Suncorp Gruppo di circa cinque anni fa dato il via a un progetto di revisione di reclami di assicurazione di valutazione del processo di implementazione di una applicazione digitale-come forma che ha permesso un cliente di effettuare una richiesta online.
Mentre il processo ha avuto un discreto assorbimento da parte dei clienti, Suncorp Digital Service executive manager Vlad Vereshchagin detto IBM Pensare a Sydney mercoledì che i consulenti avevano ancora a chiamare i clienti, una volta che hanno presentato un reclamo, soprattutto per determinare la responsabilità.
“Questo compito poteva essere fatto solo da esseri umani, i nostri consulenti … perché in primo luogo, c’era il bisogno di comprendere le circostanze del reclamo o un evento o un incidente, esattamente come spiegato; e il secondo motivo è che la decisione circa la responsabilità è vincolante, ha conseguenze finanziarie … è irreversibile, non si può tornare indietro, se abbiamo fatto un errore”, ha spiegato.
“Tutto quello che bloccato il nostro automazione sforzi e non abbiamo potuto progresso al di là di questo passo.”
Suncorp identificato circa 26-30 tipi di collisioni che un veicolo può passare attraverso; è anche un pugno in circa mezzo milione di sinistri in un anno, con nota di valutazione dei risultati.
“Così abbiamo pensato che se avessimo la metà di un milione di crediti, che sono ben compresi, e solo circa il 30 scenari, sicuramente potrebbe venire con una metodologia che si stitch insieme e creare una sorta di motore di automazione,” Vereshchagin, ha spiegato.
Suncorp aveva annunciato nel novembre 2017 sarebbe introdurre IBM Watson che nei propri confronti procedimento di valutazione, utilizzando il Linguaggio Naturale di Classificazione capacità di aiutare l’assicuratore capire meglio le circostanze del sinistro e l’accertamento di responsabilità.
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“Per noi, era una semplice valutazione di ‘colpa’ o ‘non-colpa” per ogni evento, e in principal quello che abbiamo fatto,” ha detto.
“Quando abbiamo iniziato, la nostra valutazione della qualità è stato di circa il 60%, il che non era abbastanza buono, il risultato finale è che siamo sopra il 96% di precisione con le nostre valutazioni. Il viaggio che ci ha portato un paio di anni per perfezionare e un sacco di che è venuto dalla qualità della nostra formazione set. Come dice il proverbio, la spazzatura dentro, spazzatura fuori.”
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L’organizzazione ha voluto prendere questo ulteriore, ma i dirigenti si erano preoccupati di consegna tradizionalmente le decisioni umane oltre a una macchina era troppo rischioso e bloccato le richieste di distribuzione di Watson, per tutte le sue operazioni online, Vereshchagin, ha detto.
Vereshchagin ha detto che il team ha deciso invece di dimostrare che il sistema è stato in grado di prendere decisioni e fosse almeno buono come gli esseri umani, se non meglio.
“Quello che abbiamo fatto è metterlo in modalità ombra e corse a fianco della nostra pretesa di gestione del sistema di backend, corse al fianco dei nostri consulenti, che stavano facendo il loro lavoro”, ha spiegato, sottolineando che i consulenti non so Watson stava lavorando al loro fianco.
“Abbiamo ottenuto i risultati da Watson e i nostri consulenti e dopo sei mesi, si potrebbe in realtà mostra il confronto e come si è scoperto, sorprendente o non è sorprendente, anche gli esseri umani fanno errori, e in realtà fanno gli errori più spesso di quanto la macchina.”
Vereshchagin ha detto che la macchina era anche più disciplinato nel valutare le richieste di risarcimento.
Come risultato, il 50% di tutti i crediti di assicurazione sono ora zero touch.
Suncorp è ora giocando con l’idea di introdurre un processo simile alla sua casa di reclami di assicurazione, con Vereshchagin notare che non richiedono necessariamente l’utilizzo di Watson, ma piuttosto si vuole applicare l’automazione in diversi passi del processo, come in luogo di un uomo, l’esecuzione di una sede di valutazione della richiesta.
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