Magazín VersicherungsJournal (Rakousko) hovořil se specialistou na InsurTech Wernerem Holzhauserem o konkrétním projektu likvidace škod. Holzhauser pracuje jako jednatel firmy FinanceApp Austria GmbH, která provozuje internetový portál Wefox Österreich.
S nasazením umělé inteligence v oboru pojišťovnictví začala nová éra. Werner Holzhauser to vidí takto: „Tendenci, aby klíčové kompetence jako jsou klientský servis, management plnění, škod a smluv byly podporovány stále více umělou inteligencí, případně aby dokonce nahradila dosavadní postupy, nelze podle mě už zastavit.“
V dlouhodobé perspektivě se budou odborná oddělení zabývat spíše zpracováním závažných a složitých případů, stejně jako zajištěním kvality systémů, které pro ně pracují. Podle Holzhausera zejména poslední bod bude pro vyřizování škod obzvláště důležitý.
Mohlo by vás zajímat: Německo: Rozdíl mezi platy top manažerů a zaměstnanců se zvyšuje
Bezpečnostní mezery při automatickém zpracování škod
Ne každý klient pojišťovny je čestný a tento fakt prodražuje pojistné. Údaje z Německa jsou odstrašující. Svaz německých pojistitelů (GDV) vychází z toho, že téměř každá desátá hlášená škoda je pochybná. Odhaduje tak, že z částky 50,8 miliardy eur vyplacených ze strany pojišťoven klientům, zahrnovaly také „švindly“ ve výši čtyř až pěti miliard eur. Klasickou registrovanou škodou je rozbitá televize před termínem konání Mistrovství světa ve fotbale.
Zatímco tady primárně působí příležitostní pachatelé, existují vedle nich i „výděleční“ podvodníci, kteří mají dobrý přehled o práci pojišťováků. V případě automatizovaného postupu vyřízení škody se může objevit ve formě „dětské nemoci“ u toho či onoho pojistitele vyšší frekvence pokusů o pojistný podvod.
Je tomu tak proto, že klasické systémy rozpoznání pojistných podvodů založené na pravidelné bázi a určených pravidlech se dají obejít. Proto počítají experti ze Shift Technology, francouzského startupu specializovaného právě na software k rozpoznání podvodů, v souvislosti s rozšiřováním automatizovaných postupů zpracování škod se zdvojnásobením počtu podvodů.
Mohlo by vás zajímat: Nestandardní krok! Příprava V. AML směrnice
Umělá inteligence umí varovat před riziky podvodu
Řešení spočívá vedle rozšířených klasických „pravidelných“ systémů především v nasazení umělé inteligence. Ta je schopna vyhodnotit obrovská množství dat a pak mnohem citlivěji než běžný člověk-škodní referent reagovat na to, když je něco špatně. Jedná se o kombinaci „samoučícího“ software a pokročilých sofistikovaných algoritmů, která analyzuje enormní množství informací, staví je do vzájemného poměru, čímž mohou nakonec vyhodnotit nestandardní případy a potenciální podvodné vzorce. Jde o kalkulaci pravděpodobností podezření a rizikových prahů. Tak lze například spustit poplach, je-li dosaženo určitého prahu rizika (například od hranice pravděpodobnosti podvodu 50 %).
Že takové systémy založené na použití umělé inteligence mohou významně chránit pojišťovny od chybných výplat pojistného plnění, které není namístě, se ukazuje v tom, že právě takové softwarové řešení využívá mnichovská policie. S tímto systémem lze mimo jiné vypočítat, s jakou pravděpodobností mohou udeřit bytoví zloději na určených místech.
Mohlo by vás zajímat: Amazon se chce etablovat na britském pojistném trhu
Případová studie Wefox
Wefox založil před několika měsíci vlastní plně digitální pojišťovnu pod názvem „One“. Ta se specializuje na nabídku pojištění domácnosti a odpovědnosti. „Technickými inovacemi a nasazením skutečně kvalitních předních zdrojů dat chceme dosáhnout cíle šedesátiprocentní kvóty automaticky zpracovaných škod. První úspěchy jsme byli schopni prokázat už krátce po startu,“ sdělil Holzhauser.
Nicméně ne každá škodní událost může být vyřízena automaticky „in-house“. Proto si One vybrala ve výběrovém řízení mezi mnoha dalšími uchazeči společnost Schweitzer Gruppe GmbH jako externí škodní servis. „Cílem One je automatická likvidace škod v maximální možné míře díky nasazení technologií orientovaných na budoucnost, stejně jako díky novátorské kombinaci etablovaných a externích dat.“
„One a partnerská Schweitzer Gruppe definovaly rozsáhlá pravidla a metodiku, aby umožnily klientům srozumitelný a transparentní proces zpracování škody, počínaje přehledným škodním hlášením přes využití aplikace k zapojení zákazníky do tzv. Claim-Trackeru v reálném čase,“ zdůrazňuje Holzhauser.
Mohlo by vás zajímat: CDV: Na silnicích dramaticky přibylo usmrcených seniorů
Likvidace škody v řádu sekund
Přijde-li větší množství menších škod, vyplatí se automatizace o to více. „K hlášení škody jsou například definovány v segmentu pojištění domácnosti „nesporné“ typy škod, které se hodí pro automatizované vyřízení obzvláště dobře. To může vést u zákazníka v porovnání s obvyklým procesem likvidace škod k pozitivnímu zážitku ze servisu,“ ilustruje záměr Holzhauser na příkladu společnosti One. Tok informací a poskytnutí podkladů pro vyřízení probíhá zcela digitálně. V nejlepším případě dojde k vyřízení škody v řádu sekund.
Filtr podezřelých škod spolehlivější
Stejně tak došlo i na základě zkušeností ke stanovení kontrolních kritérií a propojení komplexních digitálních procesů, aby bylo možné identifikovat škody, které vyžadují zvláštní prověření. Tady se využívá desktopový škodní management a je-li nezbytné, zapojí se do věci i expert, který je na místě k dispozici.
Podle Holzhausera se výsledky dostavily už od počátku. Mezi prvními škodními hlášeními po spuštění nového procesu byl automaticky identifikován sporně vyhlížející případ na základě předem definovaných parametrů. Pomohla přitom velmi i analýza interakce s klientem.
Mohlo by vás zajímat: Sloupek Kateřiny Lhotské: Pohřeb na každé kliknutí…
Ta zahrnuje mimo jiné i chování zákazníka už při prvním kontaktu, jak často zaváhal při předávání informací o škodě nebo jaký časový údaj je na podkladových fotkách dokumentujících objekt škody. Mix těchto proměnných ovlivňuje výsledek analýzy. A logickým závěrem podle dat, která byla k dispozici, bylo v tomto konkrétním případě odmítnutí škody k pojistnému plnění.
„Také ověření škody na místě vzniku potvrdilo tento výsledek – dokonce se objevila další kritéria řadící případ mezi pokusy o podvod. A tato kritéria plynula zase zpátky do logiky algoritmu, čímž se systém zase něco „přiučil“ a zařadil to ke svému know-how,“ vysvětlil Holzhauser.
Tento příklad ukazuje přehledně, na čem při automatizaci pracovních úkonů v procesu likvidace škod záleží, totiž na kombinaci těch správných dat.
Komentáře
Přidat komentář