Dostarczenie Klientowi najlepszego doświadczenia w usługach finansowych

Doświadczenie klienta to znacznie więcej niż jego satysfakcja. Doświadczenie klienta wykracza poza samo zarządzanie oczekiwaniami i wymaga większego zaangażowania w relację podczas każdej interakcji na ścieżce współpracy.

Zapewnienie pozytywnego doświadczenia klienta wpływa korzystnie na przywiązanie do firmy lub lojalność wobec marki, motywuje do dodatkowych zakupów i pozytywnych opinii konsumentów – ale tylko wtedy, gdy zostanie to zrobione dobrze i będzie poparte odpowiednimi danymi. Platforma Iron Mountain InSight® zapewnia najbardziej uniwersalną pod względem możliwości platformę zarządzania informacjami, zapewniającą ogromny potencjał, który pomaga ubezpieczycielom i instytucjom bankowym przekraczać oczekiwania klientów.

Studium przypadku #1

Doświadczenie całkowicie cyfrowego procesu likwidacji szkód

• Wiele kanałów umożliwiających zgłoszenie szkody.
• Dostęp do wszystkich zapisów i dokumentacji polis, pozwalający ustalić zakres ochrony.
• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do bezpośredniego przetwarzania zgłoszeń prostych szkód. Np: uszkodzenie przedniej szyby, zwrot kosztów wynajmu samochodu itp.
• Automatyczne generowanie workflow dla zgłoszeń skomplikowanych szkód. Np: szkody na mieniu, obrażenia ciała, uszkodzenia pojazdów mechanicznych itp.
• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do segmentacji szkód. Np: przypisanie szkody do osoby specjalizującej się w określonych roszczeniach.
• Automatyczne tworzenie domyślnej struktury plików na podstawie typów szkód, co przyspiesza proces weryfikacji.
• Lepsze wykrywanie oszustw za pomocą sztucznej inteligencji, wychwytującej sygnały ostrzegawcze.
• Automatyzacja zawiadomienia konsumenta o aktualnym statusie szkody w celu wyeliminowania ciągłych zapytań.
• Zapewnienie mobilnego przechwytywania zdjęć i faktur

Studium przypadku #2

Poprawa ogólnego doświadczenia klienta przy zaciąganiu kredytu hipotecznego

• Wykorzystanie sztucznej inteligencji, aby automatycznie rozumieć i weryfikować formularze wniosków o kredyt hipoteczny.
• Automatyczna identyfikacja i indeksacja wszystkich dokumentów związanych z kredytem hipotecznym Np.: dokumenty podatkowe, wyceny, odcinki wypłat, tytuły własności itp.
• Wyeliminowanie czynności przetwarzania typu „Patrz i porównuj”, takich jak sprawdzanie poprawności danych w formularzach, większa koncentracja na obsłudze klienta.
• Automatyczne wykonywanie rutynowych obliczeń, takich jak obliczanie rocznego dochodu na podstawie danych z odcinka wypłaty.
• Optymalizacja workflow z możliwością przekazywania wyjątków do odpowiednich pracowników bez interwencji człowieka.
• Obniżenie kosztów, przyspieszenie procesu zatwierdzania pożyczek i zwiększenie liczby transakcji przypadających na pracownika poprzez wyeliminowanie zadań naprawczych.
• Podejmowanie decyzji dotyczących kredytu hipotecznego w ciągu kilku godzin lub dni, a nie tygodni.

Studium przypadku #3

Przyspieszenie procesu oceny ryzyka w ubezpieczeniu

• Zapewnienie szybkich decyzji ubezpieczeniowych dzięki zautomatyzowanemu przetwarzaniu wniosków o ubezpieczenie w czasie rzeczywistym.
• Wykorzystanie większej ilości informacji z większej liczby źródeł niż kiedykolwiek wcześniej (np.: pogoda, GPS, mapy, media społecznościowe itp.) do opracowywania dokładniejszych profili ryzyka i stawek.
• Użycie sztucznej inteligencji jako pomocy przy wykrywaniu niewielkich oszustw we wnioskach ubezpieczeniowych, takich jak niespójności dotyczące nastoletnich kierowców w gospodarstwie domowym, w którym znajduje się pojazd, rocznego przebiegu lub nieprawidłowego skategoryzowania pojazdu użytkowanego w gospodarstwie rolnym.
• Automatyzacja procesów w celu zmniejszenia liczby błędów ludzkich, oceny niespójności i weryfikacji informacji w czasie rzeczywistym.

Studium przypadku #4

Zaciąganie kredytu konsumenckiego w czasie rzeczywistym

• Pomoc w przewidywaniu prawdopodobieństwa oszustwa lub braku spłaty na podstawie istniejących danych, treści oraz informacji pochodzących od osób trzecich.
• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do zapewnienia zgodności z przepisami dotyczącymi uczciwych pożyczek.
• Wykorzystanie uczenia maszynowego do przetwarzania większej ilości danych z tradycyjnych i niekonwencjonalnych źródeł w celu podejmowania lepszych decyzji kredytowych.
• Dostarczanie w czasie rzeczywistym decyzji kredytowych bezpośrednio do klienta za pośrednictwem dowolnego urządzenia.
• Obniżenie kosztów związanych z ręcznym przetwarzaniem analiz ryzyka.