L'IA Human in the Loop pour les conseils en matière de réclamations

Avec la nouvelle de notre financement de série A, les projecteurs sont mis en lumière sur la façon dont EvolutionIQ est'Il s'agit simplement de créer de nouveaux outils ou un meilleur piège à souris, mais de créer une toute nouvelle catégorie technologique. Comme l'a souligné VentureBeat : EvolutionIQ a développé ce qu'elle appelle la première technologie de guidage des réclamations basée sur l'intelligence artificielle (IA) humaine pour le secteur de l'assurance.

L'histoire, EvolutionIQ dévoile sa technologie pilotée par l'IA pour réduire le coût des réclamations d'assurance, explique comment la plateforme utilise l'apprentissage profond, une branche avancée de l'apprentissage automatique, pour surveiller activement chaque handicap ouvert à court et à long terme, groupe et travailleur's) indemnisation et réclamation pour dommages matériels soumis à un examinateur'dans le but de les orienter vers ceux qui nécessitent plus d'attention, de nouvelles actions ou des prises de décisions complexes. Il générera une liste des quelques actions les plus réalisables, ainsi qu'une explication détaillée des raisons et des résultats qu'elles devraient viser.

Le PDG et cofondateur d'EvolutionIQ, Tom Vyjruta, a déclaré à la publication que les experts en sinistres peuvent être submergés par de grandes quantités de cas complexes qui peuvent chacun durer des années, valoir des centaines de milliers de dollars et compter des centaines de pages avec des données dans des formats structurés et non structurés.

De plus, ce sont des problèmes incroyablement complexes car il y a des blessures corporelles, a-t-il déclaré. Il faut être médecin dans de nombreux cas pour comprendre les cas de comorbidités. Il y a beaucoup trop de problèmes complexes et trop peu de personnes sont en mesure de les résoudre.

Remarques VentureBeat : Cela dit, le système d'intelligence artificielle basé sur l'apprentissage profond et l'interaction humaine doit permettre de connecter les personnes. Les examinateurs ne sont pas éliminés ; ils contribuent plutôt au système car il apprend, évolue et se recalibre constamment en fonction de nouvelles données et de nouveaux événements.

La gestion des blessures corporelles est une tâche vraiment complexe et un énorme problème de données, a déclaré Vykruta. Le système doit collaborer avec des experts humains.

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