Win tijd met AI en Machine Learning
(Partner in kennis Inpact in katern Haal meer uit data in VVP 1-2024) Dagelijks worden enorme hoeveelheden data gecreëerd. In de verzekeringsbranche is dat niet anders. De juiste informatie in deze enorme berg van data vinden, kan voelen als het zoeken naar een speld in een hooiberg.
Belangrijke data zit verstopt in verzekeringsdocumenten, overvolle e-mailboxen, binnenkomende fysieke post, in je eigen systemen en grote hoeveelheden aan digitale berichten. Terwijl het cruciaal is om belangrijke informatie beschikbaar te hebben, om bijvoorbeeld risico’s goed in kaart te brengen.
Met de lancering van het inpact. ai platform, wordt een belangrijke stap gezet in het automatiseren binnen de verzekeringsbranche. Het platform richt zich namelijk op het omzetten van ongestructureerde data naar gestructureerde data, met behulp van AI-modellen, Machine Learning, Deep Learning en NLP.
Door berichten via het inpact.ai platform te verwerken, komt er een grote hoeveelheid aan gestructureerde data beschikbaar. Aansluiten op inpact.ai gaat gemakkelijk via standaard beschikbare API’s en de gestructureerde data is ook direct te matchen aan systeemhuizen, zoals ANVA en CCS. Hierdoor kunnen verdere processen eenvoudiger en efficiënter worden in gericht. Zo ben je minder tijd kwijt aan het zoeken naar de juiste informatie en helpt inpact.ai bij het versnellen van werkprocessen en automatisering.
Op de schadeafdeling
Het zal geen verrassing zijn dat er op een schadeafdeling tientallen tot honderden mails per dag binnenkomen. Dit is een mooi voorbeeld van enorme hoeveelheden ongestructureerde data die dagelijks in de verzekeringsbranche rondgaan. Hier is het aan de schadebehandelaar de weinig verdienstelijke taak om de administratieve handelingen rondom iedere afzonderlijke claim te regelen. En voor iedere claim te bepalen bij welk relatie- of schadedossier deze hoort, wie inhoudelijk met deze claim aan de slag mag gaan en wat er precies mee dient te gebeuren.
Nu zijn er al veel eenvoudige technieken beschikbaar die kunnen ondersteunen. Bijvoorbeeld tools die gebruik maken van tekstherkenning, om te zoeken naar het schadenummer en zo te komen tot het juiste dossier. Wanneer er dan één unieke match gevonden wordt, die helemaal overeenkomt, heeft dit toegevoegde waarde. Maar de uitdaging wordt groter wanneer het schadenummer ontbreekt of wanneer er over verschillende kantooromgevingen heen moet worden gezocht naar de juiste relatie.
Inpact.ai heeft specifieke claims AI-modellen getraind, gebruik makend van onder andere Natural Language Processing (NLP), om precies deze uitdagingen bij de mens weg te nemen. Alle ongestructureerde data in het bericht (head, body en bijlagen van de mail) wordt van kop tot staart bestudeerd en omgezet naar gestructureerde data. Op basis van deze data kan heel gericht worden bepaald wat voor type werk is binnengekomen, bij welk dossier het bericht thuishoort, wat wel of niet moet worden opgeslagen en waar. Ook kan inpact.ai instructies meegeven wie het bericht in behandeling moet nemen en welke specifieke actie van de behandelaar wordt gevraagd. Zo kan de schadebehandelaar primair gefocust zijn op de inhoudelijke behandeling van de schade.
Op deze wijze biedt AI perfecte ondersteuning, zodat de medewerker meer tijd overhoudt voor inhoudelijke vraagstukken en het helpen van de eindklant.
Reactie toevoegen
Meer over
Weinig animo voor ruilen data voor polissen
Slechts 12 procent van de Nederlanders is bereid om persoonlijke gegevens over o.a. hun gezondheid, financiën en energieverbruik te delen in ruil voor een beloning...
Meer dan helft consumenten wil data delen in ruil voor lagere premie
Vierenvijftig procent van de consumenten wil zeker of waarschijnlijk wel data delen in ruil voor een lagere premie, 48 procent is daartoe bereid in ruil voor een...
"slim gebruik maken van data is de toekomst"
"De verzekeringsbranche is een ouderwetse wereld, met Zeker.me zetten we een nieuwe standaard neer." Aldus oprichter Nick van der Meij van Zeker.me, in...