الفئة

الاتصال

الاتصال

،

،

التأمين

التأمين

،

،

بُني بواسطة

Beam.ai

Beam.ai

تدفقات العمل الوكيلية

طلب FNOL/المطالبة

إدارة معالجة المطالبات المتعلقة بأضرار السيارات بكفاءة باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يستخرجون المعلومات، يتحققون من السياسات، يقيمون الحوادث، ويتخذون قرارات المطالبات. تقلل هذه الأتمتة من الجهد اليدوي وتضمن استجابات أسرع للمطالبين.

نظرة عامة على طلب المطالبة/إخطار الخسارة الأول

يقوم سير العمل هذا بأتمتة معالجة مطالبات أضرار المواد الناتجة عن حوادث السيارات من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للتحقق من تفاصيل العملاء، وفحص سجلات السياسة، وتقييم أنواع الحوادث مقارنة بإرشادات السياسة، والتواصل بكفاءة مع قرار المطالبة. يقلل سير العمل هذا بشكل كبير من المهام اليدوية، ويزيد من سرعة المعالجة، ويحسن الدقة، مما يضمن أن تتم معالجة المطالبات بسرعة وصحة.

يمكن تطبيق سير العمل هذا عبر مختلف الصناعات والأقسام، مثل التأمين، والرعاية الصحية، وخدمة العملاء. على سبيل المثال، يمكنه أتمتة معالجة مطالبات التأمين، والتعامل مع استفسارات العملاء، أو إدارة تأكيدات الطلبات، مما يُحسن الكفاءة التشغيلية ويقلل العبء على الموظفين البشريين.

حالات استخدام طلب المطالبة/إخطار الخسارة الأول

تساعد الأتمتة في طلبات المطالبات شركات التأمين على معالجة مطالبات أضرار السيارات بسلاسة مع تقليل عبء التحقق اليدوي واستخراج البيانات. من خلال تنفيذ سير العمل هذا، يمكن للشركات في قطاع التأمين تبسيط مطالبات أضرار السيارات وتعزيز رضا العملاء من خلال معالجة المطالبات بسرعة وبدقة.

إليك بعض حالات الاستخدام حيث يمكن تطبيق سير العمل هذا:

  • أتمتة التعامل مع استفسارات العملاء من خلال استخراج التفاصيل ذات الصلة من الرسائل الإلكترونية وتقديم ردود ملائمة في الوقت المناسب بناءً على الإرشادات المحددة مسبقًا.

  • تبسيط العمليات الداخلية مثل إدخال البيانات أو تعيين المهام، وتقليل الخطأ البشري وتسريع العمليات من خلال أتمتة المهام المتكررة.

  • التكامل مع أنظمة أو أقسام متعددة لضمان التواصل السلس وإتمام المهام، مثل التنسيق بين خدمة العملاء ومعالجة المطالبات وإدارة السياسات.

إجراءات الوكيل

استخرج تفاصيل العميل والحادث من البريد الإلكتروني للمطالبة.

تحقق من رقم الوثيقة مقابل قاعدة بيانات الوثائق.

تحليل تفاصيل الحوادث وفقًا لإرشادات المطالبات.

حدد قرار المطالبة بناءً على التحليل.

إنشاء رقم مرجعي للمطالبات المعتمدة.

استخرج تفاصيل العميل والحادث من البريد الإلكتروني للمطالبة.

تحقق من رقم الوثيقة مقابل قاعدة بيانات الوثائق.

تحليل تفاصيل الحوادث وفقًا لإرشادات المطالبات.

حدد قرار المطالبة بناءً على التحليل.

إنشاء رقم مرجعي للمطالبات المعتمدة.

Retail & Commerce

طلب FNOL/المطالبة

إدارة معالجة المطالبات المتعلقة بأضرار السيارات بكفاءة باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يستخرجون المعلومات، يتحققون من السياسات، يقيمون الحوادث، ويتخذون قرارات المطالبات. تقلل هذه الأتمتة من الجهد اليدوي وتضمن استجابات أسرع للمطالبين.

استخرج تفاصيل العميل والحادث من البريد الإلكتروني للمطالبة.

تحقق من رقم الوثيقة مقابل قاعدة بيانات الوثائق.

تحليل تفاصيل الحوادث وفقًا لإرشادات المطالبات.

حدد قرار المطالبة بناءً على التحليل.

إنشاء رقم مرجعي للمطالبات المعتمدة.

Retail & Commerce

طلب FNOL/المطالبة

إدارة معالجة المطالبات المتعلقة بأضرار السيارات بكفاءة باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يستخرجون المعلومات، يتحققون من السياسات، يقيمون الحوادث، ويتخذون قرارات المطالبات. تقلل هذه الأتمتة من الجهد اليدوي وتضمن استجابات أسرع للمطالبين.

استكشف حالات الاستخدام الأخرى

تصفح حالات الاستخدام الأخرى الخاصة بنا