Bagaimana jika Anda bisa sekadar mengajukan pertanyaan kepada data klaim Anda?

Sedgwick sedang menjajaki cara-cara baru dalam memanfaatkan AI generatif untuk membantu klien mengubah data klaim menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dengan lebih cepat, termasuk sebuah fitur baru yang disebut OmniAnalyst.

Selama bertahun-tahun, analisis klaim telah membantu organisasi memahami apa yang terjadi di seluruh program mereka. Dasbor, laporan, dan diskusi mengenai pengelolaan klaim dapat mengungkap tren, mengukur kinerja, serta membantu tim menentukan bidang yang perlu menjadi fokus. Namun, mengubah data menjadi jawaban tetap membutuhkan upaya.

Bagaimana kalau kamu bisa sekadar mengajukan pertanyaan?

Mengapa biaya ganti rugi terus meningkat? Negara bagian mana saja yang menjadi pendorong perubahan ini? Di mana kita dapat melihat pola-pola yang perlu diteliti lebih lanjut?

Itulah salah satu gagasan di balik OmniAnalyst, sebuah fitur baru berbasis kecerdasan buatan (AI) yang saat ini sedang dikembangkan dan diuji coba oleh Sedgwick bersama sekelompok kecil klien.

Mengubah pertanyaan menjadi percakapan

OmniAnalyst dirancang agar pengguna dapat berinteraksi dengan data klaim mereka menggunakan bahasa alami. Alih-alih harus mengetahui laporan mana yang harus dijalankan atau cara memanipulasi data, pengguna cukup mengajukan pertanyaan dan akan menerima analisis berdasarkan informasi yang tersedia bagi mereka.

Dan satu pertanyaan bisa secara alami mengarah ke pertanyaan lainnya.

Seorang pengguna mungkin akan memulai dengan menanyakan bagaimana perbandingan biaya ganti rugi tahun ini dengan tahun lalu. Dari situ, mereka dapat menyelidiki negara bagian mana saja yang berkontribusi terhadap perubahan tersebut, mengamati tren tertentu secara lebih mendalam, atau terus mengajukan pertanyaan seiring munculnya wawasan baru.

Tujuannya jelas: memudahkan pengguna untuk menjelajahi informasi klaim dan memperoleh wawasan yang bermanfaat dengan lebih cepat.

Memanfaatkan keunggulan data

Potensi AI sangat bergantung pada informasi yang mendasarinya. Hal ini sangat berarti bagi Sedgwick, di mana skala data klaim kami memberikan landasan yang luar biasa bagi proses pembelajaran kami.

OmniAnalyst sedang dikembangkan untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) ke dalam data tersebut, sehingga pengguna dapat mengeksplorasi informasi sambil tetap mematuhi kontrol akses yang telah ditetapkan. Fitur ini dirancang agar pengguna hanya dapat melakukan kueri terhadap data yang telah diberi izin untuk diakses, sementara informasi sensitif—termasuk data yang dilindungi oleh HIPAA dan data SPII—akan disamarkan atau dihapus sebelum disajikan kepada sistem AI.

Seiring berjalannya waktu, kami sedang meneliti bagaimana sumber-sumber informasi terstruktur dan tidak terstruktur tambahan dapat membuat percakapan-percakapan tersebut menjadi semakin kaya.

Peluang ini tidak hanya sekadar menjawab pertanyaan dengan lebih cepat. Ini tentang membantu orang mengenali pola, menyelidiki mengapa sesuatu terjadi, dan menentukan di mana mungkin diperlukan diskusi yang lebih mendalam atau intervensi.

AI yang tetap menempatkan manusia sebagai fokus utama

Seiring dengan berkembangnya kemampuan seperti OmniAnalyst, peran para ahli data kami pun dapat berkembang sejalan dengan hal tersebut. Waktu yang dibutuhkan untuk mengambil informasi atau melakukan analisis rutin mungkin akan berkurang, sehingga membuka lebih banyak peluang untuk membantu klien menafsirkan makna informasi tersebut, memahami konteks di baliknya, dan menentukan langkah selanjutnya.

Filosofi yang sama itulah yang menjadi pedoman pendekatan Sedgwick yang lebih luas terhadap kecerdasan buatan (AI). Kami mencari bidang-bidang di mana teknologi dapat mengurangi hambatan, memproses informasi lebih cepat, dan mengungkap wawasan lebih cepat, sambil memastikan agar para karyawan tetap fokus pada pekerjaan yang membutuhkan pengalaman, penilaian, dan empati.

Membuat, menguji, belajar

OmniAnalyst masih berada pada tahap awal. Saat ini kami sedang menguji kemampuannya bersama sekelompok kecil klien asuransi kecelakaan, mengumpulkan masukan, dan terus menyempurnakan pengalaman pengguna sebelum diluncurkan secara lebih luas.

Proses itu penting.

Dalam setiap penerapan kecerdasan buatan (AI), terutama yang melibatkan informasi klaim, akurasi, tata kelola, dan keamanan harus dipertimbangkan sejak awal. Pengawasan manusia tetap penting, dan kami terus menguji bagaimana sistem tersebut merespons berbagai pertanyaan serta bagaimana jawaban yang diberikan seharusnya ditafsirkan.

Apa yang sedang kita pelajari akan membantu membentuk seperti apa OmniAnalyst pada akhirnya. Dan mungkin itulah inti ceritanya.

Penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam penanganan klaim kini dengan cepat melampaui sekadar gagasan tentang apa yang mungkin dapat terwujud suatu hari nanti. Di seluruh Sedgwick, kami mengintegrasikan kemampuan-kemampuan baru ini ke dalam alur kerja yang sebenarnya, mengujinya dalam menghadapi masalah bisnis nyata, dan mempelajari di mana kemampuan tersebut dapat menciptakan nilai yang berarti. 

OmniAnalyst adalah salah satu contoh lain dari upaya tersebut yang mulai membuahkan hasil. Sebab, tolok ukur inovasi bukanlah seberapa banyak teknologi yang dapat Anda kembangkan, melainkan apakah teknologi tersebut dapat membantu orang melihat dengan lebih jelas, mengambil keputusan yang lebih baik, dan pada akhirnya menghasilkan hasil yang lebih baik.