W świecie ubezpieczeń obsługa roszczeń jest zarówno istotną funkcją, jak i jednym z największych wyzwań. Dla osób cierpiących z powodu urazów lub stojących w obliczu znacznej straty, proces roszczeń jest często emocjonalną, wyczerpującą podróżą. Obejmuje on gromadzenie dokumentacji medycznej, poruszanie się po skomplikowanych warunkach polisy i oczekiwanie, czasem przez miesiące lub lata, na rozwiązanie. Tradycyjnie, przeszkoleni likwidatorzy dokonywali przeglądu każdej sprawy, a ludzki osąd odgrywał kluczową rolę w ocenie unikalnych czynników związanych z każdym roszczeniem. Obecnie jednak branża przechodzi radykalną zmianę, której impulsem jest potencjał sztucznej inteligencji (AI) w zakresie usprawnienia procesu rozpatrywania roszczeń. Sztuczna inteligencja obiecuje szybsze rozwiązywanie roszczeń, niższe koszty i większą spójność - pozostaje jednak pytanie: jakim kosztem dla osób ubiegających się o odszkodowanie?

W ciągu drugiej dekady XX wieku branża ubezpieczeniowa w coraz większym stopniu wykorzystywała sztuczną inteligencję do automatyzacji obsługi roszczeń, przechodząc od ocen dokonywanych przez ludzi do decyzji opartych na algorytmach. Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego, aplikacja AI może oceniać góry danych w ciągu kilku sekund, natychmiast identyfikując trendy i podejmując decyzje, które wcześniej wymagały nadzoru człowieka. Ewolucja ta oferuje ubezpieczycielom znaczne korzyści. Wiąże się ona jednak również z istotnymi kwestiami etycznymi, zwłaszcza w odniesieniu do tego, w jaki sposób podejście oparte na danych AI może przeoczyć ludzkie niuanse związane z obrażeniami i urazami.

Rewolucja AI w przetwarzaniu roszczeń ubezpieczeniowych

Historia sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach rozpoczęła się już w 2010 roku, kiedy wiodący ubezpieczyciele zaczęli testować modele uczenia maszynowego do obsługi podstawowych zadań administracyjnych w przetwarzaniu roszczeń. Te wczesne modele AI koncentrowały się na automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak wprowadzanie danych i weryfikacja dokumentów, ale możliwości AI szybko się rozszerzyły. Do 2017 r. duzi ubezpieczyciele, tacy jak Zurich, wdrażali rozwiązania AI, które mogły oceniać roszczenia z tytułu obrażeń ciała i wydawać zalecenia na podstawie historii medycznej, raportów z wypadków i szczegółów polisy.

Dla ubezpieczycieli obietnica AI była nie do odparcia. Złożona sprawa, wypełniona dokumentami i zmiennymi, których przeanalizowanie zajęłoby ludzkiemu rzeczoznawcy godziny, a nawet dni, mogła teraz zostać przeanalizowana w ciągu kilku sekund. Modele sztucznej inteligencji, takie jak Watson firmy IBM, mogły czytać mnóstwo dokumentacji medycznej i notatek szpitalnych, podkreślając krytyczne punkty i określając kwalifikowalność ubezpieczenia. Oparte na sztucznej inteligencji przetwarzanie roszczeń zaczęło zmniejszać czas i koszty pracy związane z każdym roszczeniem, oferując ubezpieczycielom możliwość poprawy wydajności operacyjnej przy jednoczesnym potencjalnym zapewnieniu szybszych wyników ubezpieczającym.

Automatyzacja kosztem człowieka

Chociaż szybkość i wydajność AI są niezaprzeczalne, poleganie na algorytmach w sprawach dotyczących obrażeń ciała wprowadza poważne obawy. Uraz to coś więcej niż seria liczb, dat i terminów medycznych - wiąże się z unikalnymi ludzkimi doświadczeniami, emocjami i indywidualnymi zmianami w życiu. Jednak sposób, w jaki budowane są systemy AI, często nie uwzględnia tych subtelności. Przetwarzanie roszczeń oparte na sztucznej inteligencji koncentruje się głównie na danych, zaprojektowanych w celu identyfikacji wzorców, oceny powagi w oparciu o zakodowane kryteria i podejmowanie standardowych decyzji.

Rozważmy scenariusz, w którym ktoś doznał poważnych obrażeń w wypadku samochodowym. Oprócz rachunków medycznych i kosztów naprawy, istnieją inne czynniki: emocjonalne żniwo, utracone możliwości, wpływ na życie rodzinne i możliwe przyszłe komplikacje. Algorytm, bez względu na to, jak zaawansowany, może nie uwzględniać tych wymiarów tak, jak mógłby to zrobić ludzki rzeczoznawca. Tradycyjni likwidatorzy często mają szersze spojrzenie na sytuację powoda, wykraczając poza bezpośredni wpływ finansowy i uwzględniając czynniki emocjonalne i społeczne, które kształtują każde roszczenie. Z kolei system sztucznej inteligencji ocenia roszczenia przede wszystkim na podstawie predefiniowanych parametrów, potencjalnie pomijając unikalny kontekst, który rozpoznałby ludzki likwidator.

Co więcej, poleganie AI na danych historycznych może wzmacniać uprzedzenia. Algorytmy są budowane i szkolone na podstawie danych dotyczących szkód z przeszłości, co oznacza, że wszelkie historyczne uprzedzenia obecne w tych danych prawdopodobnie zostaną utrwalone w przyszłych decyzjach. Jeśli na przykład dane ubezpieczyciela odzwierciedlają wzorce zaniżania wartości niektórych rodzajów roszczeń lub priorytetowego traktowania niektórych grup demograficznych, uprzedzenia te mogą wpływać na decyzje aplikacji AI, potencjalnie prowadząc do niesprawiedliwych wyników.

Ograniczenie „wycieku roszczeń” i jego implikacje

Dla ubezpieczycieli wydajność AI jest ściśle związana z ograniczeniem tak zwanego „wycieku roszczeń”. Termin ten odnosi się do pieniędzy utraconych z powodu nieefektywności, nadpłaty lub oszustwa w procesie roszczeń. Możliwości analizy danych AI pozwalają usprawnić obsługę roszczeń i zapobiegać wyciekom poprzez identyfikowanie nieprawidłowości lub rozbieżności w czasie rzeczywistym. Na przykład, jeśli ktoś składa wiele roszczeń dotyczących podobnych obrażeń w różnych polisach, sztuczna inteligencja może wykryć te wzorce znacznie skuteczniej niż człowiek.

Niektóre firmy oferujące aplikacje AI dla firm ubezpieczeniowych wykazały korzyści płynące z przetwarzania roszczeń opartego na sztucznej inteligencji, skracając czas cyklu z dni do minut. Znany ubezpieczyciel majątkowy i wypadkowy, twierdzi, że jego system oparty na sztucznej inteligencji może przetwarzać niektóre roszczenia w mniej niż trzy minuty, od zgłoszenia do wypłaty. Dzięki tak szybkiej obsłudze roszczeń, zanany ubezpieczyciel chce zaoferować klientom bezproblemową obsługę, wykorzystując zdolność sztucznej inteligencji do automatyzacji podstawowych zadań związanych z roszczeniami bez interwencji człowieka. Inna firma ubezpieczeniowa wykorzystuje sztuczną inteligencję w roszczeniach z tytułu ubezpieczeń komunikacyjnych, analizując zdjęcia uszkodzeń pojazdów w celu natychmiastowej oceny kosztów naprawy, co wcześniej wymagało fizycznej inspekcji.

Takie podejście zorientowane na wydajność rodzi jednak pytania o sprawiedliwość i równość. Optymalizując roszczenia w celu wyeliminowania strat finansowych, ubezpieczyciele mogą nieumyślnie naciskać na sztuczną inteligencję, aby zaniżała wartość niektórych roszczeń lub odrzucała roszczenia, które nie pasują do ustalonych wzorców. Poszkodowani mogą mieć poczucie, że ich sprawy nie zostały w pełni wysłuchane lub dokładnie ocenione, co prowadzi do frustracji i potencjalnie sporów prawnych.

Ograniczenia AI w zakresie empatii i osądu

Podstawowym ograniczeniem AI w przetwarzaniu roszczeń jest jej niezdolność do empatii. Chociaż sztuczna inteligencja może szybko analizować i przetwarzać dane, nie jest w stanie zrozumieć ludzkich skutków urazów, strat lub traumy. Ludzcy likwidatorzy często wykorzystują swoje zrozumienie empatii i kontekstu społecznego do podejmowania decyzji, zwłaszcza w złożonych przypadkach, w których czynniki medyczne lub emocjonalne mogą nie być od razu jasne na podstawie samych danych.

Rozważmy przypadek obejmujący długotrwałe urazy, w którym potrzeby pacjenta ewoluują w czasie. Aplikacje sztucznej inteligencji, nawet jeśli są zaprojektowane do oznaczania anomalii, mogą mieć trudności z dostosowaniem się do niuansów urazu, który się pogarsza lub powoduje dodatkowe komplikacje. Sztuczna inteligencja może zatwierdzić początkowe roszczenie w oparciu o ocenę natychmiastowych potrzeb medycznych, ale może przeoczyć konieczność ciągłej opieki lub rehabilitacji. Ubezpieczyciele korzystający z modeli opartych na sztucznej inteligencji muszą zdawać sobie sprawę z tych ograniczeń i uwzględniać ludzki nadzór w przypadkach, które wymagają głębszej, bardziej zniuansowanej oceny.

Co więcej, podejmowanie decyzji w oparciu o dane przez sztuczną inteligencję może prowadzić do niezamierzonych konsekwencji. W jednym z dobrze znanych przykładów, Watson firmy IBM spotkał się z krytyką za niedostarczenie dokładnych zaleceń dotyczących leczenia, ponieważ miał trudności z uwzględnieniem złożoności poszczególnych przypadków pacjentów. Chociaż technologia ta mogła szybko analizować dane, nie była w stanie odtworzyć skomplikowanych procesów decyzyjnych specjalistów medycznych. Podobnie, w przetwarzaniu roszczeń ubezpieczeniowych, sztuczna inteligencja może okazać się niewystarczająca, gdy sprawa wymaga czegoś więcej niż prostej analizy danych - wymaga współczującego zrozumienia wyjątkowego doświadczenia powoda.

Prawne i etyczne implikacje sztucznej inteligencji w dochodzeniu roszczeń

Dążenie do przetwarzania roszczeń w oparciu o sztuczną inteligencję niesie ze sobą również istotne kwestie prawne i etyczne. W przypadku algorytmów określających wyniki, które mają wpływ na życie ludzi, odpowiedzialność staje się kluczową kwestią. Jeśli powód uważa, że jego sprawa została źle rozpatrzona z powodu błędu algorytmu lub stronniczości, pojawiają się pytania o to, kto jest odpowiedzialny: ubezpieczyciel, twórca oprogramowania czy sama aplikacja AI.

W jurysdykcjach takich jak Unia Europejska, przepisy takie jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych osobowych (RODO) już teraz nakładają surowe zasady wykorzystywania danych osobowych, a nowe przepisy dotyczące sztucznej inteligencji prawdopodobnie pojawią się w przyszłości. Wraz z rozwojem technologii AI, firmy ubezpieczeniowe będą musiały zająć się kwestią przejrzystości w podejmowaniu decyzji przez AI i zapewnić osobom zgłaszającym roszczenia jasne wyjaśnienia dotyczące sposobu oceny ich spraw. W przypadkach, w których decyzje oparte na sztucznej inteligencji są kwestionowane, ubezpieczyciele mogą być zmuszeni do uwzględnienia „człowieka w pętli” w celu przeglądu i potencjalnego unieważnienia wyników algorytmicznych.

Pojawia się również pytanie, czy skupienie się na wydajności AI jest zgodne ze standardami etycznymi dotyczącymi sprawiedliwego traktowania składających roszczenia. W pędzie do automatyzacji ubezpieczyciele muszą uważać, aby nie podważyć wartości skoncentrowanych na człowieku, takich jak empatia, zaufanie i uczciwość, które stanowią podstawę branży. Traktując każdą sprawę jako zestaw punktów danych, sztuczna inteligencja może odczłowieczyć proces, który często wymaga wrażliwości i zrozumienia.

Równoważenie wydajności i empatii: przyszłość sztucznej inteligencji w przetwarzaniu roszczeń ubezpieczeniowych

Ponieważ branża ubezpieczeniowa kontynuuje swoją cyfrową transformację, kluczowe znaczenie ma znalezienie właściwej równowagi między wydajnością AI a potrzebą ludzkiej empatii. Sztuczna inteligencja okazała się cennym narzędziem w automatyzacji powtarzalnych zadań, wykrywaniu oszustw i skracaniu czasu przetwarzania, z których wszystkie przyczyniają się do wydajności operacyjnej i oszczędności kosztów. Jednak ograniczenia AI w radzeniu sobie z niuansowymi, emocjonalnie złożonymi przypadkami sugerują, że podejście hybrydowe może być najskuteczniejszą drogą naprzód.

W tym hybrydowym modelu sztuczna inteligencja zajmowałaby się zadaniami takimi jak ekstrakcja danych, wstępne oceny i wykrywanie oszustw, pozostawiając ludzkim likwidatorom przeglądanie i finalizowanie spraw, które wymagają empatii i spersonalizowanego podejścia. Takie podejście pozwala ubezpieczycielom wykorzystać możliwości AI w zakresie szybkości i dokładności, przy jednoczesnym zachowaniu ludzkiego podejścia w przypadkach, które tego wymagają. Zapewnia to również wnioskodawcom pewność, że ich unikalne okoliczności są brane pod uwagę, a nie tylko przetwarzane przez algorytm.

Niektórzy ubezpieczyciele już badają ten model. Wdrażając aplikacje AI, w których decyzje oparte na sztucznej inteligencji są weryfikowane przez ludzkich likwidatorów w konkretnych przypadkach, firmy mogą zmniejszyć ryzyko błędów, uprzedzeń lub niesprawiedliwego traktowania. Na przykład, sztuczna inteligencja może początkowo ocenić powagę roszczenia i zaoferować wstępną ugodę, ale powód może zażądać przeglądu przez ludzkiego likwidatora, jeśli uważa, że sztuczna inteligencja nie uwzględniła w pełni wszystkich aspektów jego sytuacji. Takie połączenie automatyzacji i ludzkiego nadzoru zapewnia zarówno wydajność, jak i empatię, tworząc bardziej sprawiedliwy i zrównoważony proces roszczeń.

Wnioski: Odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji w rozpatrywaniu roszczeń ubezpieczeniowych

Rozwój sztucznej inteligencji w likwidacji szkód stanowi punkt zwrotny w branży ubezpieczeniowej, oferując ubezpieczycielom bezprecedensową możliwość poprawy wydajności i usprawnienia operacji. Jednak w miarę jak sztuczna inteligencja przekształca proces likwidacji szkód, ubezpieczyciele muszą pamiętać, że każde roszczenie reprezentuje indywidualne doświadczenie straty, urazu lub traumy. Branża ubezpieczeniowa od dawna opiera się na zaufaniu i niezawodności, a odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie miało kluczowe znaczenie dla utrzymania tych wartości.

Przyjmując zrównoważone podejście, które łączy mocne strony AI z ludzkim nadzorem, ubezpieczyciele mogą zapewnić, że ich proces likwidacji szkód jest zarówno skuteczny, jak i pełen współczucia. Takie podejście nie tylko zaspokaja potrzeby nowoczesnego, szybko zmieniającego się świata, ale także szanuje godność i indywidualne doświadczenia poszkodowanych.

Referencje:

• Oxford Dictionaries.
• Artificial Intelligence: How Algorithms Make Systems Smart. – Wired.
• AI and Insurance: Are Claims Jobs in Danger? - Management, January 9, 2017.