보험금 회수를 위한 AI: 보험 계약 조건과 보장 손실 매칭하기

보험금 회수 업무는 손실의 사실을 잠재적으로 수십 개의 보험 계약 조건과 매칭하는 것을 요구합니다. 복잡한 보험 프로그램을 가진 회사의 경우, 분석은 일차 및 초과 보험, 사이버 및 D&O와 같은 전문 라인, 그리고 가능하다면 이전 연도의 과거 보험을 수반합니다. 중대한 손실에 대해 사용 가능한 모든 보장을 찾아내는 것은 AI가 더 철저하게 만드는 탐정 작업입니다.

보장 식별 과제

대형 상업 보험계약자는 종종 여러 보장 라인을 가진 보험 프로그램을 보유하고 있습니다. CGL, 재산, 초과, 엄브렐러, D&O, E&O, 사이버, 환경, 그리고 기타 등이 그것입니다. 중대한 손실 사건은 이러한 보험 중 여러 건의 보장을 발동시킬 수 있지만, 어떤 보험이 응답하는지 식별하려면 손실 사실을 각 보험의 보장 합의 및 면책 조항과 비교 분석해야 합니다.

보험금 회수를 다루는 변호사는 보장이 종종 예상치 못한 곳에서 발견된다는 것을 알고 있습니다. 사이버 사고는 사이버 보험뿐만 아니라 CGL 보험의 인격 및 광고 침해 보장도 발동시킬 수 있습니다. 제조물 책임 손실은 수십 년 전으로 거슬러 올라가는 사고 발생 기준 과거 보험과 관련될 수 있습니다. 사용 가능한 보험을 놓친다는 것은 고객의 몫을 남겨두는 것을 의미합니다.

AI가 보장을 찾는 방식

손실 대 보험 매칭. AI는 손실 사실을 분석하고 고객의 보험 프로그램 내 모든 보험의 보장 조건과 비교합니다. 명백한 매치 여부와 관계없이, 보장 합의 언어를 기반으로 어떤 보험이 잠재적으로 손실을 보장하는지 식별합니다. 이러한 체계적 분석은 잠재적으로 적용 가능한 보장이 누락되지 않도록 보장합니다.

과거 보험 검색. 장기 클레임의 경우, AI는 과거 보험 기록을 검색하여 손실에 의해 발동될 수 있는 이전 연도의 보험을 식별할 수 있습니다. 많은 회사는 자사의 과거 보험 프로그램에 대한 기록이 불완전합니다. AI는 사용 가능한 문서, 브로커 기록, 그리고 보험료 지급 기록을 분석함으로써 보장 이력을 재구성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

스태킹 및 배분 분석. 여러 보험이 발동될 때, 그 보험들 사이의 손실 배분은 적용 가능한 관할의 배분 규칙에 따라 달라집니다. AI는 다양한 배분 접근 방식을 모델링하여, 각 방법에 따라 보험계약자가 사용 가능한 회수액을 계산하고 회수를 극대화하는 접근 방식을 식별할 수 있습니다.

통보 준비. AI는 각 보험사에 대한 보장 통보 및 클레임 통지 준비를 도울 수 있으며, 각 통지가 적용 가능한 보험의 특정 통지 요구사항을 준수하고 요구된 기간 내에 발송되도록 보장합니다.

실질적 가치

AI를 사용하여 보장을 체계적으로 분석하는 보험금 회수 변호사는 수동 분석이 놓치는 보장을 발견합니다. 이 기술은 고객을 위한 회수 증가를 통해 그 비용을 회수합니다. 보험법 실무에서의 AI에 대한 자세한 내용은 FirmAdapt의 로펌 솔루션 페이지를 방문해 주시기 바랍니다.