大规模处理索赔给保险公司带来了挑战，特别是在索赔涉及复杂的潜在健康状况等因素的情况下。根据美国全国保险专员协会的数据，2021 年保险客户提出的第二大投诉是索赔延误，仅次于不满意的结算报价。
大流行给保险公司带来了额外的压力，RGA 的一项调查发现，在过去两年中，永久性残疾、重大疾病和长期护理的索赔接受率一直很低。即使理赔要求有所减少，理赔的平均端到端时间也从大流行前的 34 天增加到 43 天。
包括 Alan、 Tractable和Snapsheet在内的越来越多的初创公司提供工具来帮助客户浏览保险索赔流程。但前谷歌人工智能技术负责人 Tomas Vykruta 对EvolutionIQ采取了不同的策略，该公司与保险公司合作分析索赔人数据和第三方信息，以识别“高机会”索赔——特别是涉及人身伤害的索赔。
EvolutionIQ 今天宣布在 Brewer Lane Ventures 领投的 A 轮融资中筹集了 2100 万美元，参与方包括 FirstRound Capital、FirstMark Capital、Foundation Capital、Altai Ventures、Asymmetric Ventures 和保险公司 Reliance Standard Life、New York Life Ventures、Guardian Life 和塞奇威克。在 2019 年和 2020 年的小规模种子轮和风险投资之后，这使公司的总资本达到 2610 万美元，估值“超过”1.5 亿美元。
“EvolutionIQ 通过分析历史索赔数据发现的洞察力帮助保险专业人士改进索赔处理，”Vykruta 通过电子邮件告诉 VentureBeat。 “借助我们的决策智能平台，理赔团队可以弥补损失的时间并简化流程。我们的软件允许一线操作员做出更明智的决定，并将他们的精力集中在高潜力的索赔上。对于管理人员，我们能够确定需要进一步调查和容易解决的索赔问题，然后提供指导以实现这一目标。”
加速保险索赔
Vykruta 在科技行业有着漫长而迷人的职业生涯。他是两个视频游戏工作室 Antartica 和 Electrolab 的创始人，并且是华纳兄弟互动娱乐子公司 Surreal Software 的主要控制台软件架构师之一。 2008 年，V ykruta 在微软担任高级技术部门的高级工程师，负责 Xbox 360 的软件开发。2016 年，他加入了谷歌母公司 Alphabet 的自动驾驶汽车部门 Waymo，担任机器学习工程师。
在与 Jonathan Lewin 和 Michael Saltzman（校内家具租赁业务 Roomie 的创始人之一）共同创立 EvolutionIQ 之前，Vykruta 在其职业生涯的最后大约十年中度过了多个谷歌机器学习团队。
“虽然在传统行业中采用人工智能可能具有挑战性，但通过与用户紧密合作构建‘可解释的人工智能’系统，可以克服这一问题，”Vykruta 说。 “[必须]有两个系统：一个做出预测[和]一个用[简单]语言解释预测结果的系统。”
借助 EvolutionIQ，Vykruta、Lewin 和 Saltzman 着手设计一个平台来评估索赔的历史——特别是与健康相关的索赔——直到今天，以回答诸如“这是我们可以采取行动的索赔吗？”之类的问题。 “会有一个有意义的结果吗？”使用 EvolutionIQ，Vykruta 声称，一次可能有数百个案件活跃的理赔员可以更好地了解短期残疾、长期残疾、工人赔偿以及财产和伤亡索赔；确定最可行的机会；并在新数据和事件的背景下查看结果。
“[C] 索赔真的非常复杂，因为这些叙述已经开放了很多年。其中一些索赔是 15 或 20 岁。他们有多达 30 到 40 个医疗诊断。保险业无法全面解决这个问题，”Vykruta 解释道。 “这导致的只是不必要的支付令人难以置信的浪费。考官[可能]查看最后几页笔记，一般来说，他们根本不采取任何行动。”
EvolutionIQ 中的声明视图。
EvolutionIQ 以其预测算法为依据，重点关注数以万计的数十个索赔，这些索赔最有可能对索赔人、承运人和客户产生最大的影响。 EvolutionIQ 还监控公开的索赔，以引导工人处理那些需要更多关注或采取新行动的索赔，包括可能落空的索赔。
“索赔审查员希望专注于对客户和运营商影响最大的案件。但索赔处理涉及陈旧的手动流程，要求审查员审查太多信息或自行评估数据，尽管每个索赔都涉及多个人和系统，”Vykruta 说。 “因此，我们构建了一个决策智能平台，充当支持人工智能的副驾驶，以识别生命周期早期的高机会索赔以及最有可能被转介给理算员的案例。”
市场机会
在 Vykruta 看来，EvolutionIQ 的价值主张是减少多付、浪费和延长索赔期限。他断言，保险公司的团队因理赔量的增加而变得捉襟见肘，而负责使管理可扩展的系统实际上使问题更加复杂——迫使审查员做出权衡，从而导致更慢的决策和错误。
“索赔可以持续数年，许多价值六位数，并且涉及数百页和多种格式（结构化和非结构化）不断涌入……我们实际上通过识别不需要处理的案件来给索赔组织时间，并且可以将得到解决，”Vykruta 说。 “[我们正在与] 顶级残疾承保人、财产保险公司和第三方管理人员合作，包括 Reliance Standard、Principal、Sun Life、Argo Group、Matrix Absence Management 和 FullscopeRMS。”
当然，人工智能有一个众所周知的偏见问题，多年来的报道揭示了保险中所谓的“公平”算法如何使不同形式的歧视长期存在。例如，算法导致保险公司向少数族裔社区收取比白人社区更高的保费——即使风险相同。当被问及 EvolutionIQ 如何减轻这种偏见的可能性时，Vykruta 表示，该公司投资于“可解释性”方法，以明确导致平台决策的因素。
“EvolutionIQ 不只是从模型中提取原始重量。他们将有意义的系统翻译给[理赔员]，”Vykruta 说。 “[平台]只向他们展示可操作的[项目]。”
撇开风险不谈，EvolutionIQ 并不是唯一一个抓住机会的人。其竞争对手包括 CCC Intelligent Solutions，这是一家面向汽车和保险行业的技术解决方案提供商，依靠数据科学加快理赔处理。 Riskcovry 是新兴领域的另一家初创公司，客户包括银行、金融科技公司和供应链品牌。
EvolutionIQ 团队。
但保险科技市场现金充裕，一份报告估计，2021 年全球对保险科技初创公司的投资超过 100 亿美元，高于 2020 年的 31 亿美元。
Vykruta 表示，2021 年现金流为正的 EvolutionIQ 将把大部分新资金用于扩大其工程、数据科学、产品和客户成功团队。他说，随着 EvolutionIQ 探索新兴的保险类别，客户获取也将成为未来的重点。