技术将在未来影响保险索赔的解决

桑杰·达塔（Sanjay Datta）

从历史上看，保险业在创新方面一直很慢。当前存在的系统和过程，几十年来一直保持不变，今天也以同样的方式被遵循。遗留系统的这种使用导致索赔是一个缓慢，繁琐且耗时的过程，这对于客户乃至保险公司来说都不是一件令人愉快的事情。

但是，随着保险公司采用技术以使理赔流程更快，更一致，更定性，时代正在缓慢但必然地发生变化。根据Technavio进行的市场研究，全球保险技术市场预计将以稳定的速度增长，到2020年，复合年增长率（CAGR）将超过10％。

理赔流程的性质使某些任务重复进行，而过时的流程几乎无法提高理赔周转时间，从而使客户感到沮丧。人工智能（AI）领域正在取得进步，该技术具有极大的潜力颠覆保险业，尤其是理赔流程。

到目前为止，索赔的处理是一项手动且费力的工作，需要几个人的参与和大量的文书工作。这种方法不仅耗时且昂贵，而且易于出错和不一致。在索赔裁定中引入人工智能和机器学习（尽管规模很小）已经在帮助提高案件管理员的效率，并使他们能够做出更明智的决定。

机器学习利用从历史案例中学习并不断发展对过程的理解的智能算法。将来，由于机器学习的作用，人工智能系统很可能将能够自动识别出索赔过程中的任何差异，而人工干预或干预最少。

人工智能在索赔处理中的另一个好处是欺诈检测。这是全球行业的一个大问题，因为欺诈案件每年使行业损失超过400亿美元。由于机器学习的进步，可以部署一种算法，该算法可以识别特定的模式并在处理索赔之前引发危险信号，而不是手动查看报告。

技术正在改变如何处理索赔和捕获详细信息。为了改善索赔处理时间，印度一家领先的综合保险公司已经为其现场人员开发了一种平板电脑应用程序。这些人负责核实客户提出的索赔，并且还必须为此收集证据。以前，此过程以前是通过填写文书来完成的，但是现在，该人所需要做的就是在平板电脑中输入必要的详细信息。

然后将信息实时传输到中央服务器，以进行分析和索赔处理。这种捕获索赔的方法将成本降低了4-5％，提高了客户满意度，并减少了人为错误的机会。这也标志着该行业正在经历的转变：从通话和书面模式到基于网络/应用程序的在线模式。

在新引入的农作物保险计划中可以进一步看到在索赔过程中采用技术。作物保险主要由政府的旗舰计划Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana（PMFBY）主导，已成为保险公司的主要产品。由于承保范围巨大，它给保险公司采用的常规评估方法带来了挑战。要派专职评估人员完成任务将需要大量时间和精力。因此，无人驾驶飞机被广泛用于评估产量数据，确定播种面积甚至估计农作物受损。

无人机在评估由于任何原因（包括自然灾害）而无法进入的区域的损坏时特别有用。2016年，洪水在马哈拉施特拉邦比德（Beed）地区破坏了农作物，一架无人驾驶飞机被用来评估被砍伐地区的农作物破坏。

总之，可以说，现在越来越多地使用技术来使保险索赔更加简单，快捷和更具成本效益。鉴于人工智能和机器学习以及其他形式的技术的进步，过时的过程正在慢慢变得更好。这种技术的采用不仅会改善保险流程，而且最终会带来更好，更流畅的客户体验。