Оглавление

По сообщению AWS Machine Learning Blog, в сфере администрирования льгот обработка страховых заявлений остается критически важным, но крайне неэффективным процессом. Компании сталкиваются с медленными сроками обработки, высоким уровнем ошибок и растущими административными расходами из-за значительной зависимости от устаревших систем и ручных процессов.

Проблемы традиционной обработки заявлений

Обработка страховых заявлений включает несколько сложных этапов:

  • Прием и классификация документов (медицинские записи, рецепты, подтверждения оплаты)
  • Верификация платежей по чекам с извлечением данных из MICR-линий
  • Определение соответствия правилам страхового плана
  • Инициация выплат и уведомление заявителей

Неполные или неточные заявки часто приводят к отказам и повторной работе, создавая разочарование для сотрудников и медицинских учреждений. Кроме того, мошенничество и злоупотребления продолжают увеличивать расходы, а сложные регуляторные требования требуют постоянных обновлений систем.

Решение на основе генеративного ИИ

Сервис Amazon Bedrock Data Automation предлагает автоматизацию обработки мультимодального контента, включая документы, изображения, аудио и видео. Технология позволяет:

  • Автоматически извлекать и классифицировать документы из пакетов заявлений
  • Интерпретировать неструктурированные данные, такие как заметки поставщиков
  • Обеспечивать соблюдение правил планов и регуляторных требований
  • Обнаруживать закономерности мошенничества с помощью продвинутой аналитики

Ирония в том, что страховые компании десятилетиями инвестировали в цифровизацию, но до сих пор зависят от ручной обработки чековых изображений и бумажных документов. Bedrock Data Automation — это наконец-то серьезный шаг к настоящей автоматизации, а не просто очередной интерфейс поверх легаси-систем. Вопрос лишь в том, сколько лет потребуется страховым гигантам, чтобы интегрировать это в свои монолитные архитектуры.

Реальный сценарий применения

Рассмотрим типичный сценарий: участник плана оплачивает лечение чеком, покупает лекарства по рецепту, затем подает заявление на возмещение через портал с изображением чека и отпущенных медикаментов.

Архитектура обработки страховых выплат: обзор сквозного процесса
Источник: aws.amazon.com

Amazon Bedrock Data Automation автоматизирует два наиболее трудоемких аспекта: прием документов и верификацию платежей. Сквозной процесс работает через четыре интегрированных этапа: ingestion, extraction, верификация и интеграция с существующими системами.

Решение особенно ценно для обработки чековых изображений, где требуется точное извлечение номеров счетов и номеров накладных из MICR-линий, верификация плательщиков и получателей, а также подтверждение соответствия сумм заявленным расходам.