保险行业解决方案

机器视觉+自然语言处理+RPA,让数字化员工具备用眼看、用脑想、用手做的能力。搜索+自然语言处理+知识图谱+BI,让普通员工也可以变身数据分析达人

保险行业挑战和痛点

业务处理 人工智能技术的发展,带来了保单处理效率、理赔速度的效率竞争挑战。
智能业务 大数据技术的发展,带来了智能理赔分析、保理额度判定的智能业务挑战。
个性化服务 快速发展的市场要求,带来了个性化服务、创业业务的经营挑战。

业务痛点

1、大量核保、理赔工作人工参与程度过多,时间成本、人力成本和数据准确性面临挑战

核保过程中,会有大量的个人信息、医疗信息、车辆信息、体检信息、资信信息都是以非结构化的报告形式进行提供,要求核保人人工识别关键信息并进行分析,效率低、易出错,并且无法与现有环节打通,影响企业信息化水平和全流程一体化运营。

理赔过程中,业务人员需要到现场进行勘察,勘察信息包括医疗信息、个人信息、财产信息等,业务人员人工将相关信息一项项录入到业务系统,进行理赔工作后续处理,工作量大、效率低下。

2、数据分析门槛高、周期长

当前的数据分析方式主要有两种方式:自助分析和求助于IT部门。由于现有分析工具的复杂性和专业性,导致能够进行自助分析的用户必须具有一定的IT背景或者数据分析础,而大部分业务人员并不具备自 助分析的能力,从而导致大部分用户的数据分析需求只能求助于IT部门,由此又带来需求响应周期长、无法应对业务灵活变化、IT部门工作压力大等问题。

解决方案

可以从报告中提取表格和图表中的非结构化数据,并将其转换为结构化数据以便于编辑,并自动从各种文档中提取关键指标以使得文档处理和数据提取的工作流程化。

机器视觉+自然语言处理+RPA,让数字化员工具备用眼看、用脑想、用手做的能力 通过机器视觉技术自动将个人信息、医疗信息、财产信息、资信信息等非结构化数据进行文字解析,并通过自然语言处理技术理解文字内容,提取关键指标信息,最后通过RPA技术将关键信息自动填入相关业务系统,就如同一个不知疲倦、能看、能写、能动手的真实员工一样,数字化员工效率更高、错误率更低、工作时间更长,可以大大降低核保和理赔时间,打通企业信息化流程,提高企业运营效率。
搜索+自然语言处理+知识图谱+BI,让普通员工也可以变身数据分析达人 通过人人都会用的搜索引擎作为入口,无论输入的是专业术语,还是随意的口语化表达,还是复杂的长句,自然语言技术都可以自动将其解析为实体、属性、维度、指标,利用后台强大的知识图谱引擎,将实体、属性、维度、指标进行自动关联分析,关联后的数据利用阿博茨通过10亿图形样本学习过的可视化BI引擎,最后通过最直观、最贴切的可视化图形进行数据规律表达。业务人员只要懂得业务场景就可以快速获取需要的数据分析结果,IT人员也不再为堆积如山的业务需求而苦恼。
80 非结构化数据处理效率提升
95 数据分析响应时间减少
10 成本减少

保险客户流程改进

之前 之后
利用移动设备对相关数据进行拍照
拍照
拍照

拍照

利用移动设备对相关数据进行拍照

人眼逐项识别需要的关键数据
数据提取
Parsing.AI

自动抓取

利用机器视觉技术和NLP自动提取关键信息

人工打开业务系统并填入数据
数据录入
Everdroid.AI

自动录入

利用RPA技术自动打开业务系统,并自动录入相关数据

人工对输入数据进行核对
数据核对
Everdroid.AI

自动核对

内置数据校验规则自动校验和置信度评价,结合人工校验双保险

人工提交数据
数据提交
Everdroid.AI

自动提交

校验完毕,自动提交系统