هوش مصنوعی برای شرکت‌ها و نمایندگی‌های بیمه

در بیمه، هم بیمه‌گزار پرسش تکراری زیاد دارد و هم کارشناس داخلی مدام باید آیین‌نامه و شرایط عمومی را بررسی کند. راهکار آرتین برای این صنعت ترکیب آرتین‌بات و دانابات است.

هوش مصنوعی در صنعت بیمه کجا به کار می‌آید؟

بیمه دو لایه‌ی پرسش دارد که ابزار متفاوت می‌خواهند. لایه‌ی بیرونی، پرسش بیمه‌گزار درباره‌ی پوشش و مدارک خسارت و تمدید است. لایه‌ی داخلی، پرسش کارشناس از آیین‌نامه و شرایط عمومی. تفاوتشان در محرمانگی است: دومی روی اسنادی کار می‌کند که نباید از سازمان بیرون برود.

وضعیت متعارف این صنعت

صنعت بیمه دو لایه‌ی پرسش دارد که معمولاً با هم قاطی می‌شوند. لایه‌ی بیرونی: بیمه‌گزار می‌پرسد پوشش من چه چیزی را شامل می‌شود، مدارک خسارت چیست، تمدید چطور است. لایه‌ی داخلی: کارشناس باید بداند آیین‌نامه در یک مورد خاص چه می‌گوید. این دو لایه ابزار متفاوت می‌خواهند، چون یکی رو به بیرون است و دیگری روی اسنادی کار می‌کند که نباید بیرون برود.

موقعیت‌های واقعی و محصولی که به آن می‌خورد

بیمه‌گزار درباره‌ی مدارک لازم برای اعلام خسارت می‌پرسد

ربات از روی محتوای عمومی و منتشرشده‌ی شرکت پاسخ می‌دهد؛ موارد پرونده‌ای به کارشناس منتقل می‌شود.

لوگوی آرتین‌بات آرتین‌بات

کارشناس باید بداند آیین‌نامه در یک حالت خاص چه حکمی دارد

دستیار درون‌شبکه‌ای روی آیین‌نامه‌ها و شرایط عمومی، پاسخ را با ارجاع به سند می‌دهد بدون خروج داده.

لوگوی دانابات دانابات

حجم زیاد مکاتبه و صورتجلسه‌ی اداری وقت کارشناسان را می‌گیرد

ابزارهای نامه‌ساز، خلاصه‌ساز و پیاده‌سازی جلسه، پیش‌نویس را آماده می‌کنند تا کارشناس فقط بازبینی کند.

لوگوی جعبه ابزار هوش مصنوعی آرتین جعبه ابزار هوش مصنوعی آرتین

چیزی که باید حواستان به آن باشد

در بیمه، پاسخ نادرست به پرسش پوشش و خسارت پیامد مالی و حقوقی دارد. توصیه‌ی ما این است که ربات بیرونی روی موضوعات پرونده‌ای پاسخ قطعی ندهد و صریح به کارشناس ارجاع دهد. برای این کار می‌شود پاسخ ثابت تعریف کرد تا مدل آزادانه جواب نسازد.

ترتیب پیشنهادی شروع

اگر الزام محرمانگی سنگین دارید، از دانابات و لایه‌ی داخلی شروع کنید. اگر فشار اصلی روی تماس و پیام بیمه‌گزار است، از آرتین‌بات.

ترکیب درست برای سازمان شما

هر سازمانی حتی در یک صنعت، نقطه‌ی شروع متفاوتی دارد. اگر می‌خواهید پیش از تصمیم بدانید کدام ترکیب به کارتان می‌آید، با ما صحبت کنید.

درخواست جلسه‌ی مشاوره

یا اول بقیه‌ی صنایع و مقایسه‌ی محصولات را ببینید.

مطالب مرتبط در آرتین‌مگ

این مطالب در آرتین‌مگ، رسانه‌ی تخصصی گروه آرتین، منتشر شده‌اند. خواندنشان کمک می‌کند بفهمید کدام ابزار به کار شما می‌آید.

نقشه راه کامل سری مسیر ایجنت آرتین‌بات — از Sales Brain تا AutoFlow و NL2SQL
چت بات

نقشه راه کامل سری مسیر ایجنت: از Sales Brain تا NL2SQL

راهنمای کامل سری مسیر ایجنت — سه لایه قابلیت آرتین‌بات (Sales Brain، AutoFlow، NL2SQL) و راهنمای اینکه از کدام مقاله شروع کنید.

شناسایی مشتریان وفادار، در خطر ریزش و جدید پرارزش با NL2SQL آرتین‌بات و مدل RFM
چت بات

چطور با NL2SQL مشتریان وفادار فروشگاه خود را شناسایی و حفظ کنیم؟

وفاداری فقط تعداد خرید نیست. با NL2SQL آرتین‌بات و مدل RFM، مشتریان وفادار، در خطر ریزش و پرارزش را شناسایی کنید. مقاله دوازدهم سری مسیر ایجنت.

بهترین زمان و بهترین محصول برای تخفیف با NL2SQL آرتین‌بات — چهار سیگنال داده‌محور
چت بات

چطور با NL2SQL بهترین زمان تخفیف هر محصول را پیدا کنیم؟

تخفیف حسی یا داده‌محور؟ با NL2SQL آرتین‌بات، بهترین زمان و بهترین محصول برای تخفیف را بر اساس داده واقعی فروشگاه پیدا کنید. مقاله یازدهم سری مسیر ایجنت.

گزارش سود و زیان هر محصول با NL2SQL آرتین‌بات — چرا فروش بالا همیشه یعنی سود بالا نیست
آموزش

چطور با NL2SQL گزارش سود و زیان هر محصول را بگیریم؟

فروش بالا لزوماً یعنی سود نیست. با NL2SQL آرتین‌بات، سود خالص هر محصول را بعد از تخفیف، ارسال و مرجوعی محاسبه کنید. مقاله دهم سری مسیر ایجنت.

پنج هشدار خودکار NL2SQL برای مدیریت موجودی انبار فروشگاه اینترنتی
چت بات

چطور با هشدارهای خودکار NL2SQL موجودی انبار را مدیریت کنیم؟

پنج هشدار خودکار NL2SQL برای مدیریت موجودی انبار — از کمبود کالا تا کالای خوابیده — با نمونه سوال و توضیح چرایی هرکدام، مقاله نهم سری مسیر ایجنت.

NL2SQL آرتین‌بات — پرسش زبان طبیعی از دیتابیس فروشگاه با خروجی عدد، جدول، نمودار یا هشدار
چت بات

NL2SQL آرتین‌بات چیست و چطور به تصمیم‌گیری فروشگاه‌ها کمک می‌کند؟

NL2SQL آرتین‌بات چطور به زبان فارسی ساده از دیتابیس واقعی فروشگاه جواب می‌گیرد؟ نمونه سوالات واقعی و انواع خروجی، مقاله هشتم سری مسیر ایجنت.

همه‌ی مطالب در آرتین‌مگ ↗