بانکداری بیمه‌ای؛ حلقه مفقوده کنترل خسارت

بانکداری بیمه‌ای دیگر فقط به فروش بیمه‌نامه از طریق شبکه بانکی یا دریافت حق‌بیمه محدود نیست. به گفته یک کارشناس صنعت بیمه، اتصال زیرساخت‌های بانکی در حوزه پرداخت، احراز هویت و داده به فرآیندهای بیمه‌ای می‌تواند به شفاف شدن جریان منابع، کاهش هزینه‌های اداری، شناسایی مطالبات غیرواقعی و مدیریت بهتر ریسک کمک کند.

به گزارش آرمان جوان، افزایش هزینه خسارت در صنعت بیمه، به‌ویژه در حوزه درمان، مسئله‌ای است که تنها با تغییر نرخ حق‌بیمه یا محدود کردن تعهدات قابل حل نیست. بخشی از این هزینه‌ها می‌تواند به نحوه تبادل اطلاعات، ثبت مطالبات، پرداخت و ارتباط میان بیمه‌شده، مرکز درمانی و بیمه‌گر مربوط باشد؛ جایی که فناوری و زیرساخت‌های بانکی می‌توانند نقش پررنگ‌تری پیدا کنند.

وحید نوبهار، کارشناس ارشد صنعت بیمه، با اشاره به ظرفیت بانکداری بیمه‌ای معتقد است اگر شبکه بانکی در کنار فروش محصولات بیمه‌ای، در بخش‌هایی مانند احراز هویت، پرداخت، تسویه و تبادل داده نیز به فرآیند بیمه متصل شود، این ارتباط می‌تواند به یکی از ابزارهای کنترل هزینه و خسارت تبدیل شود.

تجربه غنا؛ بررسی الکترونیکی مطالبات ۳ برابر بیشتر از روش کاغذی تعدیل ایجاد کرد

یکی از نمونه‌های قابل توجه در این زمینه به نظام بیمه سلامت غنا مربوط می‌شود. در مطالعه‌ای که مطالبات سال ۲۰۱۴ را بررسی کرده، میزان تعدیل مطالبات در فرآیند الکترونیکی ۱۷ درصد بوده، در حالی که این رقم در بررسی کاغذی حدود ۴.۹ درصد ثبت شده است. تفاوت دو روش نیز از نظر آماری معنادار گزارش شده است.

این مطالعه نشان می‌دهد دیجیتالی شدن فرآیند رسیدگی فقط به معنای سرعت بیشتر نیست؛ سیستم الکترونیکی می‌تواند توان شناسایی خطاها و مطالبات ناموجه را نیز افزایش دهد.

بررسی دیگری درباره هزینه و فایده پردازش الکترونیکی مطالبات در غنا نیز مزایایی مانند کاهش هزینه پردازش، کاهش زمان بازپرداخت و افزایش ظرفیت شناسایی مطالبات مشکوک را برای این مدل گزارش کرده است.

مشکل اصلی فقط پرداخت نیست؛ داده‌های بیمه باید به هم متصل شوند

به گفته نوبهار، اگر اطلاعات بیمه‌شده، خدمت درمانی، مرکز ارائه‌دهنده، تشخیص، مبلغ مطالبه و مسیر پرداخت در یک ساختار یکپارچه قرار گیرند، امکان بررسی الگوهای غیرعادی پیش از پرداخت افزایش پیدا می‌کند.

در چنین مدلی، بانک می‌تواند بخشی از زیرساخت احراز هویت و پرداخت را فراهم کند، بیمه‌گر مدیریت تعهد و ریسک را برعهده داشته باشد و مراکز درمانی اطلاعات خدمات ارائه‌شده را ثبت کنند. سپس سامانه‌های تحلیلی می‌توانند ارتباط میان این داده‌ها را بررسی کنند.

البته یکپارچه‌سازی داده به تنهایی به معنای کاهش قطعی ضریب خسارت نیست. هدف اصلی، ایجاد امکان شناسایی زودتر خطا، تقلب، پرداخت‌های ناموجه و هزینه‌های اضافی در فرآیند رسیدگی است.

۱۳۷ مطالعه؛ استاندارد نبودن داده‌ها همچنان یک مانع جدی است

اهمیت داده زمانی بیشتر مشخص می‌شود که به نتایج یک مرور نظام‌مند از مطالعات کشف تقلب در مطالبات درمانی نگاه کنیم. این بررسی، ۱۳۷ مطالعه از ۱۶ کشور را در حوزه استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی تقلب در مطالبات سلامت بررسی کرده و از جمله چالش‌های اصلی را نبود استانداردسازی و یکپارچگی داده‌ها، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و کمبود داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای آموزش مدل‌ها عنوان کرده است.

بنابراین اتصال بانک و بیمه صرفاً یک پروژه فنی نیست. اگر داده‌ها با استانداردهای مشترک تولید و تبادل نشوند، حتی ابزارهای تحلیلی و هوش مصنوعی نیز با محدودیت جدی مواجه خواهند شد.

فیلیپین به سمت کنترل مطالبات قبل از پرداخت رفته است

تجربه فیلیپین نیز نمونه دیگری از حرکت صنعت بیمه درمان به سمت تحلیل داده و هوش مصنوعی است.

سازمان جهانی بهداشت در گزارشی درباره PhilHealth، نظام بیمه سلامت ملی فیلیپین، توضیح داده است که این سازمان از مدل‌های یادگیری ماشین برای کمک به شناسایی تقلب در فرآیند رسیدگی به مطالبات استفاده کرده است. طبق این گزارش، یادگیری ماشین می‌تواند به طبقه‌بندی دقیق‌تر مطالبات، شناسایی زودتر موارد مشکوک و کاهش هزینه‌های اداری کمک کند؛ البته این فناوری در کنار روش‌های سنتی بررسی مطالبات به کار می‌رود.

این روند در سال ۲۰۲۶ نیز ادامه پیدا کرده است. PhilHealth در ژانویه اعلام کرد قصد دارد یک سامانه پیش‌اعتبارسنجی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای بررسی مطالبات الکترونیکی به کار بگیرد؛ این سامانه قرار است از جمله تطابق میان تشخیص‌های پزشکی و آزمایش‌های ثبت‌شده را بررسی و موارد مشکوک را پیش از پرداخت علامت‌گذاری کند.

بانکداری بیمه‌ای می‌تواند قبل از وقوع خسارت وارد عمل شود

کارکرد بانکداری بیمه‌ای تنها به مرحله پرداخت یا رسیدگی به خسارت محدود نمی‌شود. داده‌های مالی و اطلاعات مربوط به رفتار بیمه‌شدگان، در صورت استفاده قانونی و رعایت الزامات محرمانگی، می‌تواند تصویر دقیق‌تری از الگوی مصرف خدمات و ریسک گروه‌های مختلف در اختیار بیمه‌گر قرار دهد.

این موضوع در بیمه‌های درمان گروهی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند؛ زیرا گروه‌های مختلف بیمه‌شدگان ممکن است از نظر تعداد مراجعات، نوع خدمات دریافتی و متوسط هزینه درمان تفاوت زیادی داشته باشند.

در چنین شرایطی، داده می‌تواند به بیمه‌گر کمک کند محصولات و قراردادها را دقیق‌تر طراحی کند و سازوکارهای مدیریت ریسک را پیش از رسیدن هزینه‌ها به مرحله خسارت اصلاح کند.

تسویه مستقیم؛ حلقه دیگر اتصال بانک و بیمه

در بخش پرداخت نیز اتصال شبکه بانکی و صنعت بیمه می‌تواند فرآیندها را ساده‌تر کند. تسویه الکترونیکی میان بیمه‌گر و مرکز درمانی، حجم عملیات دستی را کاهش می‌دهد و مسیر جابه‌جایی منابع را شفاف‌تر می‌کند.

از سوی دیگر، نمایش روشن سهم بیمه‌گر و سهم بیمه‌شده در پرداخت‌ها می‌تواند شفافیت مالی بیشتری ایجاد کند. در نتیجه، بانکداری بیمه‌ای می‌تواند از یک کانال صرف برای دریافت حق‌بیمه به بخشی از زیرساخت مدیریت مالی و پرداخت در صنعت بیمه تبدیل شود.

افزایش حق‌بیمه، تنها راه مدیریت ضریب خسارت نیست

اگر رشد هزینه‌های بیمه درمان صرفاً با افزایش حق‌بیمه پاسخ داده شود، بخش بیشتری از هزینه به بیمه‌شده و کارفرما منتقل خواهد شد. در مقابل، بخشی از منابع می‌تواند برای اصلاح فرآیند رسیدگی به مطالبات، یکپارچه‌سازی داده‌ها، توسعه پرداخت الکترونیکی و استفاده از ابزارهای تحلیلی اختصاص پیدا کند.

از این منظر، بانکداری بیمه‌ای زمانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند که میان حق‌بیمه، داده، پرداخت، درمان و خسارت یک زنجیره به‌هم‌پیوسته ایجاد شود.

در نهایت، بانکداری بیمه‌ای به تنهایی راه‌حل قطعی کاهش ضریب خسارت نیست، اما می‌تواند زیرساخت لازم برای شناسایی بهتر نشت منابع، خطا و تقلب و همچنین کاهش بخشی از هزینه‌های پردازش را فراهم کند. تجربه غنا و مسیر طی‌شده در فیلیپین نیز نشان می‌دهد دیجیتالی شدن مدیریت مطالبات، در صورت برخورداری از داده باکیفیت و سازوکارهای مناسب، می‌تواند فراتر از سرعت‌بخشی به عملیات، به ابزاری برای مدیریت هزینه و ریسک تبدیل شود.