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Consente ai team delle risorse umane di fornire un supporto ai dipendenti rapido, accurato e personalizzato attraverso l'intelligenza artificiale conversazionale, la gestione automatizzata della conoscenza e la perfetta integrazione del sistema HR.
Claim Digital Agent
Automatizza l'estrazione dei dati dai documenti medici e crea unknowledge base personalizzata, consentendo una gestione più rapida dei sinistri e operazioni assicurative sanitarie più intelligenti.
#Insurance #HealthClaims #AI #Automation #DocumentUnderstanding #GenerativeAI #KnowledgeBase
Business Challenge
L'elaborazione delle richieste di risarcimento dell'assicurazione sanitaria richiede la revisione di diversi documenti, come fatture, certificati e referti medici, che spesso variano in formato e qualità, rendendo il processo dispendioso in termini di tempo, soggetto a errori e sempre più insostenibile man mano che il volume delle richieste aumenta. Le compagnie assicurative devono far fronte a formati di dati eterogenei, estrazione di informazioni incoerente e difficoltà nel mantenere la precisione, pur cercando di soddisfare le aspettative dei clienti per risoluzioni più rapide. Oltre alla velocità di elaborazione, c'è la necessità di trasformare i documenti non strutturati in conoscenza strutturata e riutilizzabile per supportare il processo decisionale, il rilevamento delle frodi e il miglioramento continuo dei servizi.
Solution Overview
Il Claim Digital Agent trasforma il processo di liquidazione dei sinistri attraverso un sistema intelligente di elaborazione dei documenti, alimentato da avanzati modelli OCR e agenti AI. Estrae automaticamente i metadati chiave, inclusi i dettagli della polizza, le informazioni sui beneficiari e i servizi medici, da documenti non strutturati, classifica i sinistri per tipo e complessità e normalizza i dati in un formato standardizzato e pronto per i sistemi.
Oltre all'estrazione, la soluzione costruisce una knowledge base personalizzata per ogni cliente, affinando continuamente il loro profilo e la loro storia. Questo repository strutturato diventa progressivamente più intelligente con ogni sinistro elaborato, consentendo una visualizzazione, navigazione e riutilizzo dei dati del cliente in modo efficiente all'interno dell'organizzazione. Un'interfaccia conversazionale fornisce accesso al linguaggio naturale alla knowledge base, permettendo agli utenti di recuperare rapidamente e con precisione informazioni relative ai sinistri, alle liquidazioni e alla storia del cliente.
La soluzione si integra perfettamente con i flussi di lavoro esistenti, i sistemi di rilevamento delle frodi e gli strumenti di monitoraggio, supportando il tracciamento in tempo reale dello stato dei sinistri, la convalida automatica e l'analisi avanzata per l'ottimizzazione del processo e il rilevamento delle anomalie. Riducendo l'intervento manuale e sbloccando il valore dei dati relativi ai sinistri, l'applicazione accelera la liquidazione, migliora l'efficienza operativa e supporta operazioni assicurative più intelligenti e trasparenti.
Technical Implementation
Questa soluzione di IA generativa è stata creata con:
Acquisizione e Pre-elaborazione dei Documenti
Acquisisce PDF, immagini o moduli scansionati tramite una pipeline containerizzata che può essere distribuita in locale o nel cloud. I passaggi di pre-elaborazione includono l’eliminazione di de-skewing, de-noising e i controlli di qualità per garantire la massima accuratezza nell’OCR.
Enhanced OCR Layer
Converte i PDF e altri documenti scansionati in file immagine quando necessario, applicando poi l’OCR per produrre testo leggibile dalla macchina. Miglioramenti di qualità come il de-noising o la conversione da PDF a immagine garantiscono un’estrazione più precisa nelle fasi successive.AI-Driven Entity Extraction
Utilizza modelli di linguaggio avanzati e AI specifica del dominio per riconoscere ed estrarre informazioni contestualmente rilevanti da testi non strutturati, anche quando i documenti seguono formati non standard.Classificazione e Categorizzazione
Classifica le procedure o i servizi medici in categorie standard, permettendo di allinearsi con le regole aziendali esistenti, i requisiti dei motori di polizza o i quadri normativi.Knowledge Graph Construction
Organizza le informazioni estratte in una rete semantica che collega sinistri, trattamenti, diagnosi e dettagli delle coperture, consentendo una comprensione contestuale del percorso di assicurazione sanitaria di ciascun assicurato.Validation Layer
Implementa un motore di regole configurabile - potenzialmente sfruttando logiche aziendali o ontologie del dominio - per verificare la coerenza tra i campi estratti. Questo layer può integrare fonti di dati di riferimento per rilevare discrepanze o omissioni, inoltrando le anomalie a una coda di revisione umana.
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