VVP 1-24 eZine

PARTNER IN KENNIS
INPACT
DAGELIJKS WORDEN ENORME HOEVEELHEDEN DATA GECREËERD.
IN DE VERZEKERINGSBRANCHE IS DAT NIET ANDERS. DE JUISTE IN-
FORMATIE IN DEZE ENORME BERG VAN DATA VINDEN, KAN VOELEN
ALS HET ZOEKEN NAAR EEN SPELD IN EEN HOOIBERG.
Win tijd met AI en
Machine Learning
TEKST INPACT
Belangrijke data zit verstopt in
verzekeringsdocumenten, overvolle
e-mailboxen, binnenkomende
fysieke post, in je eigen
systemen en grote hoeveelheden aan
digitale berichten. Terwijl het cruciaal
is om belangrijke informatie beschikbaar
te hebben, om bijvoorbeeld risico’s
goed in kaart te brengen.
Met de lancering van het inpact.
ai platform, wordt een belangrijke
stap gezet in het automatiseren binnen
de verzekeringsbranche. Het platform
richt zich namelijk op het omzetten
van ongestructureerde data naar
gestructureerde data, met behulp van
AI-modellen, Machine Learning, Deep
Learning en NLP.
Door berichten via het inpact.ai
platform te verwerken, komt er een
grote hoeveelheid aan gestructureerde
data beschikbaar. Aansluiten op inpact.ai
gaat gemakkelijk via standaard
beschikbare API’s en de gestructureerde
data is ook direct te matchen aan
systeemhuizen, zoals ANVA en CCS.
Hierdoor kunnen verdere processen
eenvoudiger en efficiënter worden ingericht.
Zo ben je minder tijd kwijt aan
het zoeken naar de juiste informatie en
helpt inpact.ai bij het versnellen van
werkprocessen en automatisering.
OP DE SCHADEAFDELING
Het zal geen verrassing zijn dat er op
een schadeafdeling tientallen tot honderden
mails per dag binnenkomen.
Dit is een mooi voorbeeld van enorme
hoeveelheden ongestructureerde data
die dagelijks in de verzekeringsbranche
rondgaan. Hier is het aan de schadebehandelaar
de weinig verdienstelijke taak
om de administratieve handelingen
rondom iedere afzonderlijke claim te
regelen. En voor iedere claim te bepalen
bij welk relatie- of schadedossier deze
hoort, wie inhoudelijk met deze claim
aan de slag mag gaan en wat er precies
mee dient te gebeuren.
Nu zijn er al veel eenvoudige technieken
beschikbaar die kunnen ondersteunen.
Bijvoorbeeld tools die gebruik
maken van tekstherkenning, om te
zoeken naar het schadenummer en zo
te komen tot het juiste dossier. Wanneer
er dan één unieke match gevonden
wordt, die helemaal overeenkomt,
heeft dit toegevoegde waarde. Maar
de uitdaging wordt groter wanneer het
schadenummer ontbreekt of wanneer
er over verschillende kantooromgevingen
heen moet worden gezocht naar
de juiste relatie.
Inpact.ai heeft specifieke claims
AI-modellen getraind, gebruik makend
van onder andere Natural Language
Processing (NLP), om precies deze uitdagingen
bij de mens weg te nemen.
Alle ongestructureerde data in het bericht
(head, body en bijlagen van de
mail) wordt van kop tot staart bestudeerd
en omgezet naar gestructureerde
data. Op basis van deze data kan
heel gericht worden bepaald wat voor
type werk is binnengekomen, bij welk
dossier het bericht thuishoort, wat
wel of niet moet worden opgeslagen
en waar. Ook kan inpact.ai instructies
meegeven wie het bericht in behandeling
moet nemen en welke specifieke
actie van de behandelaar wordt gevraagd.
Zo kan de schadebehandelaar
primair gefocust zijn op de inhoudelijke
behandeling van de schade.
Op deze wijze biedt AI perfecte ondersteuning,
zodat de medewerker
meer tijd overhoudt voor inhoudelijke
vraagstukken en het helpen van de
eindklant. n
30 | VVP NR 1 FEBRUARI 2024