Перейти к основному содержимому

Управление претензиями: ИИ-агент для страховых компаний

Потребности бизнеса​

Страховые компании сталкиваются с рядом проблем, связанных с обработкой претензий:

  • Высокая нагрузка на сотрудников: Ручная обработка претензий требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  • Ошибки в обработке данных: Человеческий фактор может привести к ошибкам в оценке ущерба или выплатах.
  • Долгие сроки обработки: Клиенты ожидают быстрого рассмотрения претензий, что сложно обеспечить при ручной обработке.
  • Мошенничество: Выявление подозрительных претензий требует глубокого анализа данных.

Типы бизнеса, которым подходит агент:

  • Страховые компании, занимающиеся автострахованием, медицинским страхованием, страхованием имущества и другими видами страхования.
  • Компании, стремящиеся автоматизировать процессы обработки претензий и улучшить качество обслуживания клиентов.

Решение с использованием ИИ​

ИИ-агент "Управление претензиями" автоматизирует и оптимизирует процессы обработки претензий, решая ключевые проблемы страховых компаний:

  • Автоматическая классификация претензий: Агент анализирует входящие претензии и классифицирует их по типам (например, ДТП, повреждение имущества, медицинские расходы).
  • Оценка ущерба: Используя машинное обучение, агент оценивает ущерб на основе предоставленных данных (фото, документы, описания).
  • Выявление мошенничества: Агент анализирует данные на наличие подозрительных паттернов и сигнализирует о возможных случаях мошенничества.
  • Ускорение обработки: Автоматизация рутинных задач сокращает время обработки претензий.
  • Интеграция с CRM: Агент интегрируется с системами управления клиентами для автоматического обновления статусов претензий.

Возможности использования:

  • Одиночный агент для автоматизации процессов в одной компании.
  • Мультиагентная система для крупных страховых компаний с множеством филиалов.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение (ML): Для классификации претензий и оценки ущерба.
  • Обработка естественного языка (NLP): Для анализа текстовых данных (описания претензий, переписка с клиентами).
  • Компьютерное зрение (CV): Для анализа изображений (фото повреждений, документы).
  • Анализ данных: Для выявления аномалий и мошеннических схем.

Подход к решению​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из различных источников (заявки, фото, документы, CRM).
  2. Анализ данных: Данные анализируются с использованием ML, NLP и CV.
  3. Генерация решений: Агент предлагает решения (например, сумму выплаты, необходимость дополнительной проверки).
  4. Интеграция с системами: Результаты передаются в CRM или другие системы для дальнейшей обработки.

Схема взаимодействия​

Клиент → Подача претензии → ИИ-агент → Анализ данных → Классификация → Оценка ущерба → Выявление мошенничества → Решение → CRM

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов обработки претензий.
  2. Анализ процессов: Определение точек автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Интеграция агента в бизнес-процессы осуществляется через OpenAPI нашей платформы. Примеры запросов и ответов:

Пример 1: Классификация претензии​

Запрос:

POST /api/classify-claim
{
  "claim_id": "12345",
  "description": "Автомобиль поврежден в результате ДТП",
  "photos": ["url_to_photo1", "url_to_photo2"]
}

Ответ:

{
  "claim_id": "12345",
  "category": "Автострахование",
  "severity": "Средний",
  "next_steps": ["Оценка ущерба", "Проверка на мошенничество"]
}

Пример 2: Оценка ущерба​

Запрос:

POST /api/assess-damage
{
  "claim_id": "12345",
  "photos": ["url_to_photo1", "url_to_photo2"],
  "documents": ["url_to_document1"]
}

Ответ:

{
  "claim_id": "12345",
  "estimated_damage": 15000,
  "currency": "RUB",
  "confidence": 0.92
}

Пример 3: Выявление мошенничества​

Запрос:

POST /api/detect-fraud
{
  "claim_id": "12345",
  "history": ["claim_67890", "claim_54321"],
  "current_claim_data": {
    "description": "Автомобиль поврежден в результате ДТП",
    "photos": ["url_to_photo1", "url_to_photo2"]
  }
}

Ответ:

{
  "claim_id": "12345",
  "fraud_risk": "Высокий",
  "reasons": ["Повторяющиеся паттерны", "Несоответствие данных"]
}

Ключевые API-эндпоинты​

  • POST /api/classify-claim: Классификация претензии.
  • POST /api/assess-damage: Оценка ущерба.
  • POST /api/detect-fraud: Выявление мошенничества.
  • GET /api/claim-status/claim_id: Получение статуса претензии.

Примеры использования​

  1. Автострахование: Автоматическая обработка претензий по ДТП.
  2. Медицинское страхование: Анализ медицинских счетов и выявление подозрительных случаев.
  3. Страхование имущества: Оценка ущерба на основе фотографий повреждений.

Напишите нам​

Готовы оптимизировать процессы обработки претензий? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Свяжитесь с нами для обсуждения ваших потребностей.