أعمال·ذكاء اصطناعي وأتمتة·Capability showcase

أتمتة مطالبات التأمين

من أول إخطار خسارة إلى أول قرار بدقائق — الذكاء الاصطناعي يتعامل مع حالات الحجم، البشر يتعاملون مع الصعبة، وسجل التدقيق نظيف.

المشكلة

لا تزال مطالبات التأمين تأخذ أيامًا لأن كل ملف يمر بخمسة أيدٍ وثلاثة أنظمة. معظم الحالات روتينية — يجب أن تُحل بدقائق. الـ 20% الصعبة تستحق وقت بشر فعلي.

النهج
  1. 01

    بنينا استقبال FNOL على ويب + جوال يستخرج تلقائيًا الوثيقة، المركبة، الموقع، الأطراف من الصور والنص الحر.

  2. 02

    وصلنا Vision AI لتقييم الضرر بالصور مقابل معايير تكلفة إصلاح المطالبات النموذجية.

  3. 03

    نفذنا طبقة إشارة احتيال — حوادث مُرتّبة، مطالبات مكررة، تحليل شبكي — تُعرض للمعدّل بمستويات ثقة.

  4. 04

    صممنا التوجيه: المطالبات النظيفة منخفضة القيمة تقرر تلقائيًا؛ متوسطة القيمة والملتبسة تُوجَّه لمعدّل مع كل السياق مرفق مسبقًا.

  5. 05

    وصلنا سجل التدقيق فكل قرار نموذج مُسجّل وقابل لإعادة التشغيل والطعن.

«يجب أن ينظر المعدّلون لعشرين حالة صعبة، لا مئتي حالة تافهة.»

النتيجة
  • تُحل معظم المطالبات الروتينية قبل أن يضع العميل الإبريق.

  • يقضي المعدّلون وقتهم على الحالات التي تحتاجهم فعلًا.

  • كشف الاحتيال ينتقل من أخذ عينات عشوائي إلى إشارة ثابتة.

  • تدقيق بمستوى تنظيمي استعلام لا مشروع ربع سنة.

60-80%
معدل قرار تلقائي (روتيني)
دقائق
FNOL إلى قرار (تلقائي)
أكثر
وقت المعدّل على الحالات الصعبة
عند الطلب
إعادة تشغيل التدقيق
الـ Stack
PythonFastAPIPostgreSQLOCRVision AINext.js

هل تريد شيئًا مشابهًا في أعمالك؟ ابدأ مكالمة استكشاف.