保険における自動引受

処理できる契約件数の増加

RPA、機械学習 (ML)、人工知能 (AI) により、反復的な手作業を排除し、見積もりや契約発行の対応時間で目に見える効果が得られ、処理時間を短縮できます。

データセットの拡大

さまざまなソースから得たデータをデジタル化し、AI 評価を活用することで、ビッグデータと予測型分析を獲得できます。RPA Bot は、検討する契約ごとに数百種類のデータ ソースを検索できます。手動引受でははるかに長い時間がかかる検証作業も数秒で完了し、申請者のリスク係数を算出できます。

ワークフローの効率化

自動プロセスを使用することで、紙の文書などのさまざまなソースのデータを集計し、複数のレガシーおよび API ベースのデジタル システムへと統合できます。たとえば、Automation Co-Pilot では、引受担当者は 1 つの画面からさまざまなシステムにログインできるため、複雑な操作が減り、時間をより効率的に管理できます。

引受エラーの削減

各契約を引受ガイドラインと照合し、一致しない項目があれば、直ちにアラートとして通知されます。RPA を使用することで、申請者のリスクと保険を評価する際に、潜在的なリスクを見落とす可能性が低くなります。

従業員の生産性の向上

単純な作業を自動化することで、従業員はより価値の高い収益分野に時間とリソースを費やすことができます。申請者に合わせて契約内容をカスタマイズしたり、価格や「中程度のリスク」がある申請を管理するなど、付加価値の高い作業に集中できます。

顧客満足度の向上

Automation 360、Automation Co-Pilot、Document Automation や他の RPA サポートにより、コールセンターのオペレーターは、組織全体で統合された保険契約者データをリアルタイムで共有できます。保険の更新を始めとする多くの顧客リクエストを、機械学習 (ML) やインテリジェント ソフトウェア Bot で自動的に処理できます。