개요

지식 노동자 시간 절감

50%

시간의 20%를 텍스트 분석과 검색 작업에 몰두하는 지식 노동자의 업무 시간을 50% 절감합니다.¹

신속한 ROI 제공

383%

13개월 동안 383%의 잠재적 IBM Watson Discovery IT 투자수익률(ROI)을 제공합니다.¹

수익 및 이익 창출

USD 6.1M

IBM Watson Discovery의 사용 시에 효율성이라는 이점을 활용함으로써 3년 동안 USD 6.1M의 수익 창출이 가능합니다.¹

잠재적인 ROI

IBM Watson® NLP 솔루션은 이전 툴의 생산성 향상과 비용 절감을 지원할 수 있습니다.

적용사례

보험업

문서 리뷰 예시

자동화를 통한 효율성 향상

AI 기술을 사용하여 많은 문서를 동시에 분석하면 수동적인 리뷰를 가속화함으로써 오류를 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다. 직원들은 시간이 많이 걸리는 수동 작업을 시스템에 위임하고, 거의 실시간으로 데이터에 근거한 보험 증권 추천을 받을 수 있습니다. 이러한 접근 방법은 보험업 라이프사이클의 기간을 줄이고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

청구 관리 처리

한 예시에 대한 문서

전문지식 기반 조치 제공

AI 솔루션은 관련 데이터를 추출하고 보험사 직원들에게 인사이트를 제공함으로써 청구 관리 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 지능형으로 발송된 청구를 통해, 직원들은 최상의 차기 조치를 판별하고 오류를 줄이는 데 도움이 되는 적격 청구 권고와 보험 증권을 받습니다.

리스크 및 사기 관리

점 패턴 예시

패턴 찾기 및 사기 감지

AI를 사용하여 부당 청구의 잠재적 마커를 표시하여 사기 감지를 개선할 수 있습니다. 이 기술은 청구가 지불되기 전에 직원 리뷰가 필요한 사기를 표시하는 히스토리 데이터 지점에서의 패턴을 찾아 다양한 문서를 분석할 수 있습니다.

고객 서비스

고객 서비스 예시

보다 빠른 응답으로 담당자 역량 강화

AI 기술을 사용하여 고객 서비스 직원들은 고객 문제의 해결에 더 많은 시간을 투입할 수 있으며, 차기 조치의 알림에 필요한 정보를 찾는 시간을 줄일 수 있습니다. 담당자는 보다 빠른 문제점 해결과 고객 만족도 개선을 위해 거의 실시간으로 공통 질문에 대한 보다 효과적인 답변에 액세스할 수 있습니다.

고객 사례

Everest Reinsurance

청구 프로세스 변경

Everest Reinsurance는 딥 러닝을 사용하여 내부 보험 청구 프로세스를 자동화했습니다. 이는 보험료 증가에서 USD 5M 이상을 기여했으며, 보험업과 청구의 여러 분야에서 USD 3.5M의 효율성 개선에 기여했습니다.

Meiji Yasuda Life Insurance Co.

AI를 사용한 언어 분석

비정형 데이터의 분석을 위한 AI 툴의 배치 이후, 보험업자는 텍스트 데이터 읽기 및 분석을 포함한 업무의 90% 감소를 확인했으며 매년 거의 1,500시간의 업무 시간을 절감했습니다.

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IBM Watson Discovery의 AI 기능의 작동 방식을 알아보고, 자체 AI 애플리케이션을 구축합니다.