Entre o ChatGPT da Microsoft e a tecnologia de auto-condução de Tesla, a IA está a começar a captar a imaginação pública com as suas capacidades avançadas. Como resultado, a inovação da IA está a transformar indústrias em todo o lado - incluindo reclamações e seguros. Embora a IA de automatização de reclamações não possa estacionar paralelamente para si, pode simplificar os processos de reclamações existentes e reduzir o tempo necessário para validar, adjudicar, e sub-rogar reclamações.

O que Faz o Software de Automatização de Reclamações?

A automatização das reclamações refere-se ao processo de automatização de tarefas manuais envolvidas no processamento de reclamações. Isto inclui frequentemente coisas como entrada de dados, processamento de documentos, e comunicação. O software de automatização de reclamações pode ser programado para tratar estas tarefas automaticamente, libertando os ajustadores para se concentrarem em tarefas e projectos mais complexos.

Movendo-se em direcção à Inteligência Artificial na Automatização de Reclamações

A IA de automatização de reclamações eleva este processo a um patamar. Integra inteligência artificial e algoritmos de aprendizagem de máquinas para automatizar e acelerar o processo de gestão de sinistros. A inovação neste campo significa que a IA pode agora analisar e interpretar dados e identificar padrões. Pode mesmo tomar decisões baseadas em regras e critérios pré-definidos.

Os sistemas baseados em IA ou habilitados para IA podem processar e analisar grandes volumes de dados muito mais rapidamente e com maior precisão do que os humanos. E muitas companhias de seguros, TPAs, grandes empresas, e organizações de saúde estão a escolher inclinar-se para a tendência para a IA. Alguns exemplos de como a IA está a ser integrada na automatização de sinistros neste momento incluem:

  • Análise preditiva. A análise preditiva utiliza algoritmos estatísticos avançados para fazer previsões precisas sobre eventos ou comportamentos futuros através da análise de quantidades massivas de dados.
  • Chatbots e assistentes virtuais. Os Chatbots e assistentes virtuais proporcionam aos utilizadores experiências envolventes e interactivas através da simulação de conversas de tipo humano.
  • Tecnologia de imagem e vídeo-reconhecimento. Esta tecnologia analisa os dados visuais para identificar padrões e detectar anomalias, ajudando as empresas a fornecer uma experiência mais perfeita para os requerentes. Por exemplo, isto significa que as pessoas podem carregar imagens ou vídeos relacionados com a sua reivindicação, e não têm de se sentar durante longos períodos enquanto esperam por um ajustador para estabelecer contacto.
  • Processamento em linguagem natural. A PNL permite que as máquinas interpretem e gerem a linguagem humana. As seguradoras já utilizam esta tecnologia para automatizar tarefas como o processamento e a subscrição de sinistros.
  • Tecnologia de detecção de fraudes. A detecção de fraudes utiliza a aprendizagem mecânica para ajudar as seguradoras e os TPAs a identificar rapidamente e prevenir reclamações fraudulentas.

Sete Benefícios da Automatização de Reclamações AI

Os algoritmos de IA oferecem rapidez e precisão, o que pode melhorar os relatórios, prevenir perdas, e até aumentar a satisfação dos requerentes. Aqui estão sete benefícios específicos que se podem esperar da integração de IA na automatização de reclamações:

  1. Velocidade melhorada. A IA automatiza tarefas manuais demoradas, o que permite às empresas processar reclamações mais rapidamente. O processamento mais rápido de reclamações significa frequentemente uma maior satisfação do cliente, custos reduzidos e um melhor resultado final - tudo isto pode levar a uma vantagem competitiva na indústria.
  2. Validação de reclamações. Ao analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões associados a fraude ou erros, a IA conduz a um processo mais preciso e eficiente de validação de reclamações. Isto pode resultar em economias de custos tanto para o segurado como para a seguradora - e melhores resultados para os sinistrados.
  3. Assistência na elaboração de relatórios. A IA pode gerar relatórios precisos e atempados sobre os dados relativos a sinistros, com conhecimentos sobre o desempenho do ajustador e o ciclo de vida dos sinistros. Isto ajuda as empresas a tomar decisões rápidas e baseadas em dados para melhorar o seu processo de reclamações.
  4. Detecção avançada de fraude. Automatização de reclamações AI pode analisar várias fontes de dados - incluindo informação de requerentes, dados históricos de reclamações, e fontes externas - para identificar padrões e anomalias que possam indicar fraude. Ao aproveitar a IA, as empresas podem rapidamente assinalar comportamentos suspeitos e designar empregados para investigar.
  5. Priorização exacta. A IA utiliza algoritmos para avaliar a gravidade e complexidade de cada reclamação. Ao priorizar e categorizar rapidamente as reclamações, a IA pode encaminhar reclamações complexas para ajustadores experientes. Também pode identificar rapidamente potenciais problemas que exijam atenção ou acção imediata. Isto pode aumentar a produtividade, reduzir a carga de trabalho e aumentar a satisfação do cliente.
  6. Sub-rogação melhorada das reclamações. A IA identifica rapidamente as partes responsáveis e começa a facilitar a recuperação dos prejuízos. Isto melhora a precisão e velocidade do processo global de sub-rogação e liberta os ajustadores para se concentrarem em outras áreas dos seus trabalhos.
  7. Juízo rápido. Automatização de reclamações AI pode melhorar o processo de adjudicação de uma reclamação, determinando a sua elegibilidade, e resolvendo quaisquer questões através de uma rápida análise de dados para assegurar que os pagamentos são efectuados com precisão e eficiência.

Compreender quando a IA em Claims Automation é Apropriada

A IA é uma ferramenta poderosa para a automatização de reclamações, mas não é adequada para todas as situações. É particularmente útil para automatizar tarefas rotineiras ou repetitivas como a introdução de dados e o processamento de reclamações. A IA pode analisar rápida e precisamente grandes conjuntos de dados para identificar padrões e irregularidades.

No entanto, o processo de reclamações pode envolver múltiplas decisões complexas que requerem julgamento e influência humana - nestes casos, a IA é inadequada. A IA também não é apropriada para situações em que a empatia e simpatia são necessárias. Além disso, se os dados ou informações forem tendenciosos, inexactos, ou incompletos, então as ferramentas de IA não podem produzir resultados precisos. É por isso que muitos acreditam que a melhor opção é utilizar uma abordagem híbrida que combine as capacidades humanas com as funcionalidades da IA para alcançar resultados óptimos.

Melhorar a experiência de reclamações, retenção de clientes, e taxas de encerramento

A IA de automatização de reclamações é uma mudança de jogo quando se trata de melhorar a experiência de reclamações para clientes e reclamantes. Esta tecnologia simplifica o processo de reclamações para encerrar as reclamações de forma rápida, justa e precisa.

As pessoas podem apresentar uma queixa online, e o sistema pode rapidamente avaliar a sua validade e mesmo sinalizar queixas potencialmente fraudulentas para uma investigação mais aprofundada. Isto resulta num processamento de reclamações mais rápido e mais preciso, o que encurta o ciclo de vida das reclamações. Automatizar tanto quanto possível também significa que os ajustadores têm mais tempo para se envolverem, empatizar e simpatizar com os reclamantes, acabando por melhorar a experiência global dessa pessoa.

Na parte de trás, a automatização de reclamações melhorada com AI tem o poder de identificar padrões no ajuste do desempenho e na eficiência geral do tratamento de reclamações e áreas que necessitam de melhorias. Ao analisar o feedback do cliente - por exemplo - as ferramentas de IA podem ajudar as empresas a identificar e abordar prontamente pontos de dor específicos do cliente. A automatização de reclamações AI é susceptível de conduzir a taxas mais elevadas de satisfação do cliente, taxas mais elevadas de retenção de clientes - e custos mais baixos.

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