كيف يُحسّن الذكاء الاصطناعي توزيع أعباء العمل بين خبراء تسوية المطالبات

مشكلة الاختلال في أعباء العمل

في معظم عمليات تسوية المطالبات، يكون توزيع أعباء العمل غير متوازن. فخبراء التسوية المتمرسون يُراكمون الملفات المُعقَّدة؛ لأن المشرفين يثقون بهم. والخبراء الجدد يحصلون على ملفات أسهل، لكن بأعداد كبيرة. والنتيجة أن أفضل أفرادك يغمرهم العمل، في حين أن لدى آخرين طاقة لا تُستخدم بفاعلية. ويقود هذا الاختلال إلى دوران الخبراء المتمرسين، ويُؤخر المطالبات المُعقَّدة، ويُهدر الطاقة الإجمالية للفريق.

ولا تأخذ طرائق التعيين التقليدية في الحسبان التعقيد الفعلي ومتطلبات الوقت لكل مطالبة. فالتعيين بالتناوب يُعامل كل مطالبة على أنها متساوية. والتعيين الجغرافي يُغفل مطابقة المهارات. والتعيين اليدوي من المشرفين غير متسق ومستهلك للوقت. ولا يُحسّن أيٌ من هذه المقاربات النتيجة المهمة، وهي أن تتولى كل مطالبة الشخص المناسب في الوقت المناسب.

تسجيل التعقيد

يُسند الذكاء الاصطناعي درجة تعقيد لكل مطالبة واردة بناءً على خصائص تتنبأ بمقدار وقت خبير التسوية وخبرته المطلوبَين. فمطالبة أضرار مادية مباشرة لمركبة بمسؤولية واضحة تُسجل درجة منخفضة. وحادث متعدد المركبات بإصابات جسدية، ومسؤولية متنازع عليها، ومشاركة محامٍ، يُسجل درجة عالية. ومطالبة تعويض عمال بجراحة، وتشخيص متنازع عليه، ومضاعفات في العودة إلى العمل، تُسجل درجة أعلى.

تأخذ درجة التعقيد في الحسبان عوامل تتجاوز الواضحة. فنوع المطالبة، وشدة الإصابة، ووضوح المسؤولية، تكتسب الأهمية. لكن كذلك السلطة القضائية للمُطالب (بعض المحاكم أكثر تطلباً)، والمحامي المعني تحديداً، ومستوى تعاون صاحب العمل، وأنماط المعالجة التاريخية للمطالبات المماثلة. ويزن الذكاء الاصطناعي جميع هذه العوامل لإنتاج درجة تعكس عبء العمل المتوقع بصدق.

المطابقة القائمة على المهارات

تتطلب المطالبات المختلفة مهارات مختلفة. فخسارة ملكية تجارية معقدة تتطلب خبرة مغايرة لمطالبة إصابة شخصية. وملف مشتبه فيه بالاحتيال يتطلب مهارات تحقيقية. ومطالبة سوء ممارسة طبية تتطلب معرفة سريرية. ويُطابق الذكاء الاصطناعي خصائص المطالبة بملفات مهارات الخبراء، فيُوجِّه كل مطالبة إلى خبير تسوية لديه الخبرة لمعالجتها بفاعلية.

وملفات المهارات ليست ثابتة. فمع اكتساب الخبراء للخبرة، وتلقيهم التدريب، وإثباتهم الكفاءة في مجالات جديدة، تتطور ملفاتهم. ويتتبع الذكاء الاصطناعي أداء الخبراء عبر أنواع مطالبات مختلفة، ويُحدّث مطابقة المهارات وفقاً لذلك.

التعيين القائم على الطاقة الاستيعابية

إلى جانب مطابقة المهارات، يُوازن الذكاء الاصطناعي إجمالي عبء العمل بتتبع الطاقة الاستيعابية الراهنة لكل خبير. ويعني ذلك ليس مجرد عدّ الملفات المفتوحة، بل قياس عبء العمل المُوزَّن استناداً إلى درجات تعقيد مطالباتهم النشطة. فخبير التسوية الذي لديه 80 ملفاً بسيطاً، وآخر لديه 30 ملفاً مُعقَّداً، قد يكون لديهما عبء عمل فعلي متماثل، رغم اختلاف عدد الملفات.

يرصد النظام الطاقة الاستيعابية في الزمن الحقيقي مع فتح المطالبات وإغلاقها وإعادة تعيينها. وعندما تنخفض الطاقة الاستيعابية لخبير بسبب موجة من التعيينات الجديدة أو ازدياد تعقيد ملف موجود، يُبطئ النظام تدفق التعيينات الجديدة إلى ذلك الخبير، ويُعيد التوجيه إلى الذين لديهم طاقة استيعابية متاحة.

دمج الأولوية والإلحاح

تحتاج بعض المطالبات إلى اهتمام فوري بصرف النظر عن توازن عبء العمل. فحدث كارثي يُولِّد قفزة من المطالبات العاجلة. وخسارة تجارية كبيرة تتطلب تحقيقاً فورياً. وشكوى تنظيمية تستوجب استجابة سريعة. ويدمج الذكاء الاصطناعي عوامل الإلحاح في خوارزمية التعيين، فيضمن إسناد المطالبات عالية الأولوية بسرعة إلى خبراء يجمعون بين المهارة والطاقة الاستيعابية الراهنة للاستجابة.

الاعتبارات على مستوى الفريق والتنظيم

لا يحدث تعيين المطالبات في عزلة. فالهياكل التنظيمية، وتركيبات الفِرَق، والعلاقات الإشرافية، جميعها تُؤثر في كيفية توزيع المطالبات. ويأخذ الذكاء الاصطناعي هذه العوامل في الحسبان، فيضمن إسناد المطالبات داخل الوحدة التنظيمية الصحيحة، والمحافظة على نطاقات إشراف يُمكن للمشرفين إدارتها، ومشاركة موارد المتخصصين مشاركة ملائمة عبر الفِرَق.

حلقة تغذية راجعة للأداء

يُنشئ التعيين بالذكاء الاصطناعي حلقة تغذية راجعة غنية بالبيانات حول أداء خبراء التسوية. فأي الخبراء يحلّ أنواع مطالبات بعينها أسرع؟ وأيهم يُنتج أفضل النتائج من حيث التكلفة، ورضا العميل، والدقة؟ وأيهم يُطوّر قدرات جديدة؟ وتُثري بيانات الأداء هذه تحسين التعيين، واستثمارات التدريب، وقرارات تطوير المسار المهني.

كما تكشف حلقة التغذية الراجعة المسائل النظامية. فإذا كانت أنواع مطالبات معينة تستغرق باستمرار وقتاً أطول من المتوقع بصرف النظر عن الخبير المُعيَّن، فقد تحتاج عملية معالجة هذه المطالبات إلى إعادة تصميم. وإذا كانت المطالبات من إقليم بعينه تتطلب دائماً وقتاً أكبر من خبير التسوية، فقد يحتاج تزويد ذلك الإقليم بالموظفين إلى ضبط.

لمزيد من المعلومات حول كيفية تحسين الذكاء الاصطناعي لعمليات مطالبات التأمين، تفضل بزيارة حلول التأمين لدى FirmAdapt.