Edu tõhustamine: automatiseeritud kahjukäsitlusprotsessi töövoosüsteemide jõud

Tänapäeva kiirel globaalsel turul võib organisatsiooni tegevuse tõhusus ja täpsus olla oluline eristaja. Kindlustussektori jaoks on see eriti oluline kahjunõuete menetlemisel. Traditsiooniliselt töömahukas ja sageli keeruline protsess on kahjukäsitlus läbinud tehnoloogiliste edusammude ajel põhjaliku muutuse. Selle arengu esirinnas on automatiseeritud kahjukäsitlusprotsessi töövoosüsteemid. Need süsteemid ei ole lihtsalt tehnoloogiline uuendus; need kujutavad endast strateegilist imperatiivi kindlustusandjatele, kes soovivad optimeerida oma tegevust, vähendada kulusid, maandada riske ja mis kõige tähtsam, pakkuda erakordset kliendikogemust ülemaailmselt.

Traditsioonilise kahjukäsitlusmaastiku mõistmine

Enne automatiseerimise keerukuse süvenemist on oluline mõista käsitsi või poolautomaatse kahjukäsitlusega seotud väljakutseid. Kujutage ette stsenaariumi, kus kindlustusvõtja esitab kahjunõude. See hõlmab tavaliselt järgmist:

• Esmane teade: nõude esitaja võtab kindlustusandjaga ühendust, sageli erinevate kanalite kaudu (telefon, e-post, isiklikult), teatades kaotusest.
• Dokumentatsiooni kogumine: vaja on ulatuslikku paberimajandust, sealhulgas kahjunõude vormid, politseiraportid, meditsiinilised dokumendid, remondihinnangud ja kahju tõend.
• Andmete sisestamine: see dokumentatsioon sisestatakse seejärel käsitsi erinevatesse süsteemidesse, mis sageli põhjustab vigu ja ebakõlasid.
• Kontrollimine ja valideerimine: kahjukäsitlejad vaatavad hoolikalt läbi iga dokumendi, viidates poliisi üksikasjadele, katvuse piirangutele ja mis tahes eranditele.
• Pettuste tuvastamine: pettuslike kahjunõuete tuvastamine nõuab mustrite ja anomaaliate käsitsi läbivaatamist, mis võib olla aeganõudev ja inimliku järelevalve suhtes haavatav.
• Kinnitamine ja maksmine: kui nõue on kinnitatud, tuleb see kinnitada ja maksed töödelda, mis sageli hõlmab mitut sisemist allkirjastamist.
• Suhtlus: nõude esitaja teavitamine kogu selle pika protsessi vältel võib olla keeruline, mis põhjustab frustratsiooni ja rahulolematust.

See traditsiooniline lähenemisviis, kuigi ajalooliselt tõhus, kannatab mitmete kriitiliste puuduste all:

• Aeglane menetlusaeg: manuaalsed protsessid põhjustavad viivitusi, pikendades kahjunõude lahendamiseks kuluvat aega.
• Kõrged tegevuskulud: andmete sisestamiseks, dokumentide läbivaatamiseks ja haldusülesannete täitmiseks on vaja märkimisväärseid inimressursse.
• Ebajärjekindel täpsus: inimlikud eksimused on pidev risk, mis põhjustab valesid makseid, poliisirikkumisi ja mainekahju.
• Piiratud skaleeritavus: suure kahjunõuete mahu perioodidel (nt pärast loodusõnnetusi) on käsitsi süsteemid kiiresti ülekoormatud.
• Halb kliendikogemus: pikad ooteajad, läbipaistvuse puudumine ja sagedased vead võivad tõsiselt mõjutada nõude esitaja rahulolu ja lojaalsust.
• Suurenenud pettuste haavatavus: käsitsi läbivaatamise protsessid võivad jätta tähelepanuta keerukad pettusskeemid.

Automatiseeritud kahjukäsitlusprotsessi töövoosüsteemide esilekerkimine

Automatiseeritud kahjukäsitlusprotsessi töövoosüsteemid on loodud nende väljakutsetega tegelemiseks, kasutades tehnoloogiat kahjunõuete elutsükli iga etapi tõhustamiseks ja optimeerimiseks. Põhimõtteliselt määrab selline süsteem kahjunõuete jaoks standardiseeritud digitaalse tee alates esmasest esitamisest kuni lõpliku lahenduseni. See hõlmab järgmist:

Automatiseeritud töövoosüsteemi peamised komponendid

Tugev automatiseeritud kahjukäsitlussüsteem sisaldab tavaliselt mitmeid peamisi komponente:

• Digitaalne sisestamine ja andmete hõivamine: kindlustusvõtjad saavad esitada kahjunõudeid kasutajasõbralike veebiportaalide või mobiilirakenduste kaudu, sageli koos juhistega vormidega, mis tagavad kogu vajaliku teabe eelnevalt hõivamise. Optilise märgituvastuse (OCR) ja tehisintellekti (AI) kasutatakse andmete ekstraheerimiseks üleslaaditud dokumentidest (nt arved, politseiraportid, fotod), minimeerides käsitsi andmete sisestamise.
• Automatiseeritud valideerimine ja kontrollimine: süsteem võrdleb esitatud teavet automaatselt poliisi andmete, katvusandmebaaside ja ajalooliste andmetega. See võib kohe märgistada erinevused, puuduvad dokumendid või võimalikud poliisirikkumised.
• Reeglitel põhinev töötlemine ja otsustamine: eelmääratletud ärireeglid määravad, kuidas kahjunõudeid käsitletakse. Lihtsate kahjunõuete korral saab süsteem makse automaatselt kinnitada ja algatada, vähendades oluliselt töötlemisaega. Keerukamate juhtumite korral võib see suunata need spetsialiseerunud kahjukäsitlejatele või nõuda täiendavat läbivaatamist.
• Integreeritud suhtluskanalid: automatiseeritud süsteemid saavad saata nõude esitajatele reaalajas värskendusi e-posti, SMS-i või rakenduse teavituste kaudu, hoides neid oma nõude staatusega kursis. Vestlusrobotid saavad hakkama ka tavaliste päringutega, vabastades inimagentid keerukamate probleemide jaoks.
• Täiustatud pettuste tuvastamine: tehisintellekti ja masinõppe algoritmid analüüsivad kahjunõuete andmeid kahtlaste mustrite, anomaaliate ja teadaolevate pettuste näitajate osas. See võimaldab potentsiaalselt pettuslike kahjunõuete ennetavat tuvastamist ja märgistamist edasiseks uurimiseks.
• Töövoo orkestreerimine ja ülesannete haldamine: süsteem haldab ülesannete voogu erinevate osakondade ja üksikisikute vahel, tagades, et iga samm viiakse lõpule tõhusalt ja õiges järjestuses. See hõlmab ülesannete automatiseeritud määramist, tähtaegade määramist ja edenemise jälgimist.
• Analüütika ja aruandlus: põhjalikud armatuurlauad pakuvad reaalajas ülevaadet peamiste tulemusnäitajate (KPI-de) kohta, nagu keskmine töötlemisaeg, kahjunõuete lahendamise määrad, pettuste tuvastamise määrad ja kliendirahulolu hinded. Need andmed on pideva protsessi täiustamise jaoks hindamatud.

Automatiseerimise transformatiivsed eelised

Automatiseeritud kahjukäsitlusprotsessi töövoosüsteemide kasutuselevõtt pakub palju eeliseid, mis võivad sügavalt mõjutada kindlustusandja kasumit ja positsiooni turul. Need eelised on universaalselt kohaldatavad erinevatel globaalsetel turgudel:

1. Suurem tõhusus ja kiirus

Automatiseerides korduvaid ülesandeid, nagu andmete sisestamine, dokumentide sorteerimine ja esmane kontrollimine, vähendavad need süsteemid drastiliselt käsitsi tehtavat tööd. See viib järgmiseni:

• Kiirem kahjunõuete lahendamine: lihtsaid kahjunõudeid saab töödelda ja maksta tundide või päevade jooksul, mitte nädalate või kuude jooksul.
• Suurem läbilaskevõime: kindlustusandjad saavad käsitleda oluliselt suuremat arvu kahjunõudeid ilma personalikulude proportsionaalse suurenemiseta.
• Optimeeritud ressursside jaotus: inimkahjukäsitlejad saavad keskenduda oma teadmisi keerukatele juhtumitele, mis nõuavad kriitilist mõtlemist ja inimlikku otsustusvõimet, mitte tavapärastele haldusülesannetele.

Globaalne näide: Pärast suurt orkaani Kariibi mere piirkonnas võttis kindlustusandja kasutusele automatiseeritud vastuvõtusüsteemi, mis võimaldas kindlustusvõtjatel esitada kahjufotosid ja kirjeldusi mobiilirakenduse kaudu. Seejärel kasutas süsteem tehisintellekti kahjunõuete triaažiks, kiites automaatselt heaks väiksemad kahjunõuded ja suunates tõsisemad kahjukäsitlejatele. Selle tulemusel vähenes kahjunõuete lahendamise aeg eelmiste sündmustega võrreldes 50%.

2. Suurem täpsus ja vähem vigu

Automatiseerimine kõrvaldab suure osa inimlikest vigadest, mis on seotud käsitsi andmete sisestamise ja töötlemisega. See tähendab järgmist:

• Vähem üle- ja alamakseid: reeglite järjekindel rakendamine ja täpne andmete hõivamine minimeerivad finantslekkeid.
• Vähem ümbertöötamist: vähem vigu tähendab väiksemat vajadust kuluka ümberhindamise ja parandamise järele.
• Tõhustatud poliisijärgimine: automatiseeritud kontrollid tagavad, et kõik kahjunõuded vastavad poliisi tingimustele.

Globaalne näide: Euroopa kindlustusandja, kes tegeles mitmes riigis erinevate regulatiivsete nõuetega, võttis kasutusele automatiseeritud süsteemi, mis jõustas riigipõhised valideerimisreeglid. See tagas, et kahjunõuete andmed vastasid iga jurisdiktsiooni seaduslikele ja vastavusstandarditele, vältides kulukaid trahve ja auditeid.

3. Oluline kulude vähendamine

Suurema tõhususe ja vähemate vigade kombineeritud mõju toob kaasa märkimisväärse kulude kokkuhoiu:

• Madalamad tööjõukulud: vähenenud sõltuvus käsitsitööst andmete töötlemisel ja haldusülesannete täitmisel.
• Minimeeritud tegevuskulud: vähem paberi käitlemist, säilitamist ja sellega seotud halduskulusid.
• Vähendatud pettusekahjud: ennetavad pettuste tuvastamise mehhanismid aitavad potentsiaalseid kahjusid tagasi saada.

Globaalne näide: Aasia kindlustusselts teatas 30% suurusest kahjunõude maksumuse vähenemisest pärast otsast lõpuni automatiseeritud töövoo rakendamist, peamiselt tänu vähenenud käsitsi sekkumisele ja kiirematele töötlemistsüklitele.

4. Suurem kliendirahulolu ja lojaalsus

Konkurentsitihedal turul on kliendikogemus ülimalt tähtis. Automatiseerimine mõjutab seda otseselt järgmisega:

• Kiirem lahendamine: kiire kahjunõuete lahendamine näitab usaldusväärsust ja hoolivust.
• Suurem läbipaistvus: reaalajas värskendused hoiavad nõude esitajaid kursis ja vähendavad ärevust.
• Täiustatud suhtlus: järjepidev ja õigeaegne suhtlus loob usaldust.
• Iseteenindusvõimalused: nõude esitajate volitamine kahjunõudeid veebis esitama ja jälgima pakub mugavust.

Globaalne näide: Austraalia kindlustusandja nägi aasta jooksul pärast automatiseeritud kahjunõuete portaali käivitamist, mis pakkus nõude esitajatele ööpäevaringset juurdepääsu kahjunõude staatusele ja digitaalsete dokumentide esitamist, oma Net Promoter Score'i (NPS) 25% suurenemist.

5. Tugevdatud pettuste tuvastamine ja ennetamine

Tehisintellektil põhinevad pettuste tuvastamise tööriistad saavad analüüsida suuri andmekogumeid, et tuvastada mustreid ja anomaaliaid, mida inimkahjukäsitlejad võivad kahe silma vahele jätta:

• Ennetav tuvastamine: kahtlaste kahjunõuete märgistamine protsessi varases etapis.
• Keerukas mustrituvastus: keerukate, organiseeritud pettuste tuvastamine.
• Vähendatud pettusekahjud: pettuslike väljamaksete vältimine ja vahendite tagasinõudmine.

Globaalne näide: Põhja-Ameerika kindlustusandja kasutas tehisintellekti kahjunõuete andmete analüüsimiseks ülemaailmse teadaolevate pettuste näitajate andmebaasi alusel. See aitas neil tuvastada keeruka lavastatud õnnetuste ringi, mis oleks muidu maksnud miljoneid dollareid.

6. Suurem skaleeritavus ja paindlikkus

Automatiseeritud süsteemid saavad hõlpsasti suurendada või vähendada, et kohaneda kõikuvate kahjunõuete mahtudega, muutes kindlustusandjad vastupidavamaks:

• Tippkoormuste käitlemine: kahjunõuete suurenemise tõhus haldamine katastroofiliste sündmuste ajal.
• Kohandatavus: kiire kohanemine uute määruste või turumuutustega, muutes töövoo reegleid.

Globaalne näide: COVID-19 pandeemia ajal olid kindlustusandjad, kellel juba olid tugevad automatiseeritud kahjunõuete süsteemid, paremini varustatud, et tulla toime äritegevuse katkestuste ja tervisekahjunõuete suurenemisega kaugtööjõuga, näidates digitaalsete protsesside paindlikkust.

7. Täiustatud andmeanalüüs ja äriteave

Automatiseeritud süsteemide genereeritud andmete hulk pakub hindamatut teavet strateegiliste otsuste tegemiseks:

• Toimivuse jälgimine: KPI-de jälgimine täiustamist vajavate valdkondade tuvastamiseks.
• Riskihindamine: kahjunõuete suundumuste mõistmine kindlustusstrateegiate täiustamiseks.
• Kliendi käitumise analüüs: teadmiste saamine nõude esitajate vajaduste ja eelistuste kohta.

Automatiseeritud kahjunõuete töövoo rakendamine: peamised kaalutlused

Kuigi eelised on selged, nõuab automatiseeritud kahjukäsitlussüsteemi edukas rakendamine hoolikat planeerimist ja teostamist. Kindlustusandjad peaksid kaaluma järgmist:

1. Selgete eesmärkide ja ulatuse määratlemine

Enne automatiseerimise alustamist määratlege selgelt, mida soovite saavutada. Kas olete keskendunud lahendusaja lühendamisele, kulude vähendamisele, kliendirahulolu parandamisele või kõigile eelnimetatutele? Samuti tuleks selgelt määratleda automatiseerimisprojekti ulatus – kas see hõlmab kõiki kahjunõuete tüüpe või algab konkreetsete ärivaldkondadega (nt auto, kinnisvara)?

2. Õige tehnoloogiapartneri valimine

Oluline on valida tehnoloogiamüüja, kellel on kindlustuse automatiseerimise vallas tõestatud kogemus. Otsige lahendusi, mis on:

• Skaleeritavad: võimelised kasvama koos teie ärivajadustega.
• Konfigureeritavad: kohandatavad teie konkreetsete ärireeglite ja töövoogudega.
• Integreeritavad: võimelised sujuvalt integreeruma teie olemasolevate peamiste kindlustussüsteemidega (nt poliitikahalduse, raamatupidamise).
• Kasutajasõbralikud: pakkudes intuitiivseid liideseid nii sisemistele töötajatele kui ka nõude esitajatele.
• Turvalised: vastavad ülemaailmsetele andmekaitse eeskirjadele (nt GDPR, CCPA).

3. Andmete migreerimine ja integreerimine

Olemasolevate andmete migreerimine ja sujuva integreerimise tagamine pärandsüsteemidega võib olla keeruline. Tugev andmestrateegia ja põhjalik testimine on häirete vältimiseks hädavajalikud.

4. Muudatuste juhtimine ja koolitus

Uue tehnoloogia kasutuselevõtt nõuab sageli organisatsioonikultuuri ja protsesside muutust. Töötajate põhjalik koolitus on ülioluline, et nad mõistaksid uut süsteemi ja võtaksid selle omaks. Tõhus teabevahetus automatiseerimise eeliste kohta aitab ületada vastupanu.

5. Etapiviisiline rakendamine

Suurte organisatsioonide puhul on sageli soovitatav etapiviisiline lähenemisviis rakendamisele. Alustamine katseprogrammiga või konkreetse ärivaldkonnaga võimaldab õppida ja kohandusi enne täielikku kasutuselevõttu.

6. Pidev jälgimine ja optimeerimine

Automatiseerimine ei ole lahendus, mis määratakse ja unustatakse. Jälgige regulaarselt süsteemi jõudlust, koguge tagasisidet ja kasutage analüüsi, et tuvastada täiendava optimeerimise ja täiustamise valdkonnad.

Kahjukäsitluse tulevik: intelligentse automatiseerimise omaksvõtt

Automatiseeritud kahjukäsitluse areng pole kaugeltki läbi. Tulevik tõotab veelgi keerukamaid tehnoloogiarakendusi, mida sageli nimetatakse intelligentseks automatiseerimiseks, mis ühendab tehisintellekti, masinõppe, robootilise protsesside automatiseerimise (RPA) ja täiustatud analüüsi. Võime oodata:

• Ennustav analüüs kahjunõude raskusastme jaoks: tehisintellekti kasutatakse üha enam kahjunõude potentsiaalse raskusastme ennustamiseks varakult, võimaldades ennetavat ressursside jaotust ja juhtumite haldamist.
• Täiustatud tehisintellektil põhinev otsustamine: keerukamaid kahjunõudeid käsitletakse tehisintellekti abil, kusjuures inimlik järelevalve toimub ainult kõige erandlikumate juhtumite puhul.
• Ennetav riskijuhtimine: kindlustusandjad kasutavad andmeanalüüsi, et tuvastada tekkivaid riske ning kohandada poliise või hinnakujundust vastavalt.
• Isikupärastatud nõude esitaja kogemused: kohandatud suhtlus ja teenus, mis põhineb üksikute nõude esitajate vajadustel ja eelistustel.
• Autonoomne kahjukäsitlus: mõnel juhul võib tehisintellekt olla võimeline käsitlema kogu kahjunõuete protsessi alates sisselaskmisest kuni maksmiseni minimaalse inimsekkumisega.

Järeldus

Automatiseeritud kahjukäsitlusprotsessi töövoosüsteemid ei ole enam luksus; need on vajadus kindlustusseltsidele, kes soovivad ülemaailmsel turul areneda. Neid tehnoloogiaid omaks võttes saavad kindlustusandjad saavutada enneolematu tõhususe, täpsuse ja kulutasuvuse taseme. Mis veelgi olulisem, nad saavad tõsta kliendikogemust, luues tugevamaid suhteid ja soodustades pikaajalist lojaalsust. Kuna tehnoloogia areneb jätkuvalt, on intelligentse automatiseerimise kasutuselevõtt kriitilise tähtsusega konkurentsis püsimiseks, vastupanuvõime tagamiseks ja lõppkokkuvõttes edu tõhustamiseks kindlustuse keerulises maailmas.