Képzeljünk el egy átlagos magyar biztosítóvállalatot és a kárbejelentés folyamatát. Az online hibabejelentő felületen keresztül kiválasztjuk a kár típusát, megadjuk a szerződéssel és a szerződővel kapcsolatos adatokat, valamint rögzítjük a káreseménnyel kapcsolatos információkat. A bejelentéssel együtt csatolhatunk fotókat, számlákat, egyéb írásos dokumentumokat és leírjuk a káresemény körülményeit. A beérkezett kárbejelentőt a biztosító kollégái feldolgozzák, ellenőrzik a szerződéses adatokat és továbbítják a megfelelő kárszakértőhöz. A helyszíni felmérés során ellenőrzésre kerülnek a káreseménnyel kapcsolatos tények, majd meghatározzák a kifizetendő összeget. Közben az idő telik, az ügyfél türelmetlen, és emailben érdeklődik az ügye felől, amire az online ügyfélszolgálat a megfelelő választ megküldi. Végül az összeg jóváhagyásra, majd kifizetésre kerül.
Hatékony ügyintézés mesterséges intelligenciával
Egy tipikus ügyintézési folyamatban nagy mennyiségű írásos, sokszor strukturálatlan (pl. e-mail, folyó szöveg) dokumentumot kell a vállalat ügyintézőinek, szakértőinek feldolgozni, értelmezni, a számukra lényeges tartalmakat kinyerni. Egy digitalizált vállalatban a mesterséges intelligencia segítségével ez a folyamat jelentős mértékben meggyorsítható, ezzel időt és munkaerőt spórolva. A papír alapú, vagy akár elektronikus adatbeküldést követően egy mesterséges intelligencia (MI) rendszer megállapítja, hogy ez egy kárbejelentő dokumentum, a biztosítási összeg folyósítása a cél, és könnyen átláthatóvá teszi a releváns információkat, mint pl. a gépjármű típusa, a baleset oka és leírása stb. Közben egy másik, gépi tanulás alapú rendszer felismeri, ha nem megfelelően töltöttük ki az esemény leírását, vagy valamilyen személyes adatot nem adtunk meg, és azokat automatikusan visszajuttatja a feladónak részletezve, hogy milyen hiányosságokat kell pótolnia.
A befogadott és bekategorizált dokumentumokat a mesterséges intelligencia rögtön a megfelelő ügyintézőhöz juttatja el, miközben a dokumentumból kinyeri a feldolgozáshoz szükséges személyes és az esetet leíró információkat, mint a nevek, címek vagy rendszámok. A rendelkezésre álló és immáron strukturált információk segítségével akár a kárbejelentés elbírálása is meg tud történni automatikusan adott összeghatár alatt. Ezáltal az ügyintéző, illetve a biztosító hatékonyan tudja megoldani az esetet, és a feladó is sokkal gyorsabban megkaphatja a választ.
Ezerszer gyorsabb az MI, mint az ember
Ezek a technológiák manapság bármely vállalat számára elérhetőek. Az MI, és azon belül is az úgynevezett természetes nyelv feldolgozás (natural language processing) képes a dokumentumok feldolgozásával járó monoton feladatokat átvenni az embertől. Korábbi példánknál maradva, ilyen az idegen nyelvű bejelentőlap szöveges részeinek fordítása, a bejelentőlap kategorizálása a gépjármű káresemény kategóriába, a személyes adatok és a káreseményt leíró információk kinyerése a dokumentumból. Ráadásul a mesterséges intelligencia mindezt 10 000-szer gyorsabban képes elvégezni, mint az ember.
Az ügyfélélmény is javítható a mesterséges intelligenciával
Az adminisztratív területek mellett olyan képességek is fejleszthetők, amelyek az ügyfélkiszolgálás minőségének növelését, az ügyfélélmény javulását eredményezik. Más területeken is nagy sikerrel alkalmazható az MI. Például a vállalati kommunikációban a csetbotok segítségével az ügyfelek sokkal gyorsabban juthatnak releváns információhoz azáltal, hogy a folyószöveges kérdést a chatbot értelmezi, abból kinyeri a kérdés lényegi részét, majd a vállalat adatbázisában kikeresi a választ és azt természetes nyelv generálási technikával az ügyfél számára érthető mondatba foglalja. Ez növeli az ügyfélélményt, és közben emberi erőforrást szabadít fel az ügyfélszolgálaton, akik így előbb tudják fogadni az emberi ügyintézőt igénylő hívásokat, vagy üzeneteket.
Digitális transzformáció a dokumentumkezelésben
Napról napra egyre több digitális tartalom keletkezik, melyeket valakinek fel kell dolgozni és értelmezni ahhoz, hogy az adatból információ legyen. A Stratis olyan nagyvállalatokkal dolgozik együtt, akik napi szinten találkoznak ezzel a problémával, és olyan megoldásokat keresnek, amivel hatékonyan tudják kereshetővé és szűrhetővé tenni dokumentumaikat. Ügyfeleik meglévő folyamatait a digitális transzformáció során úgy alakítjuk át, hogy azok megfeleljenek a 21. századi elvárásoknak, és közben jelentősen meggyorsítsák a monoton munkavégzést igénylő feladatokat. Ebben a Stratis saját fejlesztésű A.N.I.T.A. platformja áll rendelkezésünkre, mely képes nyelvfelismerésre, szabad szöveges fordításra, kulcsszó kinyerésre, osztályozásra és a dokumentumok priorizálására is.
Felmerül a kérdés, hogy ha ilyen hatékonyan ki tudja váltani a hagyományos dokumentum- és szövegkezelési feladatokat a mesterséges intelligencia, akkor mi lesz azokkal a dolgozókkal, akik ezen feladatokat eddig ellátták?
Az adatvezérelt transzformáció fontos mérföldköve, hogy a vállalat azonosítsa ezeket a munkaköröket, és az ott dolgozó munkatársakat képzések, oktatások segítségével nagyobb kreativitást jelentő munkakörökbe tudja elhelyezni. A mesterséges intelligencia teljesítményének nyomon követése, szükség esetén a beavatkozások megejtése, a modellek tovább tanítása, fejlesztése új kompetenciákat kíván, új munkakörök létrehozására ad lehetőséget.
Elsődleges az emberi szerepvállalás
Hiszen ahhoz, hogy ezek az automatizált rendszerek jól működjenek elsősorban emberi szerepvállalásra van szükség, akik visszajelzéseket adnak a mesterséges intelligenciának, hogy jól végezze a feladatát. Emellett felügyelni kell a rendszer működését, és ha olyan feladat vagy kérdés merül fel, amit az MI nem tud még hatékonyan kezelni, akkor azokkal emberi munkaerőnek kell foglalkoznia. Ebből a mesterséges intelligencia is folyamatosan tanul, és ezeket a visszajelzéseket beépíti a tudásába, mely később már hatékonyan tudja kezelni az ilyen helyzeteket is.
A Stratis Kft. szerint a jövő megkérdőjelezhetetlenül a digitalizáció, és azok a vállalatok lesznek csak sikeresek, versenyképesek, illetve növelhetik saját részesedésüket a piacon, akik képesek működési költségeiket csökkenteni, mielőbb felismerik a mesterséges intelligencia nyújtotta lehetőségeket, és azokat hatékonyan be tudják építeni a folyamataikba.
Már 18 ezernél tart az Otthon Start hitelszerződések száma, csaknem 30 ezer első lakásvásárló költözhet új otthonba. 
