Teknologi artifisial (AI) dan kemajuan teknologi lainnya telah diadopsi dalam industri klaim sampai batas tertentu selama beberapa tahun terakhir - dan kita dapat dengan aman memperkirakan bahwa tren tersebut akan terus berlanjut. Seiring dengan penemuan-penemuan baru mengenai bagaimana AI dapat dimanfaatkan secara operasional di berbagai lini bisnis, kita harus proaktif dalam menilai manfaat (dan risikonya).
Dalam lanskap penipuan yang merajalela, manusia dan mesin dapat menjalin hubungan simbiosis mutualisme, membangun kemampuan unik satu sama lain untuk memberikan kesuksesan bagi perusahaan asuransi dan menjaga biaya premi tetap stabil bagi pelanggan sejati.
Manfaat yang jelas
Saat ini, beberapa perusahaan menggunakan teknologi AI untuk melindungi pelanggan dari ancaman - bahkan yang mungkin belum mereka sadari. Salah satunya, teknologi ini melindungi dari praktik broker "hantu" yang melakukan penipuan identitas dan menggunakan identitas pelanggan untuk tujuan penipuan. Teknologi ini juga mengidentifikasi penipuan dokumen palsu yang dapat mencakup faktur palsu dan gambar yang dimanipulasi.
Teknologi dapat mengidentifikasi potensi kecurangan jauh lebih awal dalam siklus hidup klaim dibandingkan dengan mata penyelidik manusia. Ketika digunakan dengan baik, teknologi pendeteksi penipuan akan mempercepat penyelesaian klaim yang asli, dan jika teknologi tersebut mendeteksi penipuan, pembayaran akan dihentikan. Pemrosesan klaim yang lebih cepat dan akurat dapat menekan biaya bagi perusahaan asuransi dan menekan premi bagi pelanggan yang asli.
Hal ini sudah mulai diterapkan di industri otomotif: teknologi pembelajaran mesin (machine learning/ML) digunakan untuk membantu menilai potensi risiko penipuan - dan menentukan apakah risiko tersebut dapat ditanggung - lebih awal. Hasilnya, perusahaan asuransi dapat mempercepat proses penyelesaian klaim motor yang asli dan meniadakan klaim palsu.
Deteksi penipuan dini yang didukung teknologi memungkinkan para penyelidik untuk mengambil keputusan dan tanggung jawab secara keseluruhan. Karena teknologi menyisihkan klaim yang jelas-jelas merupakan penipuan - dengan lebih sedikit ruang untuk kesalahan - para penyelidik dapat menyimpulkan dan beralih ke kasus berikutnya dengan lebih cepat, daripada menghabiskan waktu tambahan untuk menyelesaikan investigasi. Teknologi pendeteksian penipuan juga menghemat waktu dan uang dengan menunjukkan dengan tepat akar penipuan, sehingga para penyelidik tidak perlu melakukannya.
Menyingkirkan penipu secara lebih efisien akan membantu melindungi reputasi merek juga, baik di dalam industri maupun dari sudut pandang pelanggan.
Mesin versus manusia?
Kita semua sudah tidak asing lagi dengan pertanyaan moral dan ekonomi yang selalu muncul dalam perdebatan mengenai AI: Apakah mesin pada akhirnya akan membuat manusia menjadi usang? Untuk itu, bukankah seharusnya hal ini ditakuti, bukan dirangkul?
Satu kebenaran universal membantu mendukung argumen yang valid untuk membantahnya: mesin tidak bisa merasakan. Mengalami emosi adalah hal yang unik bagi manusia, dan tidak mungkin dipelajari. Emosi dan penalaran yang kompleks merupakan bagian integral dari bisnis: Empati. Saling pengertian. Rasa tanggung jawab untuk melakukan hal yang benar. Komunikasi interpersonal. Negosiasi. Kepercayaan.
Sebaliknya, teknologi dapat menyelesaikan proses dan tugas tertentu, seperti identifikasi dokumen yang dipalsukan, lebih cepat daripada otak manusia. Memadukan kualitas manusia dan mesin secara bersama-sama dapat melawan penipuan secara lebih efektif. Teknologi dapat unggul dalam identifikasi, sementara bagian terakhir yang melibatkan legalitas, kompleksitas, nuansa, interpretasi - dapat tetap berada di ruang kemudi para profesional klaim manusia. Untuk aspek-aspek tertentu dalam melawan penipuan, manusia mungkin akan selalu terlibat.
Menggandakan
Perusahaan asuransi secara konstan menyaring data klaim. Namun, data yang mengindikasikan penipuan tetap saja lolos. Ketika perusahaan asuransi menyerahkan tongkat estafet kepada bisnis seperti Sedgwick, penyaringan berkelanjutan dapat terus berlanjut, dan dari kumpulan data yang jauh lebih besar.
Di arena properti komersial, misalnya, kumpulan data yang ada sangat terbatas untuk melakukan penyaringan. Kurangnya data tidak menguntungkan untuk mengidentifikasi pola penuntut berantai dan perilaku curang yang tidak diinginkan dalam industri ini; menggunakan alat penyaringan tunggal menghambat kemampuan untuk mengenali volume penipuan yang sebenarnya yang sering terjadi di pembukuan perusahaan asuransi.
Potensi kerugian
Seiring dengan kemajuan teknologi, nasabah dan penggugat semakin mengadopsi asumsi bahwa kemajuan teknologi sama dengan proses yang lebih cepat dan lebih efisien, dan oleh karena itu, klaim seharusnya menghasilkan penyelesaian yang lebih cepat. Para praktisi harus mengingat hal ini: ekspektasi yang meluas akan penyelesaian yang lebih cepat - terlepas dari kerumitan suatu kasus - kini telah menjadi fondasi dari proses klaim yang didukung teknologi.
Penangan klaim harus menerapkan ketekunan tambahan dengan melakukan pemeriksaan langsung untuk memenuhi permintaan yang meningkat ini, dan dengan sengaja memanfaatkan perangkat lunak yang dapat membantu mereka.
Pelajari lebih lanjut > baca brosur untuk mempelajari lebih lanjut tentang layanan klaim penipuan kami dan ikuti blog penipuan terbaru kami.
Tags: AI, AI teknologi, Kecerdasan Buatan, Carrier, Klaim, klaim teknologi, Kecurangan, klaim penipuan, strategi penipuan, Perusahaan asuransi, Melestarikan merek, Risiko, Kemajuan teknologi, Teknologi