Uitdaging

Het beheren van meer dan 25.000 claims – en het verwerken van zo'n 10.000 claims – per jaar is niet eenvoudig. Het proces omvat veel tijdrovende taken, zoals het categoriseren van verzoeken, het beantwoorden van e-mails en het extraheren van gegevens uit documenten. Deze situatie zorgde niet alleen voor meer werkdruk voor medewerkers, maar ook voor een vertraagde reactietijd richting luchtvaartmaatschappijen.

Oplossing

Aviclaim koos voor Qubiz vanwege onze ervaring met procesautomatisering op basis van AI, waarmee medewerkers kunnen overschakelen van terugkerende taken naar waardevollere werkzaamheden.

24/7 eerstelijnsondersteuning door een chatbot

Aviclaim had behoefte aan een snellere manier om eerstelijnsondersteuning te bieden bij bekende problemen en klanten te begeleiden bij het claimproces van hun vlucht.

We ontwikkelden een chatbot voor de websites van Aviclaim en die van hun affiliate partners. We gebruikten hiervoor natural language processing (NLP) om de intentie van gebruikersgesprekken te begrijpen.

Om modellen te creëren en te trainen voor taalbegrip, gebruikten we het Microsoft Bot Builder-framework en LUIS, een Machine Learning-service.

Versnelling van claimbetalingsvoorspellingen

Voorheen moesten medewerkers van Aviclaim elke e-mail bekijken en analyseren welke claims een grotere kans op compensatie hadden.

Om dit proces te versnellen, hebben we de functie voor claimbetalingsvoorspellingen ontwikkeld, die automatisch voorspelt welke claims succesvol zullen zijn.

Hoe werkt het? We gebruiken ChatGPT voor voorspellende analyse. We hebben gewerkt met een dataset uit hun systeem en deze verrijkt met andere functies die zijn afgeleid van de bestaande of door ons zijn ontwikkeld. Eerst gebruikt het systeem de classificatie van de respons van de luchtvaartmaatschappij (zoals 'claimacceptatie') en vervolgens gebruikt het e-mailuitwisselingen tussen Aviclaim en klant en tussen luchtvaartmaatschappijen om te voorspellen of de claimaanvraag al dan niet wordt geaccepteerd.

Het elimineren van tijdrovende taken

Medewerkers van Aviclaim moesten claims handmatig categoriseren, een zeer tijdrovend en omslachtig proces.

In plaats daarvan is het scannen en interpreteren van binnenkomende reacties van luchtvaartmaatschappijen veel efficiënter dankzij een ChatGPT-integratie. De medewerker classificeert e-mailreacties nu in categorieën zoals 'claimacceptatie' of 'claimafwijzing'.

Snelle reacties op klantvragen

Snelle reacties = tevreden klanten. Om dit te garanderen, hebben we een e-mailbot ontwikkeld die klantvragen kan begrijpen en beantwoorden.

De ChatGPT-gebaseerde bot gebruikt de database van de klant, e-mails van Aviclaim en gesprekken met luchtvaartmaatschappijen om een ​​overzicht te bieden van alles wat met een claim te maken heeft. Zo krijgen klanten snel en accuraat antwoord op hun e-mails over de status van hun claim, vertragingen, documenten, enzovoort.

Vereenvoudiging van het documentverwerkingsproces

Een groot deel van de tijd van Aviclaim-medewerkers wordt besteed aan het verifiëren en extraheren van informatie uit documenten, zoals paspoorten, en het beantwoorden van e-mails van klanten.

We ontwikkelen een ChatGPT-oplossing om klantvragen te verwerken, reacties van luchtvaartmaatschappijen te classificeren en juridische documenten (ontbrekende of onvolledige informatie) te verwerken.

Als er bijvoorbeeld informatie of documenten ontbreken in een claim (identiteitsbewijs, vliegtickets), stuurt de agent automatisch een e-mail naar de klant met het verzoek om hun gegevens.

Bovendien worden de Machine Learning-modellen getest op nauwkeurigheid en betrouwbaarheid, omdat ze continu nieuwe klantvragen leren kennen, waardoor fouten in de loop der tijd worden geminimaliseerd.

Blik op de toekomst

Als onderdeel van ons continue ontwikkelings- en ondersteuningsproces werken we momenteel aan het toevoegen van meer AI-functies en trainingsmodellen voor meer efficiëntie en nauwkeurigheid.

Resultaten

Met onze hulp kan Aviclaim nu:

• Profiteren van geavanceerde AI/ML-oplossingen met 24/7 ondersteuning
• Betere beslissingen nemen over welke claims geaccepteerd moeten worden
• Claims en documentatie efficiënt en nauwkeuriger verwerken met veel minder handmatige verwerking
• Ondersteuning bieden en klanten door het proces begeleiden
• Profiteren van een soepel claimproces dat leidt tot meer tevreden klanten

Testimonial