Медицинский страховщик Nib запускает proof-of-concept, чтобы улучшить свою способность извлекать информацию о претензиях из фотографий медицинских квитанций, представленных клиентами через приложение.
PoC-это один из многих проектов, реализуемых или завершаемых Nib, поскольку он исследует, как искусственный интеллект может улучшить как свою внутреннюю, так и клиентскую деятельность.
Страховая индустрия в целом быстро нашла примеры использования ИИ, о чем свидетельствуют недавние развертывания таких компаний, как Suncorp, а также недавнее исследование ITnews пространства ИИ.
Nib публично обсуждал свой выход в пространство чат-ботов, а его бот IBM Watson «Фрэнки» и бот AWS Lex «Нибби» были запущены в Новой Зеландии и Австралии соответственно в конце прошлого года.
Но за кулисами он уже преследует широкий спектр различных вариантов использования ИИ, пока есть доказуемая ценность.
“Мы продолжаем инвестировать и искать возможности, но мы не собираемся делать это только ради этого”, — сказал ITnews главный информационный директор Брендан Миллс.
“Очевидно, что мы хотим получить какой — то прирост эффективности в конце этого.”
PoC по улучшению применения оптического распознавания символов (OCR) к медицинским квитанциям, которые подаются через приложение для смартфонов Nib, показывает, что ИИ имеет потенциал оставить свой след в обработке внутренних претензий.
Миллс, как правило, поддается внутренней оптимизации, которая может помочь улучшить экономику работы в сфере медицинского страхования.
“Вы, вероятно, знаете грубую механику работы медицинского страховщика: примерно на каждый доллар, который вы собираете, большая часть возвращается в виде коэффициента требований; там есть немного денег для ведения бизнеса, который мы называем коэффициентом управленческих расходов; а затем есть немного прибыли сверху”, — сказал Миллс.
Приветствовались инструменты, позволяющие лучше выявлять мошенничество или обнаруживать закономерности в поведении поставщиков или клиентов, и Миллс отметил, что Nib уже “делает некоторую работу в этом пространстве».
“Это, вероятно, не так продюсировано, как то, что мы имеем для чат-ботов”, — сказал он.
“Например, мы все еще видим много ручных претензий, поданных. В основном сейчас они представлены в виде фотографии, где люди используют наше приложение для смартфона, чтобы сфотографировать квитанцию или налоговую накладную [от медицинского поставщика], а затем представить ее нам в виде изображения.”
Хотя это дало “отличный опыт работы с клиентами”, упростив процесс подачи претензий, проблема остается в технологии, используемой для извлечения данных из этих фотографий.
“За кулисами изображение имеет некоторые проблемы с точки зрения его распознавания”, — сказал Миллс.
“На мой взгляд, эта технология, вероятно, никогда не попадет в цель, но некоторые из более современных инструментов, вероятно, обгонят старые приложения типа OCR.”
Одна из проблем использования OCR заключается в том, что он должен распознавать и извлекать данные из широкого спектра типов квитанций.
“Когда вы смотрите на количество типов форм, которые мы получаем от поставщиков, некоторые квитанции написаны от руки в чековой книжке, купленной в газетном киоске, в то время как другие формально печатаются прямо из системы управления пациентами”, — сказал Миллс. — Мы получаем все типы.”
Nib стремится повысить точность с помощью PoC инструментов, включая Tesseract с открытым исходным кодом для OCR, в сочетании с некоторыми инструментами обработки данных и машинного обучения.
“Мы выполняем часть работы с использованием Tesseract, а затем пытаемся применить к ней некоторые алгоритмы машинного обучения, чтобы попытаться идентифицировать элементы данных, которые нам нужны для обработки заявки, такие как номер поставщика и адрес», — сказал Миллс.
“Затем мы используем другие данные, чтобы попытаться соотнести информацию с триангуляцией и принять какое-то решение на основе этого.”
Нибби и Фрэнки
Другие виды использования ИИ нацелены на фронтальные операции Nib.
На сегодняшний день производственным использованием ИИ страховщика являются его чат-боты Фрэнки и Нибби.
Миллс сказал, что это был преднамеренный шаг компании, чтобы основать каждого чат-бота вокруг другого технологического стека.
“Мы хотели попытаться определить нюансы или различные аспекты каждой платформы”, — сказал он. “Мы не слишком уверены, как это будет происходить дальше — будут ли они сходиться [в одном стеке] или мы будем держать их отдельно.”
Помогло то, что варианты использования чат-бота были немного разными в каждой стране.
В Новой Зеландии Фрэнки раздает пользователям “советы типа брошюр”, в то время как в Австралии Нибби может “дать клиентам некоторую простую информацию об их повседневных запросах, а затем попытаться как можно быстрее передать их нужному онлайн-агенту”.
Этот маршрут может быть связан с человеческим агентом, клиентским порталом страховщика или просто с информацией о правильном номере, по которому можно позвонить, когда клиент хочет поговорить.
“Они могут не хотеть обслуживания прямо там и тогда, они могут просто хотеть знать, по какому номеру они звонят о том, чтобы пойти в больницу, чтобы понять весь процесс отбора”, — сказал Миллс.
Nibby обучается передовыми сотрудниками контакт-центра компании, чтобы убедиться, что он правильно распознает и направляет запросы соответствующим образом.
Постоянные усовершенствования чат-ботов включали отсеивание случаев, когда взаимодействие приводит к “тупику”.
“Мы попросили [наших сотрудников] пойти и посмотреть, где люди выпадают из процесса и где он заходит в тупик”,-сказал Миллс.
“Мы допускаем шаг в процессе или в логическом потоке, где мы говорим: «Я просто хочу поговорить с человеком», поэтому мы хотим потратить довольно много времени на анализ [использования этого варианта], чтобы понять, почему это произошло.
“Было ли это потому, что кто-то не хочет говорить с чат-ботом или потому, что у нас там тупик, и мы действительно ходили по кругу, потому что не могли на самом деле ответить на запрос?
“Довольно часто мы обнаруживаем, что это происходит потому, что клиент говорит о типе претензии, который мы не распознали в высказываниях, которые могут прийти, поэтому вы вставляете это, прогоняете это снова, и внезапно это больше не тупик.
“Это попытка сделать его лучшим клиентским опытом, который мы можем сделать.”
Следующий шаг-расширить виды работ, которые может обрабатывать Нибби.
Миллс сказал, что хочет “протолкнуть некоторые рутинные транзакции” через чат-бота, предлагая клиентам способ обновить свои контактные данные или изменить тип оплаты.
“Мы действительно хотим добраться до точки, где некоторые из них могут быть сделаны 24×7 прямолинейно без необходимости в консультанте [контактного центра]»,-сказал он.
“Да, некоторые из этих функций вы также можете выполнять в Интернете, но я думаю, что преимущество чат-бота в том, что он почти ведет вас через весь процесс.”
Он сказал, что компания не намерена сокращать штат контакт — центра в результате внедрения Nibby.
Более глубокие уровни сложности и обработки данных будут основываться на том, что Nib сможет использовать локальный экземпляр Lex — сервиса AWS, на котором в основном базируется Nibby, — а не размещенную в США версию, которую он использует в настоящее время.
“На обратной стороне [местного экземпляра Lex] у нас будет немного больше комфорта вокруг некоторых транзакций, проходящих через наши берега, в отличие от иностранных берегов, учитывая природу некоторых материалов и чувствительность того, что мы будем совершать там”, — сказал он.
— Это на ближайшем горизонте.”
Миллс также рассматривает цифровые продажи как “близкую к горизонту” возможность для технологии чат-ботов.
“Мы получаем много запросов вокруг sale0,s, так как же мы можем создать опыт продаж, используя этот чат-бот?” — сказал он.
“В конечном счете, у нас все еще будет возможность передать [запрос о продажах] человеку, но мы хотим добраться до точки, где мы можем заставить [потенциального клиента] пройти через поток продаж, получить необходимую им информацию и провести анализ потребностей по ходу дела, все это через чат-бота, основанного на ряде факторов.
— Такие вопросы, как » Вы ищете больничное прикрытие? — Да? А вот и наши больничные обложки. Как вы думаете, вам понадобится более или менее прикрытие? Это в значительной степени то, что делает консультант, когда он принимает вызов в контакт-центре.”
Помощь в области здравоохранения
То, что, по мнению Миллса, может материализоваться в течение следующего десятилетия для Nib, — это использование ИИ в сочетании с Интернетом вещей, чтобы играть роль в проактивном управлении здравоохранением.
Хотя он отмечает, что все еще существуют “некоторые законодательные препятствия, которые необходимо преодолеть”, он считает, что ИИ и сенсорные данные могут быть использованы “для действительно улучшения результатов ухода”.
“Существует целое пространство вокруг Интернета вещей и использования искусственного интеллекта и датчиков для обеспечения лучших результатов в области здоровья населения, чтобы мы могли вмешаться раньше, используя технологии для получения информации, которая обычно была бы недоступна или не рентабельна для мониторинга”, — сказал Миллс.
“Мы думаем, что в этом пространстве есть целый плот вещей, которые, вероятно, достигнут совершеннолетия в 10-летнем горизонте.
“Сейчас идут испытания, и, конечно, такие люди, как Apple, с которыми мы ведем переговоры, имеют тяжелую игру вокруг того, как они управляют здоровьем [с помощью HealthKit] .
“Мы с интересом наблюдаем за этим, чтобы работать над тем, где мы могли бы играть роль страховщика.”
