Suncorp запустила в производство систему определения ответственности за несчастные случаи на базе Watson для своих страховых брендов AAMI, GIO, APIA, Bingle и Suncorp.
Компания впервые сообщила, что тестирует IBM Watson еще в июне. Система проглотила 15 000 анонимных файлов претензий, которые она использует в качестве основы для определения того, кто виноват в автомобильных авариях.
Генеральный директор Suncorp insurance Гэри Дрансфилд сказал ITnews, что цифровая команда начала изучать Watson в прошлом году, чтобы определить ответственность изначально только по претензиям, поданным в AAMI.
Из страховых брендов Suncorp AAMI имеет “исторически довольно высокий уровень самообслуживания”, и Suncorp хотела расширить эту возможность еще больше.
Это представлено как опция, доступная клиентам, когда они взаимодействуют со страховщиком, что позволяет им выполнять больше транзакций онлайн, если они того пожелают. Однако они все равно могут “выпасть из цифрового процесса” и поговорить с консультантом в любой момент.
“Это часть более широкого процесса, который мы построили под названием zero-touch claims, начиная с онлайн-размещения, определения ответственности Watson, а затем, как только ответственность будет определена, клиент может выбрать, заказать свой ремонт как часть бесшовного цифрового процесса, или он может отказаться и поговорить с консультантом”, — сказал Дрансфилд.
“Мы не просто хотели надавить на наших клиентов, чтобы заставить их отказаться от цифрового процесса из конца в конец.”
Механизм определения ответственности на базе Watson теперь интегрирован в систему претензий, разделяемую основными розничными брендами Suncorp.
Ключевые слова, правила и уверенность
Как и многие другие проекты корпоративного ИИ, путешествие Suncorp началось как неформальный “страстный проект” члена цифровой команды финансовой компании.
“Действительно, в какой-то степени это началось как skunkworks для одного из наших небольших онлайн-брендов, чтобы попытаться доказать эту концепцию”, — сказал Дрансфилд.
Первое испытание длилось несколько месяцев, учитывая, что оно происходило “параллельно с дневной работой” цифровой команды.
“Удивительно, что это очень быстро стало основой для обработки наших претензий», — отметил Дрансфилд.
“Когда люди начали говорить об этом немного больше [внутренне], вы могли видеть, что потенциально существует довольно сильный подъем в клиентском опыте, который он может обеспечить.”
Когда подается иск о столкновении автомобилей, обычно возникает “небольшое отставание”, в то время как страховщик пытается определить, кто несет ответственность за аварию.
Это считалось “болевой точкой” для клиентов, потому что это задерживало назначение ремонтника, что, в свою очередь, дольше удерживало их от дороги.
Определение ответственности само по себе также является сложной задачей.
“Если вы попали в автокатастрофу с двумя автомобилями, ни одна из сторон, как правило, не спешит устанавливать ответственность против них, потому что это не влияет на бонусы или скидки по претензиям, историю претензий и тому подобное”,-сказал Дрансфилд.
Страховщики рассматривают ряд точек данных для определения ответственности. Большая часть этих данных собирается непосредственно от клиента, поскольку его просят поделиться своей версией событий в рамках процесса подачи претензий.
Классификатор естественного языка IBM Watson используется для анализа текста, представленного заявителями. Затем он делает определение, применяя бизнес-правила и распознавая ключевые слова, и придает “уровень доверия” к решению, основанному на том, что система знает о подобных решениях, которые имели место в прошлом.
“Когда клиент подает [претензию] онлайн, классификатор Watson анализирует это текстовое описание, чтобы попытаться определить, кто был виноват в аварии”, — сказал Дрансфилд.
“Проще говоря, это взгляд на свободный текст и применение бизнес-правил к тексту, который будет указывать на ответственность. Например, он смотрит на направление движения, последовательность водителя в цепочке транспортных средств и состояние автомобиля при столкновении с точки зрения того, двигался он или нет.”
Если Уотсон не уверен — то есть, если его оценка доверия ниже определенного порога, — то претензия передается человеку-надзирателю для проверки.
“Когда Уотсон возвращает оценку, и она не имеет высокого рейтинга достоверности — она все еще может быть точной, но система не уверена, — это будет направлено к человеческому консультанту для проверки и углубленного изучения”,-сказал Дрансфилд.
Уотсон способен точно определить ответственность “примерно в 90 процентах” случаев, о которых идет речь.
Трудно сказать, над сколькими делами сейчас работает Уотсон.
Дрансфилд предположил, что Suncorp видела “сотни тысяч автомобильных претензий каждый год” от своих “многих миллионов владельцев автомобильных полисов”.
Большинство этих исков по-прежнему подаются не в цифровом виде, а скорее по телефону.
“Максимальная популяция [претензий, с которыми Уотсон] может иметь дело, — это те претензии, которые подаются в цифровом виде”, — сказал Дрансфилд.
“Это только подмножество моторных претензий. [В частности] это подмножество тех, которые размещены в Интернете, где клиент не хочет бросать работу и привлекать человека к определению [ответственности].
“Ну, менее 50 процентов претензий подаются в цифровом виде, и тогда это подмножество тех, для которых клиент хочет остаться в онлайн-процессе [которые отправляются в Watson].”
Однако уровень цифровой вовлеченности варьируется в зависимости от розничного бренда.
Некоторые бренды, такие как AAMI, видели, что клиенты требуют большей степени самообслуживания из — за демографической ситуации, к которой они обращались.
Эволюция ИИ
Дрансфилд сказал, что Suncorp ищет более широкие возможности, как внутри, так и за пределами страхования, для дальнейшей оптимизации процессов с помощью искусственного интеллекта или роботизированной автоматизации процессов (RPA).
“Мы сканируем весь бизнес в поисках возможностей улучшить качество обслуживания клиентов с помощью какой-либо формы автоматизации”, — сказал он.
На фронте RPA Suncorp не поддерживает ни одного поставщика программного обеспечения или услуг, а вместо этого обращается к своим партнерам по аутсорсингу бизнес-процессов (BPO), отечественным поставщикам услуг и крупным игрокам в области программного обеспечения за руководством о том, как действовать дальше.
Этот проект был назван финалистом в категории «Финансы» премии ITnews Benchmark Awards 2017/18. С полным списком финалистов можно ознакомиться здесь.
