Sztuczna inteligencja w przetwarzaniu roszczeń ubezpieczeniowych: Delikatna równowaga między wydajnością a sprawiedliwością

W branży ubezpieczeniowej integracja sztucznej inteligencji (AI) z systemami IT to coś więcej niż skok technologiczny; to ponowne wyobrażenie sobie samego procesu rozpatrywania roszczeń. Zastosowanie sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach rewolucjonizuje ocenę ryzyka i ocenę roszczeń, przyspieszając podejmowanie decyzji, które kiedyś zajmowały dni lub tygodnie, osiągając w ciągu kilku chwil to, co wymagało godzin ludzkiej analizy. Jednak w miarę jak sztuczna inteligencja potwierdza swoją rolę w usprawnianiu ubezpieczeń, pojawia się delikatna równowaga między postępem technologicznym, jaki oferuje, a obawami etycznymi, jakie wprowadza.

Wdrożenie sztucznej inteligencji w przetwarzaniu roszczeń przynosi nową wydajność w tradycyjnie pracochłonnym procesie. Dostawcy usług ubezpieczeniowych od dawna szukają sposobów na ograniczenie ręcznej pracy związanej z przeglądaniem, kategoryzowaniem i oceną roszczeń, zwłaszcza gdy procesy te podlegają kontroli regulacyjnej i potrzebie spójności. Dzięki sztucznej inteligencji ubezpieczyciele mogą wykorzystać ogromną moc przetwarzania danych do natychmiastowej oceny historycznych danych roszczeń, warunków polis, a nawet markerów oszustw w celu podejmowania szybkich decyzji opartych na danych. Ponieważ jednak proces ten staje się mniej zależny od ludzkiego nadzoru, niesie ze sobą znaczny potencjał stronniczości w wynikach - rodząc pytania o uczciwość, przejrzystość i odpowiedzialność w systemie, na który coraz większy wpływ mają algorytmy.

Transformacja wydajności dzięki sztucznej inteligencji

Przez dziesięciolecia firmy ubezpieczeniowe polegały na zespołach ludzkich agentów do oceny roszczeń. Proces ten zawsze był podatny na błędy ludzkie, niespójności i nieefektywność, a ubezpieczyciele dostrzegli korzyści, jakie może przynieść sztuczna inteligencja. Wraz z rozwojem uczenia maszynowego i zaawansowanych algorytmów, sztuczna inteligencja obiecała rozwiązać te problemy, wykorzystując ogromne ilości danych historycznych do podejmowania bardziej trafnych i spójnych decyzji.

Rozważmy przykład roszczenia wypadkowego: tradycyjny proces rozpatrywania roszczenia może obejmować wielu agentów, przegląd historii powoda i konsultacje ze świadczeniodawcami. Każdy etap wymagałby weryfikacji, oceny i porównania z wcześniejszymi roszczeniami. Sztuczna inteligencja upraszcza ten proces, analizując roszczenie w oparciu o zestaw predefiniowanych kryteriów i natychmiast porównując je z historycznymi przypadkami w celu określenia kwalifikowalności, oznaczenia potencjalnego oszustwa lub przypisania wstępnej wartości ugody. Zaawansowane algorytmy, w połączeniu z technologiami takimi jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), umożliwiają sztucznej inteligencji „czytanie” dokumentacji medycznej, raportów z wypadków i dokumentów polisowych, analizowanie istotnych informacji i dostarczanie ocen z niespotykaną dotąd szybkością.

Dla ubezpieczycieli korzyści są znaczące. Wzrost wydajności prowadzi do szybszego rozpatrywania roszczeń, zwiększając zadowolenie klientów. Oszczędności kosztów są również znaczące, ponieważ do obsługi roszeń potrzeba mniej personelu, co pozwala ubezpieczycielom na reinwestowanie zasobów w poprawę obsługi klienta lub rozszerzenie opcji ubezpieczenia. Wydajność wsparta przez sztuczną inteligencję ma potencjał usprawnienia operacji ubezpieczeniowych na całym świecie, a ubezpieczyciele wykorzystują tę technologię.

Ryzyko stronniczości i uczciwości w roszczeniach opartych na sztucznej inteligencji

Jednak rosnąca zależność od sztucznej inteligencji w przetwarzaniu roszczeń budzi krytyczne obawy dotyczące sprawiedliwości. Sztuczna inteligencja, choć potężna, nie jest pozbawiona ograniczeń - głównym z nich jest ryzyko stronniczości. Stronniczość w systemach AI może wynikać z wielu źródeł, w tym danych wykorzystywanych do szkolenia algorytmów, projektu samych algorytmów oraz interpretacji lub założeń osadzonych w kodzie przez jego twórców. Stronniczość, zamierzona lub niezamierzona, może prowadzić do niesprawiedliwego odrzucania roszczeń, nieproporcjonalnej analizy niektórych rodzajów roszczeń, a nawet systematycznej dyskryminacji określonych grup demograficznych.

Stronniczość danych jest główną kwestią w przetwarzaniu roszczeń opartym na sztucznej inteligencji. Modele sztucznej inteligencji opierają się na danych historycznych w celu „uczenia się” wzorców, co oznacza, że jeśli pewne rodzaje roszczeń były historycznie niedoceniane lub przeszacowywane, sztuczna inteligencja może utrwalać te uprzedzenia w przyszłych decyzjach. Na przykład, jeśli dane historyczne sugerują, że roszczenia z określonego obszaru geograficznego są bardziej narażone na oszustwa, model sztucznej inteligencji może niesprawiedliwie oznaczać nowe roszczenia z tego regionu, nawet jeśli poszczególni powodowie mają uzasadnione sprawy. Takie uprzedzenia stają się bardziej problematyczne w dziedzinach takich jak ubezpieczenia zdrowotne, gdzie określone grupy demograficzne mogą już napotykać systemowe wyzwania w dostępie do opieki i sprawiedliwego traktowania.

Kolejnym problemem jest stronniczość algorytmów. Algorytmy są projektowane w oparciu o założenia dotyczące tego, co stanowi „normalne” lub „anomalne” roszczenie. Jeśli założenia te są wypaczone w kierunku pewnych wzorców, sztuczna inteligencja może podejmować decyzje odzwierciedlające te uprzedzenia, co skutkuje nierównym traktowaniem powodów. Na przykład w przypadku roszczeń dotyczących opieki zdrowotnej algorytmy wyszkolone na danych, które nie w pełni reprezentują zróżnicowaną populację pacjentów, mogą nie rozpoznać potrzeb niedostatecznie reprezentowanych grup, potencjalnie prowadząc do odmowy roszczeń dotyczących niezbędnych zabiegów.

Uprzedzenia i tendencyjność etykiet dodatkowo komplikują sytuację. Uprzedzenia pojawiają się, gdy uprzedzenia deweloperów nieumyślnie kształtują proces podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję, podczas gdy uprzedzenia dotyczące etykiet mają miejsce, gdy etykiety używane do trenowania modelu nie odzwierciedlają dokładnie warunków, które sztuczna inteligencja ma przewidzieć. Te uprzedzenia mogą skutkować modelami sztucznej inteligencji, które pomijają unikalne potrzeby niektórych populacji, niedostatecznie reprezentują określone rodzaje roszczeń lub niewłaściwie oceniają ważność roszczeń w oparciu o błędne założenia.

Walka z uprzedzeniami: przejrzystość, odpowiedzialność i czujność

Przeciwdziałanie stronniczości w przetwarzaniu roszczeń opartym na sztucznej inteligencji jest wieloaspektowym wyzwaniem, które wymaga proaktywnego podejścia zarówno ze strony ubezpieczycieli, organów regulacyjnych, jak i deweloperów. Ubezpieczyciele muszą priorytetowo traktować przejrzystość i odpowiedzialność w sposobie podejmowania decyzji przez modele AI, zapewniając, że osoby zgłaszające roszczenia mogą zrozumieć przesłanki stojące za zatwierdzeniami lub odmowami. Sprawny proces odwoławczy jest niezbędny, aby umożliwić ludzką weryfikację w przypadkach, gdy wnioskodawcy uważają, że decyzja AI była błędna lub stronnicza. Przejrzystość w podejmowaniu decyzji przez sztuczną inteligencję ma kluczowe znaczenie nie tylko dla budowania zaufania wśród roszczących, ale także dla spełnienia wymogów regulacyjnych, które regulują sprawiedliwe i etyczne traktowanie w branży.

Firmy ubezpieczeniowe muszą również inwestować w dane szkoleniowe, które dokładnie odzwierciedlają różne populacje i warunki, aby złagodzić stronniczość modeli AI. Na przykład w przypadku roszczeń zdrowotnych szkolenie sztucznej inteligencji w zakresie szerokiego zakresu danych demograficznych zapewnia, że algorytmy są lepiej przygotowane do obsługi przypadków z różnych grup rasowych, społeczno-ekonomicznych i wiekowych. Ubezpieczyciele powinni ściśle współpracować z naukowcami zajmującymi się danymi, aby opracowywać i udoskonalać modele, które priorytetowo traktują sprawiedliwość, zapewniając, że decyzje AI są tak bezstronne, jak to tylko możliwe. Często wiąże się to z ciągłym monitorowaniem i ponowną kalibracją modeli AI w celu zidentyfikowania i skorygowania wszelkich pojawiających się uprzedzeń, zapewniając, że sztuczna inteligencja pozostanie narzędziem zwiększającym, a nie podważającym sprawiedliwość.

Środowisko regulacyjne otaczające sztuczną inteligencję w ubezpieczeniach również ewoluuje. W miarę jak technologia ta przenika do procesu rozpatrywania roszczeń, organy regulacyjne wdrażają nowe wytyczne, aby zapewnić zgodność decyzji opartych na sztucznej inteligencji ze standardami etycznymi. W opiece zdrowotnej, gdzie sztuczna inteligencja jest już szeroko stosowana w zatwierdzaniu roszczeń i wcześniejszej autoryzacji, przepisy dotyczące przejrzystości stają się coraz bardziej rygorystyczne. Ubezpieczyciele muszą wykazać, że ich modele AI są zgodne z przepisami dotyczącymi prywatności, nie dyskryminują grup chronionych i umożliwiają proces odwoławczy.

Wpływ na świat rzeczywisty: Sztuczna inteligencja w roszczeniach z tytułu ubezpieczeń zdrowotnych

Branża opieki zdrowotnej służy jako przekonujący przykład zarówno potencjału, jak i pułapek sztucznej inteligencji w przetwarzaniu roszczeń ubezpieczeniowych. Roszczenia z tytułu ubezpieczenia zdrowotnego są często złożone, obejmując szczegółową historię medyczną, dane diagnostyczne i plany leczenia, które różnią się znacznie w zależności od pacjenta. Rola AI w tej przestrzeni obejmuje interpretację kodów medycznych, ocenę roszczeń pod kątem zgodności z warunkami polisy i identyfikację potencjalnych oszustw. Jednak sam charakter roszczeń zdrowotnych wprowadza zwiększone ryzyko stronniczości, ponieważ potrzeby i wyniki leczenia mogą się znacznie różnić w zależności od grupy demograficznej.

Potencjał AI do stronniczości stał się głównym problemem w sektorze opieki zdrowotnej, gdy okazało się, że algorytmy podejmują stronnicze decyzje dotyczące opieki nad pacjentem. W jednym z godnych uwagi przypadków stwierdzono, że system sztucznej inteligencji wykorzystywany przez dużego dostawcę opieki zdrowotnej zalecał mniejszą opiekę dla niektórych grup rasowych, mimo że pacjenci ci mieli porównywalne lub większe potrzeby zdrowotne niż inni. Decyzje AI opierały się na danych historycznych, które odzwierciedlały istniejące dysproporcje w dostępie do opieki, nieumyślnie utrwalając te uprzedzenia w teraźniejszości. Przykład ten podkreśla znaczenie czujności i przejrzystości w wykorzystywaniu sztucznej inteligencji do przetwarzania roszczeń, szczególnie w sektorach, w których uprzedzenia mogą bezpośrednio wpływać na zdrowie i samopoczucie jednostek.

Aby przeciwdziałać takim uprzedzeniom, ubezpieczyciele zdrowotni coraz częściej przyjmują ramy uczciwości w sztucznej inteligencji. Obejmuje to testowanie algorytmów z różnymi zestawami danych, audyt modeli AI pod kątem potencjalnej dyskryminacji i wdrażanie mechanizmów nadzoru ludzkiego. W praktyce może to oznaczać, że jeśli model sztucznej inteligencji odrzuca roszczenie, sygnalizuje sprawę do przeglądu przez człowieka, umożliwiając przeszkolonemu likwidatorowi szkód ocenę roszczenia w oparciu o jego pełny kontekst. Takie hybrydowe podejście równoważy wydajność sztucznej inteligencji z krytycznym osądem, który może zapewnić tylko ludzki nadzór.

Droga naprzód: Przyjęcie AI z ostrożnością i współczuciem

Rozwój sztucznej inteligencji w przetwarzaniu roszczeń ubezpieczeniowych stanowi dla ubezpieczycieli okazję do zwiększenia wydajności, skrócenia czasu przetwarzania i zminimalizowania kosztów operacyjnych. Jednak w miarę jak branża zmierza w kierunku bardziej zautomatyzowanej przyszłości, ubezpieczyciele muszą postępować ostrożnie, aby upewnić się, że postęp technologiczny nie odbywa się kosztem uczciwości, przejrzystości lub empatii. Osoby zgłaszające roszczenia to coś więcej niż punkty danych; to osoby szukające rozwiązania w potrzebie, a każdy system IT oparty na sztucznej inteligencji musi szanować tę fundamentalną prawdę.

Aby osiągnąć zrównoważone podejście, ubezpieczyciele muszą opracować modele AI, które nie tylko spełniają obietnicę wydajności, ale także przestrzegają etycznych zasad uczciwości i odpowiedzialności. Nadzór ludzki powinien być centralną cechą każdego procesu roszczeń opartego na sztucznej inteligencji, zapewniając, że przypadki wymagające zniuansowanego osądu są oceniane z wrażliwością, na jaką zasługują. W przypadku roszczeń związanych z urazami, złożoną historią medyczną lub wyjątkowymi okolicznościami, najskuteczniejszym rozwiązaniem może być model hybrydowy, w którym sztuczna inteligencja zapewnia wstępną analizę, a ludzie podejmują ostateczną decyzję.

Organy regulacyjne również odgrywają istotną rolę w kształtowaniu przyszłości, w której sztuczna inteligencja może odpowiedzialnie działać w sektorze ubezpieczeń. Wraz z ewolucją przepisów dotyczących wpływu AI, ramy regulacyjne muszą kłaść nacisk na przejrzystość, nakazywać regularne audyty modeli AI i zapewniać wnioskodawcom możliwość kwestionowania decyzji podejmowanych przez AI. Ustanawiając i egzekwując standardy uczciwości, organy regulacyjne mogą pomóc chronić integralność sztucznej inteligencji w przetwarzaniu roszczeń, zapewniając, że służy ona zarówno roszczącym, jak i ubezpieczycielom.

Wnioski: Sztuczna inteligencja jako partner, a nie zamiennik

Rola AI w rozpatrywaniu roszczeń ubezpieczeniowych jest niezaprzeczalnie transformacyjna, z potencjałem do szybszej, bardziej spójnej i opłacalnej obsługi roszczeń. Aby jednak w pełni wykorzystać zalety sztucznej inteligencji, ubezpieczyciele muszą zdawać sobie sprawę, że powinna ona uzupełniać - a nie zastępować - ludzki osąd. W branży zbudowanej na zaufaniu, uczciwości i współczuciu niezbędna jest równowaga między automatyzacją a empatią.

Ponieważ sztuczna inteligencja nadal przekształca przetwarzanie roszczeń, ubezpieczyciele muszą zobowiązać się do odpowiedzialnego korzystania z tej technologii. Inwestując w przejrzyste, uczciwe i elastyczne systemy sztucznej inteligencji oraz utrzymując solidny nadzór, branża ubezpieczeniowa może ewoluować w sposób uczciwy, zapewniając, że wzrost wydajności spowodowany przez sztuczną inteligencję nie przyćmiewa etycznej odpowiedzialności wobec osób zgłaszających roszczenia.

Zasoby:

• Boston Consulting Group. Insurance Claims Process is Changing due to GenAI.
• Oversight needed on payers’ use of AI in prior authorization | American Medical Association (ama-assn.org).