Panākumu racionalizācija: Automatizētu prasību apstrādes darba plūsmas sistēmu spēks

Mūsdienu straujajā globālajā tirgū organizācijas darbības efektivitāte un precizitāte var būt būtisks atšķirības rādītājs. Apdrošināšanas nozarei tas ir īpaši svarīgi, ja runa ir par prasību apstrādi. Tradicionāli darbietilpīgs un bieži vien sarežģīts process, prasību apstrāde ir piedzīvojusi dziļu transformāciju, ko veicinājuši tehnoloģiskie sasniegumi. Šīs attīstības priekšgalā ir Automatizētas prasību apstrādes darba plūsmas sistēmas. Šīs sistēmas nav tikai tehnoloģisks jauninājums; tās ir stratēģisks imperatīvs apdrošinātājiem, kas vēlas optimizēt savas operācijas, samazināt izmaksas, mazināt riskus un, pats galvenais, nodrošināt izcilu klientu pieredzi globālā mērogā.

Izpratne par tradicionālo prasību apstrādes ainavu

Pirms iedziļināties automatizācijas sarežģītībā, ir svarīgi izprast izaicinājumus, kas piemīt manuālai vai daļēji automatizētai prasību apstrādei. Iedomājieties scenāriju, kurā apdrošināšanas ņēmējs iesniedz prasību. Tas parasti ietver:

• Sākotnējais ziņojums: Apdrošinājuma ņēmējs sazinās ar apdrošinātāju, bieži vien izmantojot dažādus kanālus (tālrunis, e-pasts, klātienē), ziņojot par zaudējumiem.
• Dokumentācijas vākšana: Nepieciešams plašs dokumentu klāsts, ieskaitot prasību veidlapas, policijas ziņojumus, medicīnisko dokumentāciju, remonta tāmes un bojājumu apliecinājumus.
• Datu ievade: Pēc tam šī dokumentācija manuāli tiek ievadīta dažādās sistēmās, kas bieži vien izraisa kļūdas un neatbilstības.
• Pārbaude un validācija: Prasību izskatītāji rūpīgi pārskata katru dokumentu, krusteniski atsaucoties uz politikas informāciju, seguma ierobežojumiem un visiem izņēmumiem.
• Krāpšanas atklāšana: Krāpniecisku prasību identificēšana prasa manuālu modeļu un anomāliju pārskatīšanu, kas var būt laikietilpīga un pakļauta cilvēciskai kontrolei.
• Apstiprināšana un maksājums: Pēc pārbaudes prasība ir jāapstiprina un jāapstrādā maksājumi, kas bieži vien ietver vairākas iekšējas apstiprināšanas.
• Komunikācija: Informēt apdrošinājuma ņēmēju visa šī ilgā procesa laikā var būt grūti, izraisot vilšanos un neapmierinātību.

Šis tradicionālais piegājiens, lai arī vēsturiski efektīvs, cieš no vairākiem būtiskiem trūkumiem:

• Lēni izpildes laiki: Manuāli procesi pēc savas būtības rada aizkavēšanos, pagarinot laiku, kas nepieciešams prasības atrisināšanai.
• Augstas ekspluatācijas izmaksas: Nepieciešami ievērojami cilvēkresursi datu ievadei, dokumentu pārskatīšanai un administratīvajiem uzdevumiem.
• Nepārtraukta precizitāte: Cilvēciskā kļūda ir pastāvīgs risks, kas noved pie nepareiziem maksājumiem, politikas pārkāpumiem un reputācijas zaudējumiem.
• Ierobežota mērogojamība: Lielas prasību apjoma periodos (piemēram, pēc dabas katastrofām) manuālās sistēmas ātri vien kļūst pārslogotas.
• Slikta klientu pieredze: Ilgs gaidīšanas laiks, pārredzamības trūkums un biežas kļūdas var būtiski ietekmēt prasītāja apmierinātību un lojalitāti.
• Palielināta krāpšanas neaizsargātība: Manuālie pārskatīšanas procesi var palaist garām sarežģītas krāpšanas shēmas.

Automatizētu prasību apstrādes darba plūsmas sistēmu parādīšanās

Automatizētas prasību apstrādes darba plūsmas sistēmas ir paredzētas, lai risinātu šīs problēmas, izmantojot tehnoloģijas, lai racionalizētu un optimizētu katru prasību dzīves cikla posmu. Savā būtībā šāda sistēma definē standartizētu, digitālu ceļu prasībām – no sākotnējās iesniegšanas līdz galīgajam lēmumam. Tas ietver:

Automatizētas darba plūsmas sistēmas galvenie komponenti

Spēcīga automatizēta prasību apstrādes sistēma parasti ietver vairākus galvenos komponentus:

• Digitālā uzņemšana un datu iegūšana: Apdrošināšanas ņēmēji var iesniegt prasības, izmantojot lietotājam draudzīgus tiešsaistes portālus vai mobilās lietotnes, bieži vien ar vadāmām veidlapām, kas nodrošina visas nepieciešamās informācijas tūlītēju iegūšanu. Optiskā rakstzīmju atpazīšana (OCR) un mākslīgais intelekts (AI) tiek izmantoti, lai iegūtu datus no augšupielādētiem dokumentiem (piemēram, rēķiniem, policijas ziņojumiem, fotogrāfijām), samazinot manuālo datu ievadi.
• Automatizēta validācija un pārbaude: Sistēma automātiski krusteniski atsaucās uz iesniegto informāciju, salīdzinot to ar politikas informāciju, seguma datubāzēm un vēsturiskiem datiem. Tas var nekavējoties atzīmēt neatbilstības, trūkstošus dokumentus vai iespējamus politikas pārkāpumus.
• Uz noteikumiem balstīta apstrāde un lēmumu pieņemšana: Iepriekš definēti biznesa noteikumi nosaka, kā tiek apstrādātas prasības. Vienkāršām prasībām sistēma var automātiski apstiprināt un sākt maksājumu, ievērojami samazinot apstrādes laiku. Sarežģītākiem gadījumiem to var pāradresēt specializētiem izskatītājiem vai pieprasīt turpmāku pārskatīšanu.
• Integrēti komunikācijas kanāli: Automatizētās sistēmas var nosūtīt reāllaika atjauninājumus prasītājiem, izmantojot e-pastu, SMS vai lietotņu paziņojumus, informējot viņus par viņu prasības statusu. Čatboti var arī apstrādāt izplatītākos jautājumus, atbrīvojot cilvēku aģentus sarežģītākiem jautājumiem.
• Uzlabota krāpšanas atklāšana: AI un mašīnmācīšanās algoritmi analizē prasību datus, lai atrastu aizdomīgus modeļus, anomālijas un zināmus krāpšanas rādītājus. Tas ļauj proaktīvi identificēt un atzīmēt potenciāli krāpnieciskas prasības turpmākai izmeklēšanai.
• Darba plūsmas orķestrēšana un uzdevumu pārvaldība: Sistēma pārvalda uzdevumu plūsmu starp dažādiem departamentiem un personām, nodrošinot, ka katrs solis tiek pabeigts efektīvi un pareizā secībā. Tas ietver automatizētu uzdevumu piešķiršanu, termiņu noteikšanu un progresa izsekošanu.
• Analītika un ziņošana: Visaptveroši informācijas paneļi sniedz reāllaika ieskatu galvenajos veiktspējas rādītājos (KPI), piemēram, vidējais apstrādes laiks, prasību izlīdzināšanas rādītāji, krāpšanas atklāšanas rādītāji un klientu apmierinātības rādītāji. Šie dati ir nenovērtējami nepārtrauktai procesu uzlabošanai.

Automatizācijas transformējošās priekšrocības

Automatizētu prasību apstrādes darba plūsmas sistēmu ieviešana piedāvā daudz priekšrocību, kas var būtiski ietekmēt apdrošinātāja peļņu un tirgus stāvokli. Šīs priekšrocības ir universāli piemērojamas dažādiem globālajiem tirgiem:

1. Uzlabota efektivitāte un ātrums

Automatizējot atkārtotus uzdevumus, piemēram, datu ievadi, dokumentu kārtošanu un sākotnējo pārbaudi, šīs sistēmas ievērojami samazina manuālo piepūli. Tas noved pie:

• Ātrāka prasību izlīdzināšana: Vienkāršas prasības var tikt apstrādātas un apmaksātas dažu stundu vai dienu laikā, nevis nedēļu vai mēnešu laikā.
• Palielināta caurlaidspēja: Apdrošinātāji var apstrādāt ievērojami lielāku prasību apjomu bez proporcionāla personāla palielinājuma.
• Optimizēta resursu sadale: Cilvēku izskatītāji var koncentrēt savu pieredzi uz sarežģītiem gadījumiem, kas prasa kritisku domāšanu un cilvēka spriedumu, nevis ikdienišķiem administratīviem uzdevumiem.

Globāls piemērs: Pēc lielas viesuļvētras Karību jūras reģionā apdrošinātājs ieviesa automatizētu uzņemšanas sistēmu, kas apdrošinājuma ņēmējiem ļāva iesniegt bojājumu fotogrāfijas un aprakstus, izmantojot mobilo lietotni. Pēc tam sistēma izmantoja AI, lai šķirotu prasības, automātiski apstiprinot nelielu bojājumu prasības un novirzot nopietnākas uz izskatītājiem. Tas rezultējās ar 50% samazinājumu prasību izlīdzināšanas laikā, salīdzinot ar iepriekšējiem gadījumiem.

2. Uzlabota precizitāte un samazinātas kļūdas

Automatizācija novērš lielu daļu cilvēciskās kļūdas, kas saistītas ar manuālu datu ievadi un apstrādi. Tas nozīmē:

• Mazāki pārmaksājumi un nepietiekami maksājumi: Konsekventa noteikumu piemērošana un precīza datu iegūšana samazina finansiālo noplūdi.
• Samazināta pārlabošana: Mazāk kļūdu nozīmē mazāk vajadzības pēc dārgas atkārtotas novērtēšanas un labošanas.
• Uzlabota politikas atbilstība: Automatizētas pārbaudes nodrošina, ka visas prasības atbilst politikas noteikumiem un nosacījumiem.

Globāls piemērs: Eiropas apdrošinātājs, kas nodarbojās ar dažādām regulatīvajām prasībām dažādās valstīs, ieviesa automatizētu sistēmu, kas nodrošināja konkrētām valstīm raksturīgu validācijas noteikumu ievērošanu. Tas nodrošināja, ka prasību dati atbilst katras jurisdikcijas juridiskajiem un atbilstības standartiem, novēršot dārgas naudas sodus un revīzijas problēmas.

3. Būtiska izmaksu samazināšana

Palielinātas efektivitātes un samazinātu kļūdu kombinētais efekts rada ievērojamu izmaksu ietaupījumu:

• Zemākas darbaspēka izmaksas: Samazināta atkarība no manuālā darba datu apstrādei un administratīvajiem uzdevumiem.
• Minimizēti ekspluatācijas izdevumi: Mazāka papīra apstrāde, uzglabāšana un ar to saistītās administratīvās izmaksas.
• Samazināti krāpšanas zaudējumi: Proaktīvi krāpšanas atklāšanas mehānismi palīdz atgūt potenciālos zaudējumus.

Globāls piemērs: Āzijas apdrošināšanas sabiedrība ziņoja par 30% samazinājumu izmaksām uz vienu prasību pēc tam, kad tā ieviesa automatizētu darba plūsmu no sākuma līdz beigām, galvenokārt pateicoties samazinātai manuālai iejaukšanai un ātrākiem apstrādes cikliem.

4. Uzlabota klientu apmierinātība un lojalitāte

Konkurētspējīgā tirgū klientu pieredze ir vissvarīgākā. Automatizācija tieši ietekmē to, veicinot:

• Ātrāku atrisināšanu: Ātra prasību izlīdzināšana demonstrē uzticamību un rūpes.
• Palielinātu pārredzamību: Reāllaika atjauninājumi informē prasītājus un samazina satraukumu.
• Uzlabotu komunikāciju: Konsekventa un savlaicīga komunikācija veido uzticību.
• Pašapkalpošanās iespējas: Nodrošinot prasītājiem iespēju iesniegt un izsekot prasības tiešsaistē, tiek nodrošināts ērtums.

Globāls piemērs: Austrālijas apdrošinātājs gada laikā pēc automatizētā prasību portāla palaišanas, kas prasītājiem nodrošināja 24/7 piekļuvi prasību statusam un digitālo dokumentu iesniegšanu, savā Net Promoter Score (NPS) rādītājā piedzīvoja 25% pieaugumu.

5. Spēcīgāka krāpšanas atklāšana un novēršana

AI darbināti krāpšanas atklāšanas rīki var analizēt plašus datu kopumus, lai identificētu modeļus un anomālijas, kuras cilvēku izskatītāji varētu palaist garām:

• Proaktīva identifikācija: Atzīmējot aizdomīgas prasības procesa sākumā.
• Sarežģīta modeļu atpazīšana: Identificējot sarežģītas, organizētas krāpšanas shēmas.
• Samazināti krāpšanas zaudējumi: Novēršot krāpnieciskus izmaksas un atgūstot līdzekļus.

Globāls piemērs: Ziemeļamerikas apdrošinātājs izmantoja AI, lai analizētu prasību datus, salīdzinot tos ar globālu zināmu krāpšanas rādītāju datubāzi. Tas palīdzēja viņiem identificēt sarežģītu inscenēta negadījuma shēmu, kas citādi būtu maksājusi miljoniem dolāru.

6. Lielāka mērogojamība un veiklība

Automatizētās sistēmas var viegli palielināt vai samazināt, lai pielāgotos svārstīgajam prasību apjomam, padarot apdrošinātājus izturīgākus:

• Kravu pārvaldīšana pīķa slodzēs: Efektīvi pārvaldot prasību pieaugumu katastrofālu notikumu laikā.
• Adaptējamība: Ātri pielāgojoties jaunajiem noteikumiem vai tirgus izmaiņām, mainot darba plūsmas noteikumus.

Globāls piemērs: COVID-19 pandēmijas laikā apdrošinātāji, kuriem jau bija spēcīgas automatizētas prasību sistēmas, bija labāk aprīkoti, lai tiktu galā ar biznesa pārtraukuma un veselības prasību pieaugumu, izmantojot attālinātus darbiniekus, demonstrējot digitālo procesu veiklību.

7. Uzlabota datu analīze un biznesa izlūkošana

Daudz datu, ko ģenerē automatizētās sistēmas, sniedz nenovērtējamu ieskatu stratēģiskai lēmumu pieņemšanai:

• Veiktspējas uzraudzība: KPI izsekošana, lai identificētu jomas uzlabojumiem.
• Risku novērtēšana: Izpratne par prasību tendencēm, lai pilnveidotu parakstīšanas stratēģijas.
• Klientu uzvedības analīze: Iegūt ieskatu prasītāju vajadzībās un vēlmēs.

Automatizētas prasību darba plūsmas ieviešana: galvenie apsvērumi

Lai gan ieguvumi ir skaidri, veiksmīga automatizētas prasību apstrādes sistēmas ieviešana prasa rūpīgu plānošanu un izpildi. Apdrošinātājiem būtu jāapsver šādi aspekti:

1. Skaidru mērķu un darbības jomas definēšana

Pirms automatizācijas uzsākšanas skaidri definējiet to, ko vēlaties sasniegt. Vai jūs koncentrējaties uz izlīdzināšanas laika samazināšanu, izmaksu samazināšanu, klientu apmierinātības uzlabošanu vai visu iepriekš minēto? Automatizācijas projekta darbības joma arī jādefinē skaidri – vai tas attieksies uz visiem prasību veidiem vai sāksies ar konkrētām biznesa līnijām (piemēram, auto, īpašums)?

2. Pareizā tehnoloģiju partnera izvēle

Tehnoloģiju pārdevēja izvēle ar pierādītu pieredzi apdrošināšanas automatizācijā ir ļoti svarīga. Meklējiet risinājumus, kas ir:

• Mērogojami: Spējīgi augt līdz ar jūsu biznesa vajadzībām.
• Konfigurējami: Pielāgojami jūsu konkrētajiem biznesa noteikumiem un darba plūsmām.
• Integrējami: Spējīgi bez problēmām integrēties ar esošajām galvenajām apdrošināšanas sistēmām (piemēram, politikas administrēšana, grāmatvedība).
• Lietotājam draudzīgi: Piedāvājot intuitīvas saskarnes gan iekšējam personālam, gan prasītājiem.
• Droši: Atbilstoši globālajiem datu privātuma regulējumiem (piemēram, GDPR, CCPA).

3. Datu migrācija un integrācija

Esošo datu migrācija un bezšuvju integrācijas nodrošināšana ar mantotām sistēmām var būt sarežģīta. Lai izvairītos no traucējumiem, ir būtiska spēcīga datu stratēģija un rūpīga testēšana.

4. Izmaiņu vadība un apmācība

Jaunu tehnoloģiju ieviešana bieži vien prasa pārmaiņas organizācijas kultūrā un procesos. Visaptveroša personāla apmācība ir ļoti svarīga, lai nodrošinātu, ka viņi izprot un pieņem jauno sistēmu. Efektīva komunikācija par automatizācijas ieguvumiem var palīdzēt pārvarēt pretestību.

5. Pakāpeniska ieviešana

Lielām organizācijām bieži vien ir ieteicams pakāpenisks ieviešanas process. Sākot ar izmēģinājuma programmu vai konkrētu biznesa līniju, ir iespējams gūt mācību un veikt korekcijas pirms pilna mēroga ieviešanas.

6. Nepārtraukta uzraudzība un optimizācija

Automatizācija nav risinājums, kas jāiestata un jāaizmirst. Regulāri uzraugiet sistēmas veiktspēju, vāciet atsauksmes un izmantojiet analītiku, lai identificētu jomas turpmākai optimizācijai un uzlabošanai.

Prasību apstrādes nākotne: viedās automatizācijas izmantošana

Automatizētas prasību apstrādes attīstība vēl nav beigusies. Nākotne sola vēl sarežģītāku tehnoloģiju pielietojumu, ko bieži sauc par Viedo automatizāciju, kurā tiek apvienots AI, mašīnmācīšanās, robotizēta procesu automatizācija (RPA) un uzlabota analītika. Mēs varam sagaidīt:

• Prognozējošā analīze prasību smagumam: AI arvien vairāk tiks izmantots, lai prognozētu prasības potenciālo smagumu jau agrīnā stadijā, ļaujot proaktīvi sadalīt resursus un lietu pārvaldību.
• Uzlabota AI darbināta lēmumu pieņemšana: Ar AI tiks apstrādātas sarežģītākas prasības, un tikai visizņēmuma gadījumos būs cilvēku pārraudzība.
• Proaktīva risku pārvaldība: Apdrošinātāji izmantos datu analīzi, lai identificētu jaunus riskus un attiecīgi koriģētu politikas vai cenu veidošanu.
• Personalizēta prasītāju pieredze: Pielāgota komunikācija un pakalpojumi, pamatojoties uz individuālajām prasītāju vajadzībām un vēlmēm.
• Autonomā prasību apstrāde: Dažos gadījumos AI varēs apstrādāt visu prasību procesu no ievades līdz maksājumam ar minimālu cilvēku iejaukšanos.

Secinājums

Automatizētas prasību apstrādes darba plūsmas sistēmas vairs nav luksuss; tās ir nepieciešamība apdrošināšanas sabiedrībām, kuru mērķis ir gūt panākumus globālajā tirgū. Izmantojot šīs tehnoloģijas, apdrošinātāji var sasniegt nepārspējamu efektivitātes, precizitātes un izmaksu efektivitātes līmeni. Vēl svarīgāk ir tas, ka viņi var paaugstināt klientu pieredzi, veidojot spēcīgākas attiecības un veicinot ilgtermiņa lojalitāti. Tā kā tehnoloģijas turpina attīstīties, viedās automatizācijas ieviešana būs ļoti svarīga, lai saglabātu konkurētspēju, nodrošinātu noturību un galu galā racionalizētu panākumus sarežģītajā apdrošināšanas pasaulē.