보험 산업의 인수심사 자동화

더 많은 정책 처리

RPA, 머신 러닝 및 인공 지능을 활용하면 반복적인 수동 업무를 제거하여 처리 시간을 단축함으로써, 견적 응답 시간 및 정책 발행에 눈에 띄는 영향을 미칠 수 있습니다.

대규모 데이터 세트

다양한 소스 데이터의 디지털화와 AI 평가는 빅 데이터 및 예측 분석을 성장시키고 있습니다. RPA Bot은 가능한 정책별로 수백 가지의 데이터 소스를 검색할 수 있으며, 수동 인수심사에서 오랜 시간이 걸리는 신청자의 위험 요소를 검사하는 일을 몇 초 만에 정확히 완료할 수 있습니다.

워크플로 간소화

종이 문서부터 다양한 레거시 및 API 기반 디지털 시스템에 이르기까지, 이종 소스의 데이터를 자동화된 프로세스를 사용하여 집계하고 통합합니다. 예를 들어, Automation Co-Pilot를 사용하면 인수심사 담당자가 단일 화면에서 다양한 시스템에 로그인할 수 있으므로 복잡성이 줄어들고 시간 관리가 개선됩니다.

인수심사 오류 수 감소

인수심사 가이드라인을 기준으로 각 정책을 확인하고 일치하지 않는 항목이 있을 때 즉시 알림을 받습니다. RPA를 사용하면 신청자의 위험 및 정책 제안을 평가할 때 잠재적 위험을 놓칠 가능성이 줄어듭니다.

직원 생산성 향상

단순한 업무를 자동화함으로써 직원이 가치가 더 높은 수익 영역에 더 많은 시간과 자원을 투자할 수 있습니다. 개별 정책 조정 또는 "중간 위험" 애플리케이션의 가격 책정 및 관리와 같은 작업을 전면의 중심으로 가져올 수 있습니다.

고객 만족도 향상

Automation 360, Automation Co-Pilot, Document Automation 및 기타 RPA 지원을 사용하면 콜 센터 담당자가 실시간으로 전사적인 통합 보험 계약자 데이터를 사용할 수 있습니다. 머신 러닝, 지능형 소프트웨어 봇을 통해 정책 업데이트와 같은 다수의 고객 요청을 자동 처리할 수 있습니다.