Klaim dan Kecerdasan Buatan – Mengubah Pengalaman dengan Otomatisasi Cerdas

Pada konferensi Global InsurTech tahun lalu, Max Koonce, Kepala Divisi Klaim Sedgwick, naik panggung untuk berbagi pandangannya tentang bagaimana kecerdasan buatan (AI) mengubah industri asuransi. Dalam sesi berjudul “Klaim dan AI – Mengubah Pengalaman dengan Otomatisasi Cerdas,” Max membahas evolusi otomatisasi dalam penanganan klaim, peluang dan tantangan AI, serta visi Sedgwick untuk menggabungkan teknologi cerdas dengan sentuhan manusia. Berikut ini ringkasan dari wawasan dan poin penting dari presentasinya.

Q: Industri asuransi telah menjalani perjalanan otomatisasi selama puluhan tahun. Bagaimana kita mendefinisikan "AI" dalam konteks klaim saat ini, dan apa perbedaannya dengan inovasi teknologi sebelumnya?

A:Kecerdasan Buatan (AI) dalam asuransi adalah penerapan sistem cerdas yang menganalisis data, belajar dari pola, dan membuat keputusan atau rekomendasi. Berbeda dengan teknologi sebelumnya, seperti komputer pribadi, yang memungkinkan otomatisasi dasar, AI melampaui analisis tren dan pelaporan. AI mengevaluasi, menganalisis, dan membimbing pengguna tentang arti data, apa yang hilang, dan apa yang kritis untuk ditangani. Dalam klaim, hal ini berarti administrasi yang lebih cepat dan akurat, layanan pelanggan yang lebih baik, deteksi penipuan yang ditingkatkan, dan alur kerja yang lebih cerdas.

Q: Apa saja "low hanging fruit" untuk AI dalam klaim — area di mana AI dapat dengan cepat memberikan nilai tambah?

A:Beberapa wilayah sudah mulai merasakan dampaknya:

• Ringkasan medis dalam asuransi kecelakaan kerja: AI dengan cepat menganalisis catatan medis yang kompleks untuk para pemeriksa.
• Ringkasan dokumen hukum dalam asuransi umum dan asuransi mobil: AI membantu mengklasifikasikan dan meringkas dokumen hukum.
• Layanan pelanggan: AI menghasilkan ringkasan klaim untuk klien, mencakup semua informasi penting hingga saat ini.
• Deteksi penipuan: AI menganalisis foto dalam klaim kerusakan properti kendaraan bermotor untuk mendeteksi anomali.
• Alur Kerja: AI memberikan panduan kepada pemeriksa, mempermudah tugas rutin, dan menyoroti langkah selanjutnya.

Q: Apa saja hambatan atau masalah yang Anda hadapi saat mengimplementasikan solusi berbasis kecerdasan buatan (AI)?

A:Ada dua tantangan utama:

• Return on Investment: Kecerdasan Buatan (AI) tidak murah. AI harus memberikan efisiensi, efektivitas, dan hasil yang lebih baik untuk membenarkan investasi tersebut.
• Masalah regulasi: Saat ini sedang berlangsung perdebatan mengenai cara mengatur kecerdasan buatan (AI). Klien menginginkan jaminan bahwa AI tidak akan menimbulkan risiko bagi mereka, terutama terkait bias atau diskriminasi. Gugatan hukum telah mempertanyakan apakah AI menimbulkan dampak yang tidak adil. Di Sedgwick, kami menggunakan AI sebagai panduan dan arahan, bukan untuk pengambilan keputusan akhir, memastikan pengawasan manusia tetap menjadi prioritas utama.

Q: Bagaimana teknologi dan otomatisasi akan mengubah peran klaim dalam 5–10 tahun ke depan? Apa saran Anda untuk profesional klaim yang baru?

A:Meskipun beberapa peran akan berkurang (seperti juru ketik atau penginput data dasar), peran baru — seperti ilmuwan data dan spesialis kecerdasan buatan (AI) — sedang muncul. Pengelolaan klaim akan selalu membutuhkan unsur manusia untuk menangani aspek pribadi dari klaim. Otomatisasi akan memungkinkan pemeriksa dan penyesuai klaim untuk lebih fokus pada empati dan pengambilan keputusan yang kompleks. Bagi profesional baru, AI menawarkan kesempatan untuk "naik level" lebih cepat: teknologi dapat membantu mengisi kesenjangan pengalaman saat ahli berpengalaman pensiun, memungkinkan pemeriksa baru untuk belajar dan berkembang lebih cepat daripada metode tradisional.

Q: Seberapa pentingkah "kemudahan penjelasan" atau "transparansi" dalam aplikasi kecerdasan buatan (AI) untuk klaim?

A:Hal ini sangat penting. Klien perlu memahami apa yang dilakukan AI, bagaimana cara kerjanya, dan dampaknya yang diharapkan. Sebagian besar perusahaan kini memiliki proses tata kelola AI internal untuk memastikan transparansi dan pertanggungjawaban. AI yang dapat dijelaskan (Explainable AI) membangun kepercayaan dan membantu organisasi memenuhi persyaratan regulasi.

Q: Dengan begitu banyak penyedia yang menawarkan solusi AI, bagaimana Anda memutuskan apakah akan mengembangkan sendiri atau membeli dari penyedia?

A:Pendekatan Sedgwick adalah membangun sistem secara internal, didukung oleh mitra terpilih. Hal ini memastikan kendali penuh atas platform dan membantu mengatasi kekhawatiran klien terkait privasi dan keamanan data. Membangun sistem secara internal memungkinkan penyesuaian dan keselarasan dengan nilai-nilai dan proses perusahaan.

Q: Seperti apa pengalaman klaim yang didukung oleh kecerdasan buatan (AI) pada tahun 2030, dan bagaimana perusahaan asuransi dapat mempersiapkannya sejak sekarang?

A:Meskipun sebagian besar hal ini telah dibahas dalam pernyataan penutup, visi yang jelas adalah: AI akan mengotomatisasi tugas-tugas rutin, memberdayakan pemeriksa dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Perusahaan asuransi sebaiknya fokus pada integrasi AI secara bijaksana, menjaga pengawasan manusia, dan memprioritaskan transparansi serta pembelajaran berkelanjutan.

Kesimpulan:
Kecerdasan Buatan (AI) sedang mengubah pengalaman klaim, membuatnya lebih cepat, lebih cerdas, dan lebih berorientasi pada pelanggan. Perjalanan ini memerlukan keseimbangan antara inovasi dan pengawasan, investasi dalam talenta, serta memastikan transparansi. Seperti yang ditekankan oleh Max Koonce, kesempatan untuk "meningkatkan level" sudah ada di sini, dan masa depan klaim akan dibentuk oleh mereka yang mengadopsi otomatisasi cerdas sambil tetap menjaga sentuhan manusia di pusatnya.