Geschrieben von Leah Cooper, Geschäftsführerin, Global Consumer Technology; Steve Elliott, Senior Vice President, IT Applications; Kathy Tazic, Geschäftsführerin, Client Services
Man kann mit Sicherheit sagen, dass es ein Jahr voller Überraschungen war - unvorhergesehene Ereignisse, unvorhergesehene Umstände und einige unvorhersehbare Ergebnisse. Jetzt, wo wir uns dem Jahr 2021 nähern (und vielleicht hoffentlich beginnen, die Herausforderungen des Jahres 2020 hinter uns zu lassen), ist klar, dass wir das Beste aus den uns zur Verfügung stehenden Vorhersagefähigkeiten und Innovationen machen müssen, indem wir die einzigartigen Erkenntnisse und Ansätze zur Berichterstattung und Modellierung anwenden, die wir in einem Jahr wie keinem anderen angepasst haben.
Tools wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Datafizierung und Automatisierung von Prozessen durch Roboter verändern die Schadenbearbeitung. Und wenn es um die Veränderungen geht, die wir bei den Berichterstattungsmechanismen und der Modellierung gesehen haben, nimmt die fortschrittliche Analytik den Platz des Fahrers ein. Wir integrieren neue Modelle für COVID-19, passen unsere Tools zur Entscheidungsoptimierung an und verfolgen einen zunehmend lösungsorientierten Ansatz bei der analytischen Berichterstattung.
COVID-19 Modellierung
Wir alle stellen uns in der Zeit von COVID-19 auf die Technologie ein. Wie können wir die zur Verfügung stehende Technologie am besten nutzen, um unsere Reaktion anzupassen?
Zusätzlich zu den Fortschritten, die uns das Textmining gebracht hat, nutzen wir unsere Fähigkeit, Fragen durch KI-Chatbots zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu identifizieren, zu beantworten und zu verfolgen, um bei der COVID-spezifischen Modellierung zu helfen. Unsere monatlichen Berichte enthalten die Anzahl der Personen, die Carey, den Sedgwick-Chatbot, mit COVID-bezogenen Fragen kontaktieren.
Darüber hinaus haben wir anhand der vorliegenden Daten ein Modell für unsere Kunden erstellt, um die Kosten von COVID-19 für neue und bestehende Schadensfälle vorherzusagen. Angesichts der zu erwartenden langfristigen Auswirkungen von COVID-19 hilft dies unseren Kunden bei der Planung für jetzt und in Zukunft. Unser Modell misst auch die Auswirkungen von COVID-19 auf Nicht-COVID-Schäden. Die Daten aus diesem Modell stehen in einem Dashboard zur Verfügung, das die Auswirkungen in unserer gesamten Organisation zeigt und Summen und Trends in mehreren Kategorien veranschaulicht:
- Schweregrad, Dauer und Kostenauswirkungen von Quarantänefällen bis zu bestätigten positiven Fällen und darüber hinaus
- Aufschlüsselung nach Bundesländern und auf nationaler Ebene
- Urlaubstrends vs. Arbeitsunfallversicherung Trends
- Auswirkungen des mangelnden Zugangs zur Gesundheitsversorgung
- Verzögerungen bei Operationen
- Schließung von Gerichten oder Verzögerungen, die sich auf den Abschluss und die Regulierung von Forderungen auswirken
Textmining
Nach einem Jahr, in dem die Erwartungen über den Haufen geworfen wurden, stützt sich die Branche mehr denn je auf Daten - und das will etwas heißen. Wenn der Boden wackelt, versuchen wir uns zu stabilisieren, indem wir nach mehr Tiefe, mehr Genauigkeit und mehr Präzision suchen. Gute Daten helfen Unternehmen dabei, veränderte Entwicklungen zu antizipieren, zu erwarten und sich darauf vorzubereiten. Die größere Frage ist also, wie wir diese Daten "parametrisieren" können, damit sie einfacher zugänglich und nutzbar sind.
Die Trends der Datafizierung zeigen dies: Wir sind zunehmend in der Lage, Verhaltensweisen in verwertbare Daten zu übersetzen, die uns helfen können, Prozesse zu verstehen und zu informieren. Hochentwickelte Tools für maschinelles Lernen, wie Chatbots, Bilderkennung und automatisiertes Data Mining, werden immer häufiger eingesetzt, um die digitale Konversation zwischen Anspruchsgruppen zu unterstützen und zu verbessern. Text Mining ist eine solche Fähigkeit, die wir als wachsenden Einflussfaktor für analytische Vorhersagemodelle und als Möglichkeit, unsere Systeme robuster zu machen, erwarten können. Die Unternehmen arbeiten daran, wie sie es am besten auf skalierbare Weise implementieren können, während sie gleichzeitig die potenziellen Einsatzmöglichkeiten identifizieren und abwägen benefits. Indem wir dies zu unseren Analysemodellen hinzufügen - als Erweiterung, nicht als Ersatz -, können wir leichter diejenigen Anträge kennzeichnen und identifizieren, die Notizen und Text zu einem bestimmten Thema enthalten. Im Gegenzug gewinnen wir ein tieferes Verständnis der Nutzerbedürfnisse und lernen mehr Datenmuster kennen, die uns bei der Entwicklung von Entscheidungsbäumen helfen.
Für Sedgwick geht Text Mining tiefer als je zuvor und macht Data Mining zu einem viel effizienteren, schnelleren Prozess - sinnvoller bei einer großen Anzahl von Schäden. Wir haben Tausende von Datenfeldern in unseren Systemen und mehr Schadenhistorie als jeder andere TPA auf dem Markt. Die Möglichkeit, Millionen von Datensätzen mit Freiform-Notizen zu analysieren, hat zu guten Ergebnissen geführt. Mit fortlaufenden Upgrades verbessern wir unsere Fähigkeit, die großen Mengen an unstrukturierten Daten, die unsere Schadenregulierer produzieren, mit Text Mining zu bearbeiten. Die Möglichkeit, die wichtigen Details in den Notizen eines Schadenregulierers zu extrahieren und zu analysieren, verbessert unsere Fähigkeit, schadenbezogene Maßnahmen zu identifizieren und zu priorisieren sowie optimale Modelle für zukünftige Anliegen zu erstellen und zu vergleichen.
Es gibt eine unbegrenzte Anzahl von Auslösern, durch die Kunden benachrichtigt werden möchten oder die den Verlauf eines Schadens beeinflussen können - COVID-19-Daten sind nur ein Beispiel. Je aussagekräftiger die in den Notizen enthaltenen Informationen sind, desto aussagekräftiger können auch die Vorhersagemodelle sein. Aktuelle Initiativen im Bereich Text Mining werden uns die Möglichkeit einer tieferen Analyse geben, indem Daten nach Stimmung und Thema klassifiziert werden. Mit Hilfe der Stimmungsanalyse und der Verarbeitung natürlicher Sprache kann Sedgwick beispielsweise die Intention der Daten auf neue Art und Weise angehen, um potenzielle Rechtsstreitigkeiten oder Auswirkungen auf die Rückstellungen vorherzusagen.
> Erfahren Sie mehr - sehen Sie sich diesen erweiterten Artikel an, einschließlich des Inhalts der Seitenleiste "Technische Schiene: Was steht für Sedgwick-Kunden noch an?" in Sedgwicks digitalem Magazin, edge, Ausgabe 15