولانی‌تر می‌شود. بازه‌های زمانی طولانی بیمه‌گذاران را ناامید می‌کند و اعتماد به توانایی بیمه‌گر برای مدیریت مؤثر خسارت را از بین می‌برد.
عدم پیروی از قوانین: شرکت‌های بیمه باید در طول رسیدگی به ادعای خسارات به الزامات نظارتی بی‌شماری پایبند باشند. مدیریت دستی و سیستم‌های قدیمی خطر عدم پیروی از قوانین را افزایش می‌دهد و این امر ممکن است منجر به جریمه‌های سنگین و عواقب قانونی شود.
پرداختن به این چالش‌ها در صنعت بیمه به‌منظور افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها و بهبود تجربه‌ی کلی مشتری ضروری است.
روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد چگونه می‌توانند کمک کنند؟
روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد می‌توانند چالش‌های پیش روی بیمه‌گران را به‌طور قابل‌توجهی کاهش دهند. این روش‌ها با استفاده از فناوری پیشرفته می‌توانند فرایندها را تسهیل کنند و کارایی و دقت را در کل زنجیره‌ی ارزش بهبود ببخشند.
برخی از ویژگی‌های کلیدی این روش‌ها عبارت‌اند از:
یافتن اسناد مفقود: اسناد مفقود موردنیاز برای تکمیل پرونده‌ی خسارات را شناسایی و به‌طور خودکار آن‌ها را از بیمه‌گذار مطالبه می‌کند و بدین ترتیب تأخیر در پردازش کار را کاهش می‌دهد.
خلاصه کردن ادعاها: به‌سرعت داده‌های ادعا را در یک چکیده‌ی خوانا جمع‌آوری می‌کند و به ارزیابان اجازه می‌دهد تا ادعاها را به‌طور مؤثرتری ارزیابی کنند و به آن‌ها پاسخ دهند.
یافتن قوانین: قوانین مربوطه را در چکیده‌ی ادعا ادغام می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که همه‌ی تصمیمات با مقررات فعلی مطابقت دارند.
ارزیابی: داده‌های ادعا را تجزیه‌وتحلیل می‌کند و راه‌حل‌های متناسب با آن‌ها را پیشنهاد می‌کند و نیاز به بررسی‌های دستی گسترده را کاهش می‌دهد.
پاسخ‌دهی: پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده به مدعیان را پیش‌نویس می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که همه‌ی مراودات و ارتباطات منسجم، دقیق و به‌موقع هستند.
در یک نگاه
آینده‌ی پردازش خسارت بیمه‌ی وسایل نقلیه‌ی موتوری توسط هوش مصنوعی مولد متحول شده است. با تشدید رقابت و افزایش تقاضای مشتریان، بخش بیمه از هوش مصنوعی و اتوماسیون برای بازتعریف عملیات خود استفاده می‌کند.
اکنون زمان اقدام و سرمایه‌گذاری بر روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد است. بیمه‌گرانی که از این فناوری استقبال می‌کنند نه‌تنها با سازوکارهای همیشه متغیر کنار می‌آیند، بلکه استانداردهای جدیدی را در ارائه‌ی خدمات سریع، قابل‌اعتماد و مشتری‌مدار تعیین می‌کنند و از مزیت رقابتی در بازارهای در حال تحول برخوردار خواهند بود.