ਇੱਕ ਦਾਅਵਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਕਸੀਮੋਰੋਨ ਹੈ ਬੀਮਾ ਉਦਯੋਗ (ਬੀਮਾ ਦਾ ਦਾਅਵਾ) - ਨਾ ਤਾਂ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਗਾਹਕ ਦਾਅਵੇ ਦਾਇਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਦਾਅਵੇ ਆਖਰਕਾਰ ਦਾਇਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਦੋਵੇਂ ਧਿਰਾਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗਾਹਕ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੇਜ਼, ਤੁਰੰਤ ਸੰਚਾਰ, ਤੇਜ਼ ਹੱਲ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਨਿੱਜੀ ਸੰਪਰਕ ਹੋਵੇ।
ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀ ਕੁਸ਼ਲ, ਸਹੀ ਹੱਲ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਵੱਧ ਅਦਾਇਗੀ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਅਤੇ ਮੁਕੱਦਮੇਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ। ਪਰ ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬੀਮਾ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਾਮਲਾ ਹੈ?
ਬਾਰੇ 87% ਪਾਲਿਸੀਧਾਰਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰੋ ਕਿ ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਬੀਮਾਕਰਤਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪਾਸੇ, ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ਾਇਦ ਸਾਰੀਆਂ ਬੀਮਾ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਗਾਹਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਧਾਰਨ. ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਬੀਮਾ ਧੋਖਾਧੜੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਟਾਈਗਰ ਹੈ ਜੋ ਕਾਬੂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬੀਮਾ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੀ $ 40 ਅਰਬ ਸਾਲਾਨਾ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿਚ ਬੀਮਾ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਬੀਮਾ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇਕੱਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੁਝ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਦੇ ਹਨ
- ਬਹੁਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਸਤੀ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਓਵਰ ਪੇਮੈਂਟ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਨ।
- ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਉੱਚ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਲਾਗਤ.
ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਵੱਲ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਕੀ ਹੈ? AI-ਅਧਾਰਿਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ।
ਬੀਮਾ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ
ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਆਓ ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, ਬੀਮੇ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਸੱਚਾਈ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕਦਮ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਨਿਰਣਾ, EOB, ਅਤੇ ਨਿਪਟਾਰਾ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਨਾਲੋਂ ਸੌਖਾ ਹੈ.
ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਟਨ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਸਦੀਕ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਤੱਥ-ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਦੌਰਾਨ ਦਸਤੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਲੈ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
AI- ਸਮਰਥਿਤ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ - ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਬੀਮਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਮੁੱਲ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ.
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵਾਹਨ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਦੁਰਘਟਨਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ। ਏਮਬੈਡਡ ਟੈਲੀਮੈਟਿਕਸ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡਾ ਵਾਹਨ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ੱਕੀ ਨੁਕਸਾਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੇਜੇਗਾ। ਇਹੀ ਸਿਸਟਮ ਹਾਦਸੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਹਕ ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੇਗਾ।
ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਦਾਅਵੇ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
AI ਨਾਲ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ?
AI ਬੀਮਾ ਦਾਅਵੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੱਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਤੱਕ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਹੈ AI-ਸਮਰੱਥ ਬੀਮਾ ਦਾਅਵੇ, ਇਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੂਜੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। NLP - ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ - ਅਤੇ OCR - ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ - ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਹੱਥ-ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ NLP-ਸੰਚਾਲਿਤ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI-ਸਮਰੱਥ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
ਬੀਮਾ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ.
3-ਡੀ ਇਮੇਜਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, AI-ਅਧਾਰਿਤ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸਪੁਰਦ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਫੋਟੋ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਅੱਪਡੇਟ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਕੇ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਐਨਐਲਪੀ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੀ ਸਖਤ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਦਾਅਵੇ.
ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾ: ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ
AI ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ, ਵਿਵਹਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਦਾਅਵੇ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦਾਅਵਿਆਂ ਬਾਰੇ ਗੰਭੀਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦਾਅਵਾ ਸੱਚਾ ਹੈ ਜਾਂ ਧੋਖਾਧੜੀ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ML-ਅਧਾਰਿਤ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਜੋ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੇਵਲ ਉਦੋਂ ਹੀ ਠੋਸ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਪੁਰਾਤਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਸਟਮ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਜੋ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਪਰ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਚੁੱਕ ਸਕੋਗੇ।
ਘੱਟ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੀਏ?
ਬੀਮਾ ਉਦਯੋਗ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਕਾਸ ਕਿੱਕਸਟਾਰਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਡੇਟਾ, ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਡਾਕਟਰੀ ਦਾਅਵਿਆਂ, ਨੁਕਸਾਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ, ਡਾਕਟਰੀ ਇਲਾਜ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਮੁਰੰਮਤ ਚਲਾਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਖਾਸ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ ਬੀਮਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਾਸ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸਵੈਚਲਿਤ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੱਲ.
