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释放大数据好处: 驱动索赔效率的提升和客户满意度
作者:中国商业智能网    来源:本站原创    点击数:    时间:2014-9-10
【摘要】今天的索赔高管们面临巨大的财政压力,必须更好地利用信息和自动化以便更快和更有效地应对不断变化的景观。很多人将注意力集中于数据和分析用于帮助损失管理、资源计划、过程改进和投保人满意,却发现他们的数据集并不能提供足够的细节或市场洞察力以创造竞争优势。因此,市场明显需要全面的实时信息,提供可行的洞察力,尤其是对于没有获得大量历史数据的保险公司。

今天的索赔高管们面临巨大的财政压力,必须更好地利用信息和自动化以便更快和更有效地应对不断变化的景观。很多人将注意力集中于数据和分析用于帮助损失管理、资源计划、过程改进和投保人满意,却发现他们的数据集并不能提供足够的细节或市场洞察力以创造竞争优势。因此,市场明显需要全面的实时信息,提供可行的洞察力,尤其是对于没有获得大量历史数据的保险公司。

适当和充分全面的数据集应该能通过预测分析提供以下好处:

●简化工作流程

●成本动因评估

●改善欺诈识别和调查

●增强险损估价人获取信息的能力

●简化工作流程

汽车碰撞后,从索赔处理程序日记笔记中挖掘的原告陈述和信息可以显著增加医疗严重性预测的准确性。这些信息有助于识别与高度可信性, 哪些索赔可以“快速跟踪”, 而哪些需要更深入的分析。能够预测医疗严重程度的这种方式可以简化汽车伤亡索赔作业流程,确保适当的索赔处理专业所需准确索赔解决方案分配给索赔。

●评估成本动因

索赔机构不断被迫用较少的资源做更多的事, 同时保持无与伦比的客户服务和索赔结果。给索赔的不正确资源分配会给一个机构带来不必要的压力。当有经验的索赔处理员当然可以处理一个简单的治疗的医疗索赔, 但是不是应该把他们的时间和专业知识更好的用于调查和解决有挑战和更复杂的索赔上吗?有正确的可用资源,用他们的专业技能分配于处理相应的索赔将改善理算费用结果((LAE), 确保优秀的索赔处理结果和客户满意度。

●改善欺诈识别和调查

全面的数据集可以被挖掘作为整个物理性伤害的洞察力, 汽车事故和劳工赔偿行业可以有许多不同的方式加以利用。有了正确的组合数据,一位理赔高管可以很容易地调查财产损失估计和相应的治疗之间的关系。通过匹配财产损失评估数据和汽车事故医疗账单数据, 可以对各种典型的撞车类型的医学治疗建立基线。建立这个基线更容易识别欺诈。出于这个原因, 各种规模的理赔机构利用工具可以分析汽车财产损失估计数据, 影响点和伤害的信息对于预测医疗索赔严重性非常关键。

有望识别欺诈和积累的工具包括MedRadar、Opioid风险评分和Mitchell的Claim Triage。Claims Triage利用汽车财产损失的估计数据, 影响点和伤害信息预测医疗索赔严重性; MedRadar识别与全国利用率相比使用医疗服务比预计更多的领域; 而Opioid风险评分标识更倾向滥用阿片类药物的理赔,这一倾向因素增加医疗索赔成本的6倍。

●增强险损估价人获取信息的能力

数据分析还可以推进医疗费用和理赔的严格监测。用工具持续监控这些汽车事故和员工赔偿市场上产生的理赔以主动识别国家,省,县级的过程代码趋势,提供转移医疗费用的早期洞察力。这将使理赔审查员能更好地监控整体理赔成本和利用率。

●财产保险数据的未来

以期不断提高保险市场和客户体验, 大数据和预测分析将是保险公司最为关注的问题。增加方便程度和理解他们的业务需求以及可用数据源将产业推向不仅提供报表功能, 也能做出高级分析可能和方便的平台。最好的平台将提供对损伤力学、关联性、必要的医疗和质量结果的更好理解,将财产损失和伤亡数据与外部数据源的数据相结合。

随着商业智能工具推进该行业对所面临的挑战了解,他们将越来越要求提供更加复杂和全面的知识,所有的设计,以确保准确和有效的理为现有的理赔过程增加价值。到2020年典型的理赔机构将使用高级的算法和说明性的分析来减轻理赔中70%以上的人工干预,让理赔处理者专注于有意义的和有益的调查任务。最后的结果肯定会提高理赔结果和客户以及员工的工作满意度。

责任编辑:朱莉   
 
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