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ブログ | 2023年05月31日

保険業界におけるIAとRPAのユースケースの紹介

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保険業界の組織は、レガシーシステム、複雑な事業構造、相互運用性、サイロ化された業務部門やチームなどが重荷となり、自動化ニーズへの対応に苦慮しています。また、こうした問題はすべて、予算抑制や業界の規制強化により悪化しています。

こうした問題は多くの場合、プロセスへのインテリジェントオートメーション(IA)やロボティックプロセスオートメーション(RPA)の実装・改善を望む組織にとって障壁とみなされますが、そのような障壁を乗り越える方法はあります。Blue Prismなら、作業の品質や価値を犠牲にすることなくビジネスの成長を実現する方法を示すことが可能です。

RPAとは

RPAは、ソフトウェアボットを使用してルーチンタスクを実行し、エラーを減らして従業員がより有意義な作業を行えるようにします。

IAとは 

IAは、人工知能(AI)、RPA、機械学習(ML)、その他のコグニティブテクノロジーを使用してエンドツーエンドのプロセスを効率化します。IAのデジタルワーカーは、ワークフローをすばやく改善する意思決定機能を搭載しています。

多くの組織が、新しいテクノロジーの導入に苦慮しています。未知なものに不安はつきものですが、SS&C Blue Prismのサポートがあれば、自動化の取り組みにおいて明確な成功への道筋を見出すことができます。

保険業界でIAとRPAが重要な理由

保険業は、高水準のコンプライアンスとガバナンスが求められる規制の厳しい業界です。自動化は、保険会社がそのような抑制と均衡を保ち、問題があれば直ちにフラグを立て、コストの無駄を防ぐのに役立ちます。

IAは、急速に変化する業界において進化するのに必要なツールを保険会社に提供します。リスク管理の強化とヒューマンエラーの削減により投資利益率(ROI)が向上し、より価値の高い成果を生み出すことができます。

さらに、従業員がより価値の高いタスクに注力できるようになるため、収益を創出して顧客満足度を向上させる新たな方法を見出すことができます。

保険業界におけるIAとRPAの活用方法

IAとRPAは保険業界に多大なメリットをもたらし、競合他社との差別化を実現します。

自動化は時間のかかるタスクをなくして業務効率の向上を可能にします。また、引受から請求処理にいたる保険のあらゆるプロセスを自動化し、最終的には監査と請求処理の精度を高めて顧客満足度を向上させることができます。

保険データは高度に標準化されており、厳密な管理が必要なことから、IAをソリューションとして導入することには大きな可能性があるといえます。

保険業界における自動化の機会

保険業界には、医療保険の請求処理から財産の補償評価まで、デジタルワーカーに割り当てることのできる反復的なタスクが数多くあります。このようなタスクを処理するデジタルワーカーを活用することで、従業員は顧客対応や高度な戦略的判断といったタスクに専念できるようになります。

一例として、次のようなタスクにデジタルワーカーを導入することができます。

  • メールを開封して関連データを収集し、該当する基幹システムに取り込む
  • 顧客ポータルにアクセスし、データ管理と保護を強化する
  • 複数のアプリケーション間でデータをコピーする
  • 収益を計算して収益報告書を作成する
  • 請求処理のためにデータを移行する
  • 身元調査、名前の照合、顧客の調査と検証によってコンプライアンスリスクを軽減する

保険業界のユースケース 

テクノロジー主導の時代を迎えたあらゆる市場と同様に、保険市場でも、経費を抑えながらサイクルタイムを短縮することに加えて、顧客体験の向上が求められています。IAとRPAは、あらゆるレベルの反復的バックオフィス業務にかかるソリューションを提供します。

ここからはユースケースをいくつか確認し、自動化が請求処理、保険契約管理、規制遵守、引受といった保険業界のタスクにどのように役立つかを見ていきましょう。

  • 引受
  • 請求処理と保険契約管理
  • 顧客体験
  • 運営の合理化
  • 財務基盤の構築
  • 規制遵守不正検出
  • 中間調整
  • 更新
  • コールセンターサポート

引受

顧客に直接販売する場合でも、代理店を通して販売する場合でも、デジタルワークフォースは現場での「見積購入」プロセスだけでなく、より複雑な引受プロセスもサポートできます。これにより、ニーズに応じた正確な見積と保険証券をすばやく作成することが可能になります。

一般的に、保険業者は社内外のソースを分析してリスクを判断してから、顧客に相応の保険料率と保険契約を提示します。このプロセスでは、数週間の手作業が必要になることがあります。

デジタルワーカーを活用すれば、複数のソースや個別のソースから非構造化データを自動的に収集して関連する通知を代理店に送信し、請求決定のプロセスを短縮することができます。

請求処理と保険契約管理

デジタルワーカーは、初回損害通知(FNOL)から調整、決済、更新までの請求プロセス全体を自動化できます。保険会社は膨大な請求処理に追われることが少なくありません。そうした作業を手動で行おうとすると負荷が甚大になり、従業員が疲弊してヒューマンエラーが起きやすくなる可能性があります。

IAを活用すれば、標準的な請求を数分で処理できるため、従業員は顧客対応業務に注力できるようになります。さらに、デジタルワーカーは請求管理プロセスで問題や例外にフラグを立ててそれらを解決できるため、見落としが起きなくなります。

一方、既存の保険契約者は、住所変更などの更新リクエストを簡単に行うことができます。デジタルワーカーはそうした情報を確認し、MLを使用してその情報を抽出してから社内システムのすべての関連ドキュメントに送信します。

このように、IAは単に顧客ベースの拡充を支援するだけでなく、効率化されたシンプルな体験を提供することで既存顧客の維持もサポートします。

たとえば、自動車保険の請求におけるIAの活用方法として、次のようなものが挙げられます。

  • 修理見積書を承認するために自動車保険の補償範囲を確認する
  • 損傷部分の写真と警察の捜査報告書をまとめる
  • 待ち時間を短縮するために収集プロセスを効率化する

顧客体験

IAは、システムを効率化してチャネルの接続、顧客データの標準化、プロセスの文書化にかかる時間を短縮します。これにより、カスタマーサービス担当者との通話の回数や時間が減るため、顧客の待ち時間が短縮され、顧客満足度が向上します。

運営の合理化

グローバルにプロセスを標準化し、業務のサイロを解消します。また、複雑な保険業務を効率化し、サードパーティと効率的に連携できます。デジタルワーカーは、AIテクノロジーを活用してデータを抽出したり、個別のシステムをアップデートしたり、ユーザーとやり取りしたり、確認書を送信したりします。

財務基盤の構築

業務コストを削減して生産性を高め、各自のペースでシステムを変革して将来に向けた基盤を構築します。

規制遵守と不正検出

不正行為を早期に検出して防止し、新しい規制や規制の変更に対応します。無効な請求や契約の発生を抑えます。従来、請求処理は手間のかかるプロセスで、保険会社が複数のソースからデータを収集する必要がありました。たとえば、生命保険の約款を作成するために過去の診療記録を収集するといったことが挙げられます。

デジタルワーカーなら、複数のポイントから情報を抽出したり、関連ソースを統合したり、システムにデータを入力したり、顧客の身元を確認したり、不正のおそれがある請求にフラグを立てたりすることが可能です。

中間調整

中間調整の方法を問わず、デジタルワークフォースを活用することでプロセスを標準化できます。デジタルワーカーは、データを信頼できる唯一の情報源にします。また、契約の変更をすばやく処理し、最終的にシームレスな(面倒のない)顧客体験を提供します。

更新

保険更新は、価格設定や証書の作成に関するありとあらゆる時間のかかる要素を含む、手動タスクの中でも特に負荷の高いプロセスです。デジタルワーカーであればこうした業務をすべて効率化できるため、従業員は顧客維持に注力することができます。

コールセンターサポート

デジタルワーカーは、デジタル面でカスタマーサポート担当者の右腕になってくれます。チャットボットやその他の類似するAIテクノロジーを駆使して、基本的なFAQから商品情報の参照、担当者への複雑な問題のエスカレーションまで、顧客からの問い合わせにリアルタイムで対応できるのです。

保険業界におけるIAとRPAのメリット

その効果に確証が持てない方のために、保険業界でIAを活用することによって得られる主なメリットを見ていきましょう。

レガシーシステム内で動作

IAは、AIテクノロジーを使用し、既存のレガシーアプリケーションやレガシーシステム内で動作します。そのため、実装の間接費を抑えることができるうえ、従業員は現実的なタイムスケールでシステムの変革に取り組むことができます。

コスト削減 

IAによって業務プロセスが効率化されるため、組織全体でメリットを得られます。IAを活用してリソースをより価値の高いタスクに割り当てることで、間接費を削減することができます。さらに、デジタルワーカーではワークフローの中断につながるおそれのある問題にフラグが立てられるため、ミスの選別に費やす時間を減らすことができます。

よりよい商品の提供

デジタルワーカーは顧客のニーズをモニタリングし、個々の顧客に沿った商品のみを提示することができます。例として、酌量すべき事情のある特別条項が必要な対象者に、カスタマイズ可能な生命保険を提案するといったことが可能です。

IAを活用すれば、顧客のニーズに沿った商品を創出することができます。さらに、反復的なタスクに費やす時間が減るため、従業員は顧客中心の新しい商品ラインの開発に注力できるようになります。

同時に、さらなるクロスセルの機会がもたらされます。自然言語処理(NLP)チャットボットなどのAI搭載ツールが顧客とやり取りし、商品を提案したりニーズに応じた補償を提示したりして、カスタマイズされた体験を提供します。

迅速かつ正確な保険請求処理

従来の請求処理では、データをさまざまなドキュメントから手動で収集し、他のシステムに入力します。このような作業は、従業員にとって非常に単調で時間のかかるものです。

IAを使えば、デジタルワーカーによって膨大な請求データを簡単に移行することができ、顧客が請求を行った際により迅速な対応が可能になります。

データの正確性の向上 

手動プロセスはミスが起きやすいものです。デジタルワーカーを導入することで、保険会社はデータの安全性を確保できます。デジタルワーカーは規制要件に従い、所定のシステム間でデータを安全かつ正確に移行します。

顧客満足度の向上

迅速かつ前向きな顧客対応を実現し、サポートを必要とする顧客のために時間を割き、請求にすばやく対応して、円滑なコミュニケーションを図ることができます。IAを導入して顧客ジャーニーの効率化に注力することにより、顧客や従業員に優れた体験を提供しつつ、利益を増やすことができます。

IAにより、保険会社は、顧客のオンボーディングから保険解約手続きの簡素化まで、エンドツーエンドのプロセスを迅速化できます。

従業員満足度の向上

インテリジェントドキュメント処理(IDP)や光学文字認識(OCR)などのIAテクノロジーを活用すれば、顧客データを自動的にデジタル化し、従業員を手動によるデータ入力タスクから解放できます。従業員はより有意義な作業に取り組めるようになり、仕事に対する満足度が大幅に向上します。

その他のメリット

ご覧のように、IAはさまざまな形で保険業界にメリットをもたらします。本当にIAが役立つかどうかまだ確信が持てないという方のために、さらなるメリットをいくつかご紹介します。

  • エンドツーエンドのプロセスの自動化とビジネス全体の作業の標準化を可能にする拡張性
  • 精度の大幅な向上による高品質な業務成果の実現
  • 大幅な作業時間の短縮(年数千時間)
  • 生産性と収益性の向上
  • 100%の精度とコンプライアンス

自動化プログラムの導入

ここまで、IAがあらゆる面で保険会社の改善に役立つことを示してきましたが、実際のところIAはどのように実装するのでしょうか。

詳細なアプローチをお探しの場合は、自動化プログラムの構築と維持に関するステップバイステップガイドであるSS&C | Blue Prism®ロボティックオペレーティングモデル(ROM™2)をご活用ください。

ROM:まとめ

ここでは、当社の自動化方法論の基礎をご紹介します。IAプログラムを成功させたいのであれば、まず既存のプロセスを分析して明確化し、IAから最もメリットを得られる領域を把握する必要があります。自動化において重要なのは、適切なプロセスで開始すれば短期間で社内全体に導入できるということです。

では、最適なプロセスを見極めるにはどうすればよいのでしょうか。

その方法は実に簡単です。プロセスマイニングとタスクマイニングを行えば、どのプロセスが自動化の最適な候補なのかを明らかにできるほか、そうしたプロセスにおいてパフォーマンスの向上を妨げているボトルネックを見つけ出し、それらの解消に注力することもできます。これによりROIを最大化でき、プロセスを最高のパフォーマンスで進めながら自動化を拡張することができます。

SS&C | Blue Prism® Process Intelligence(BPPI)は、プロセスマイニング、タスクマイニング、ビジネスインテリジェンスの自動化機能を組み合わせて提供します。BPPIは、プロセスディスカバリー、分析、最適化によってプロセスの変革をサポートします。

自動化を成功させる鍵は、絶えずモニタリングと改善を行い、自動化の成熟度が上がるにつれて微調整を加えることです。

保険業界におけるIAとRPA

IAとRPAは、顧客ニーズの高まり、コストの上昇、イノベーション実現へのプレッシャー、収益を生み出すソリューションの模索、競合他社との差別化の追求といった、今日の保険業界が直面している多くの問題を解決します。

組織が後れを取るのを傍観せず、IAを活用して数々の課題に立ち向かいましょう。

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