۱خدمات مشتری
شکایت بیمه‌گذاران دیر به نتیجه می‌رسد و مردم بیمه را بدون شناخت کافی می‌خرند
فراخواندستیار هوشمند بیمه‌ای: رسیدگی به شکایات و راهنمای خرید
دریافت شکایت به زبان طبیعی، دسته‌بندی خودکار، تحلیل زمان‌بندی پرونده برای شناسایی تأخیر، تطبیق با مقررات و پیش‌نویس پاسخ؛ در کنار دستیار خرید بیمه و بررسی هوشمند بیمه‌نامه.
خریدار: بیمه مرکزیخرید کامل، مجوز یا بر اساس کاربر
جزئیات
تصمیم نهایی همواره با کارشناس انسانی است؛ پاسخ‌ها باید مستند و قابل ارجاع به منبع باشد و سامانه بدون پشتوانه مقرراتی ادعای تخلف مطرح نکند. آزمایشگاه داده: نمونه شکایات، پاسخ شرکت‌ها، اسناد بیمه‌نامه و آیین‌نامه‌ها با رعایت محرمانگی.
رسیدگی و پرداخت خسارت درمان هنوز دستی، کاغذی و زمان‌بر است
فراخوانپردازش و پرداخت بدون کاغذ و برخط خسارت درمان
دیجیتالی‌سازی کامل مسیر از ثبت درخواست تا پرداخت: پردازش اسناد و OCR، موتور قواعد پوشش و سقف و فرانشیز، کنترل مغایرت، ارجاع هوشمند به کارشناس و رهگیری وضعیت.
خریدار: شرکت‌های بیمهترکیبی یا تراکنشی
جزئیات
دیجیتالی شدن به معنای حذف کنترل‌های کارشناسی و مالی نیست؛ پرونده‌های عادی سریع‌تر پردازش و پرونده‌های مشکوک یا پیچیده به بررسی انسانی ارجاع می‌شوند. استفاده از AI الزامی نیست.
دریافت خسارت خودرو هنوز به مراجعه‌ی حضوری و کاغذ وابسته است
فراخوانپرداخت کاملاً برخط و بدون کاغذ خسارت خودرو
خسارت خودرو بدون مراجعه، بدون کاغذ و تا حد امکان بدون دخالت دستی: اعلام خسارت از موبایل، ارزیابی، تصمیم شرکت بیمه، پرداخت الکترونیکی و بستن پرونده.
خریدار: شرکت‌های بیمهبه ازای خدمت یا پرونده
جزئیات
هیچ فرم، گزارش یا امضای کاغذی مجاز نیست و در موارد نیاز قانونی، راهکار احراز الکترونیکی ارائه می‌شود. آزمون عملی روی چهار سناریوی استاندارد انجام می‌شود.
ارزیابی خسارت خودرو کاملاً به حضور و زمان ارزیاب انسانی گره خورده است
فراخوانارزیابی خسارت خودرو با تصویر و فیلم (ارزیاب هوش مصنوعی)
شناسایی خودرو و قطعات، تشخیص محل و نوع و شدت آسیب، تصمیم تعمیر یا تعویض، برآورد هزینه شفاف و ارجاع هوشمند موارد نامطمئن به ارزیاب انسانی.
خریدار: بیمه‌ها و پلتفرم‌هابه ازای ارزیابی یا اشتراک
جزئیات
امتیاز نهایی در آزمون رقابتی = دقت × پوشش × تنوع خودرو و خسارت × سرعت. سامانه‌ای با پوشش ۷۰٪ می‌تواند برتر از سامانه‌ای با پوشش ۲۰٪ و دقت بالاتر باشد.
تقلب در بیمه خودرو در داده‌های یک شرکت به‌تنهایی دیده نمی‌شود
فراخوانکشف تقلب و تخلف در بیمه خودرو
شناسایی، امتیازدهی و اولویت‌بندی پرونده‌های مشکوک با تحلیل ارتباط در زنجیره بیمه‌گذار، خودرو، بیمه‌نامه، حادثه، خسارت، کارشناس و پرداخت.
مدل: مبتنی بر نتیجهسهمی از خسارت جلوگیری‌شده
جزئیات
یکی از محورهای مهم، استفاده از داده‌های بین‌بیمه‌ای بی‌نام برای کشف الگوهایی است که در داده یک شرکت به‌تنهایی دیده نمی‌شوند. هشدار باید توضیح‌پذیر باشد: چرا این پرونده مشکوک است.
اسناد غیرواقعی و خدمات تکراری در بیمه درمان به‌سختی شناسایی می‌شوند
فراخوانکشف تقلب و تخلف در بیمه درمان
تحلیل اسناد و سوابق، خدمات تکراری یا دریافت‌نشده، رفتار بیمه‌شده و مراکز درمانی، تحلیل ارتباطات و اولویت‌بندی پرونده‌ها برای بررسی انسانی.
خریدار: شرکت‌های بیمهبه ازای استفاده یا ترکیبی
جزئیات
هدف صرفاً تولید «هشدار» نیست؛ سیستم باید مشخص کند کدام بخش پرونده غیرعادی است، چه الگویی باعث هشدار شده و بررسی کارشناسی روی چه موضوعی متمرکز شود.
ارزیابی خسارت درمان پرتکرار، دستی و مستعد خطاست
فراخوانارزیابی خسارت درمان با هوش مصنوعی
تبدیل ارزیابی خسارت درمان به یک زنجیره دیجیتال end-to-end: پردازش اسناد، کنترل کامل بودن مدارک، تطبیق با بیمه‌نامه، موتور قواعد و محاسبه مبلغ قابل پرداخت.
خریدار: شرکت‌های بیمهبه ازای پرونده یا ترکیبی
جزئیات
هدف، حذف کنترل‌های کارشناسی نیست؛ خودکارسازی فعالیت‌های تکراری است. اگر از AI استفاده شود، مرز «پیشنهاد مدل» و «تصمیم نهایی کارشناس» باید روشن و قابل نظارت باشد.
رساندن ارزیاب به محل حادثه کند است و به هماهنگی تلفنی وابسته است
فراخوانپلتفرم اتصال ارزیابان خسارت خودرو به صحنه حادثه
موتور تخصیص ارزیاب بر اساس فاصله، ظرفیت، تخصص و سابقه؛ به‌همراه مسیر ارزیابی برخط و از راه دور با عکس و ویدئو و پشتیبانی هوش مصنوعی.
خریدار: شرکت‌های بیمهبه ازای مأموریت یا ترکیبی
جزئیات
شرکت‌ها می‌توانند برای یک یا چند حوزه پیشنهاد دهند: پلتفرم تخصیص، ارزیابی از راه دور، پردازش عکس و ویدئو، ارزیابی هوشمند، اتصال به سرویس‌های تخصصی، داشبورد، یا پلتفرم جامع.
تصویر یکپارچه و به‌روزی از مطالبات معوق شرکت‌های بیمه وجود ندارد
فراخوانداشبورد هوشمند مطالبات معوق شرکت‌های بیمه
نمای یکپارچه مطالبات، طبقه‌بندی بر اساس سن و مبلغ و ریسک، هشدار مدیریتی، تحلیل روند وصول و قابلیت Drill-down از شاخص کلان تا سطح یک پرونده.
خریدار: شرکت‌های بیمهاشتراک دوره‌ای یا ترکیبی
جزئیات
هدف، یک داشبورد نمایشی نیست؛ ابزار تصمیم‌یار مبتنی بر داده است. در صورت استفاده از یادگیری ماشین برای برآورد احتمال وصول، هدف مدل، داده آموزشی، نرخ خطا و تفسیرپذیری خروجی باید مشخص باشد.
رفتار واقعی رانندگی در ارزیابی ریسک بیمه خودرو دیده نمی‌شود
فراخوانپیشگیری از خسارت رانندگی با تحلیل هوشمند رفتار
دریافت داده رانندگی از موبایل، GPS یا تجهیزات تلماتیک، استخراج شاخص‌هایی مانند سرعت و شتاب و ترمز ناگهانی، و تبدیل آن به امتیاز رانندگی و ریسک.
کاربرد: ارزیابی ریسک و UBIمدل درآمد در فراخوان
جزئیات
راهکار باید روش تبدیل داده رانندگی به شاخص ریسک را شفاف ارائه کند، از دستکاری داده جلوگیری کند و محرمانگی اطلاعات مکانی و رفتاری راننده را حفظ کند.
