Hvordan RPA omformer forsikringsbransjen: casestudier og innsikt

1. november 2025 10 min lesing

Jeg leste nylig noe som fikk meg til å stoppe opp.

New Yorks finansdepartement har nettopp bøtelagt 37 bilforsikringsselskaper. De store. Det totale antallet treff? Tjue millioner dollar. Ikke for svindel. Ikke for dårlig håndtering av kundedata. Bare for å ha unnlatt å rapportere nye og kansellerte poliser i tide. Sånn er det bare. Langsom, manuell rapportering.

Og i 2026Det er alt som skal til for å havne i myndighetenes søkelys. DFS var tydelig: Forsikringsselskapene er ansvarlige for nøyaktig og rettidig rapportering, selv om statens systemer er utdaterte og fortsatt offline. Å si "Prosessen vår er ikke bygget for det" holder ikke lenger. Og det burde det egentlig ikke.

Men det er bare begynnelsen. Disse utdaterte prosessene utgjør ikke bare en risiko i forhold til tilsynsmyndighetene, de forsinker også alt fra forsikringstegning og skadebehandling til kundeservice. Og når hastighet, nøyaktighet og tillit er valutaen for merkevaren din, er det et reelt problem.

Så dette føles som det rette øyeblikket for å snakke om RPA og gi et direkte innblikk i hvordan det aktivt løser problemer som har bremset forsikringsteamene i årevis.

La meg vise deg hva som fungerer, hva som ikke fungerer, og hva forsikringsselskapene endelig gjør annerledes i 2026og viktigst av alt, hva du kan gjøre nå for å komme videre.

Viktige læringspunkter

RPA hjelper forsikringsselskapene automatisere regelbaserte oppgaver med høyt volum, for eksempel skadeinntak, forsikring og lovpålagt rapportering, uten å erstatte kjernesystemene.
Forsikringsselskaper som bruker RPA har sett målbare fordeler, som 27% raskere registrering av krav og 34% mer nøyaktig priser.
Kombinasjonen av RPA og AI låser opp intelligente evner som svindeloppdagelse, dokumentforståelse og prediktive arbeidsflyter.
Eldre systemer, bot-styring og mangel på intern kompetanse er vanlige hindringer, men de er overkommelig med riktig partner og planlegging.
Innowise implementerer RPA-løsninger som tilpasser seg den virkelige forsikringsvirksomheten, fra automatisering av FNOL til GDPR-kompatible revisjonsspor.

Forsikringsselskaper som ser reell avkastning fra RPA, automatiserer ikke bare repetitive oppgaver. De retter seg mot prosesser med stor innvirkning, tilpasser automatiseringen til strategiske mål og etablerer en sterk styring fra starten av. Det er forskjellen mellom kortsiktige effektivitetsgevinster og langsiktig driftstransformasjon.

Dmitry Nazarevich

CTO

Automatisering av robotiserte prosesser i forsikringsbransjen: øyeblikksbilde av markedet

Automatisering av robotiserte prosesser, eller RPA, er i bunn og grunn programvare som håndterer de repeterende oppgavene teamet ditt arbeider med hver dag. Den logger seg inn i systemer, flytter data, kjører kontroller og fyller ut skjemaer. Den typen arbeid som stjeler tid og tapper fokus.

I forsikringsbransjen stopper aldri denne typen arbeid. Og de fleste teamene gjør det fortsatt manuelt. Eller halvveis manuelt. Eller manuelt med tre skjermbilder åpne. Krav, retningslinjer, compliance, fakturering - alt avhenger av hastighet, nøyaktighet og at man gjør den samme oppgaven på samme måte tusenvis av ganger.

Det er derfor forsikring er en perfekt match for RPA.

Ifølge Verified Market Reports var RPA-markedet innen forsikring verdt 5,27 milliarder dollar i 2024. Det forventes å nå 18,12 milliarder innen 2033, med en jevn vekst fra 2026 og fremover.

Og avkastningen er reell. Noen finansselskaper opplevde opp til 200% ROI i løpet av det første året. Ikke bare kostnadsbesparelser, men også raskere behandling, færre feil og mindre tid som går tapt i kampen mot trege systemer.

RPA er ikke her for å erstatte medarbeiderne dine. Den er her for å ta bort det grove arbeidet, slik at de kan fokusere på de tingene som krever menneskelig dømmekraft.

Strategisk verdi av RPA i forsikringsbransjen

RPA gir verdi på to nivåer, og begge er viktige. På toppen gir det forsikringsselskapene fleksibilitet til å handle raskere, betjene smartere og skalere uten kaos. På grunnplanet rydder det opp i rotet, slik at teamene faktisk kan få ting gjort.

Så i stedet for å slå alt sammen, deler jeg det opp. Først de strategiske gevinstene. Så de operasjonelle. La oss begynne på toppen.

Strategiske fordeler

Fleksibilitet og skalerbarhet i virksomheten

Vekst bør ikke begrenses av manuelle prosesser. Men for de fleste forsikringsselskaper er det slik virkeligheten er. Alle nye produkter eller prisjusteringer støter på den samme veggen: for mange overleveringer, for mye manuelt arbeid. RPA rydder veien. Det frigjør teamet ditt og lar deg skalere uten å øke antall ansatte. Slik kan forsikringsselskapene iterere raskere og teste nye ideer uten de vanlige flaskehalsene.

Forbedret kundeopplevelse

RPA er her for å gjøre serviceteamet ditt raskere. Tenk på den første skademeldingen (FNOL). Med RPA på plass kan krav triageres automatisk, data kan verifiseres umiddelbart, og statusoppdateringer kan sendes ut uten at en representant trenger å løfte en finger. Ingen flere "vi kommer tilbake til deg"-forsinkelser. Bare raskere svar, smidigere interaksjon ved alle kontaktpunkter og kunder som føler seg ivaretatt.

Datastøttet beslutningstaking

Forsikringsselskapene mangler ikke data. De er bare begravd i uhåndterlige, gamle systemer eller spredt på ulike plattformer. RPA samler dem og gjør dem brukbare. Når roboter automatisk henter data fra underwriting-verktøy, CRM- og policesystemer, får de innsikt i løpet av timer, ikke dager, og forsterker det som dataanalyse kan levere.

Raskere produktutviklingssykluser

Lanseringen av et nytt forsikringsprodukt stoppes av en smertefull kjede av trinn: søknader, godkjenninger, systemoppdateringer, testing og opplæring. Det meste av dette følger de samme mønstrene hver gang. RPA gjør det raskere ved å håndtere det repeterbare oppsett- og konfigurasjonsarbeidet bak kulissene. Du kommer raskere ut på markedet uten å overvelde drifts- eller IT-teamene dine.

Operasjonelle fordeler

Raskere behandlingstid

Skadebehandling, forsikringstegning og endringer i forsikringspoliser er avhengig av hastighet og presisjon. RPA håndterer repetitive trinn som dokumentinntak, datasjekker og systemoppdateringer. Det betyr at prosesser som tidligere tok flere dager, nå kan fullføres på få timer. Og du trenger ikke å endre kjernesystemene dine - det er bare å legge til RPA på toppen.

Færre manuelle feil

Du vet hvordan det er. Noen kopierer et navn fra ett skjema til et annet og glemmer et siffer. Eller limer inn feil polisenummer i CRM. Multipliser det med tusenvis av transaksjoner, og du ser på en reell risiko. RPA fjerner denne risikoen. Når du har lært opp roboten med nøyaktige data, gjør den jobben på samme måte hver gang.

Reduserte kostnader for å betjene

Når folk snakker om kostnadsbesparelser, overser de ofte hva som egentlig driver dem. Det er ikke bare færre arbeidstimer. Det er mindre friksjon. Når en prosess kjøres fra ende til ende uten menneskelig innblanding, unngår du frem og tilbake, omarbeiding og eskaleringer. Slik bidrar RPA til å senke de reelle servicekostnadene uten at det går på bekostning av kvaliteten.

Økt fokus på verdifullt arbeid for de ansatte

Her er den skjulte gevinsten. Når du fjerner de kjedelige tingene, blir folk bedre til det arbeidet som betyr noe. Underwriterne får mer tid til de vanskelige sakene. Takstmennene kan fokusere på komplekse krav. Kundeserviceteamene bruker mindre tid på å omdirigere kunder til ofte stilte spørsmål eller policysider, og mer tid på å løse komplekse saker. Og den typen arbeid? Det er det som driver ytelse, kundelojalitet og kundetillit.

Dropp den manuelle kverningen. La roboter håndtere belastningen

Hvordan RPA fungerer i forsikringsbransjen: brukstilfeller

Nå som vi har sett på hvordan RPA gir både strategisk og operasjonell verdi i forsikringsbransjen, skal vi se nærmere på hva som faktisk får den til å fungere. Hva automatiserer den? Hvor kobles den inn? Hvilke verktøy gir den liv?

Her er en oversiktlig oversikt over hvordan RPA fungerer i reelle forsikringsoperasjoner.

Bruksområde	Hva RPA gjør	Teknisk stakk/systemer
Behandling av erstatningskrav	Fanger inn FNOL-data via OCR, validerer automatisk informasjon om forsikringstakeren, overfører data til kjernesystemer og utløser regler for behandling.	OCR-verktøy (ABBYY, Hyperscience), kjerneadministrasjonssystemer (Guidewire, Duck Creek), BPM-plattformer (Pega).
Tegning av forsikringer	Aggregerer data fra usammenhengende systemer, både interne og eksterne, scorer risikoprofiler ved hjelp av forhåndsdefinert logikk og fyller ut underwriting-plattformer.	Datasjøer, tredjeparts risikomotorer (LexisNexis), underwriting-verktøy (RiskMatch, Applied Rater).
Automatisering av kundeservice	Ruter saker basert på innhold, eskalerer unntak og integreres med CRM for automatisk oppdatering av saksstatus.	CRM (SalesforceZendesk), NLP-verktøy (Azure AI, Google Dialogflow), ticketing-plattformer (ServiceNow).
Påvisning av svindel	Skanner innkommende data for avvikende verdier, flagger avvik basert på forhåndsdefinerte terskelverdier og støtter AI-basert mønstermatching.	RPA med AI-moduler (UiPath AI Center, Automation Anywhere IQ Bot), analyselag (Power BI, Tableau).
Lovpålagt rapportering	Automatisk generering av samsvarsrapporter, henting av strukturerte og ustrukturerte data fra systemer og opprettelse av reviderbare poster.	RegTech-verktøy (Clausematch, ComplyAdvantage), rapporteringssystemer, dokumentlagre (SharePoint, Box).
Automatisering av rutineoppgaver	Henter ut data fra e-poster/dokumenter, overfører oppdateringer til CRM- og policy-systemer og logger aktivitet for sporbarhet.	E-postanalysatorer, CRM-systemer, policyadministrator (Sapiens, Majesco), automatiseringsverktøy (UiPath, Blue Prism).
Avstemming av premie	Sammenligner betalings- og policeregistreringer, identifiserer uoverensstemmelser og oppdaterer finansregnskapet i sanntid.	ERP (SAP, Oracle), policyadministrator, RPA-roboter for avstemming og rapportering.
Innføring av megler	Automatiserer datainnsamlingen fra meglere, validerer legitimasjon og oppdaterer CRM- og compliance-systemer.	CRM (Salesforce, HubSpot), KYC/AML-API-er, dashbord for samsvar, onboarding-plattformer.
Varsler om fornyelse	Utløser varsler om fornyelse av polisen basert på kundesegment og vilkår, og logger kundeinteraksjoner automatisk.	CRM, kampanjeverktøy (Marketo, ActiveCampaign), policyadministrator, varslingsmotorer.
Utveksling av gjenforsikringsdata	Henter ut avtaledata og skadedata, formaterer og overfører dem til reassurandørportaler og sørger for at de er fullstendige.	Reassuransemoduler, kjerneforsikringsplattformer, sikre dataoverføringsprotokoller, RPA-orkestrering.
Migrering av data	Overfører data fra eldre plattformer til moderne systemer med validering og feilhåndtering på feltnivå.	Eldre systemer, skylagring (AWS, Azure), ETL-verktøy, automatiseringsplattformer (UiPath, Power Automate).
Behandling av agentprovisjoner	Beregner meglerprovisjoner, genererer betalingsinstruksjoner, logger rapporter for revisjon og samsvar.	Provisjonsmotorer, lønnssystemer, Excel-makroer, finansprogramvare, RPA-arbeidsflyter.

Kraften i RPA og AI innen forsikring

RPA er flink til å følge regler. Men når du legger inn AI, begynner den også å ta beslutninger. Det er da automatiseringen går fra å være nyttig til å bli virkelig intelligent. La oss se nærmere på hvordan det fungerer i reelle arbeidsflyter i forsikringsbransjen.

Dokumentintelligens som lærer av dataene dine

Tenk på hvor mye forsikring som fortsatt baserer seg på papirarbeid: skannede skjemaer, håndskrevne notater, PDF-filer begravd i e-poster. Med intelligent dokumentbehandling (IDP) kan roboter faktisk forstå og trekke ut relevante data fra alt dette. Ikke bare ved å trekke ut tall fra sirlige tabeller, men ved å tolke virkelige dokumenter med manglende felter, merkelige formater og til og med håndskrift. Plutselig trenger ikke skademeldingspakken en fullstendig manuell gjennomgang. Roboten leser den, validerer den og sender den inn i systemet, og folk trenger bare å gripe inn hvis det er noe galt.

Den typen intelligens kommer ikke fra hyllevare-modeller. Hos Innowise trener vi IDP-systemene på dine faktiske krav, retningslinjer og skjemaer. Det betyr at robotene lærer seg å jobbe med det virkelige rotet ditt, ikke bare med laboratorieforhold. Resultatet: færre unntak, renere data og raskere behandling fra dag én.

NLP-arbeidsflyter som forstår og handler

Nå kan du bruke denne intelligensen på kommunikasjon. AI kan lese innkommende e-poster, supporthenvendelser og CRM-notater, og faktisk forstå hva som blir sagt. Den fanger opp hvor mye det haster, intensjoner og følelser. Så i stedet for at teamet ditt manuelt må sortere gjennom meldinger, klassifiserer og oppsummerer AI dem, og RPA tar det derfra, dirigerer tickets, oppdaterer poster eller eskalerer et problem før det glipper.

Men det er én ting jeg alltid fremhever: Ikke bare sett inn en generisk modell og si at det er gjort. En god RPA-partner vil lære opp AI i dine faktiske meldinger og arbeidsflyter, slik at systemet lærer seg din tone, din terminologi og dine prioriteringer. Det er den eneste måten det virkelig kan forstå hvordan kundene dine snakker, og hva som virkelig betyr noe for teamet ditt.

RPA som reagerer på spådommer, ikke bare regler

Og det er her det blir virkelig interessant. Med nok data kan AI begynne å oppdage mønstre som teamet ditt kanskje overser. En fornyelse som ser ut som om den er i ferd med å gå i vasken. Et krav som viser tegn på svindel. En forsikringstaker hvis risikoprofil er i endring. I stedet for bare å varsle noen, kan RPA omdirigere arbeidsflyten, flagge en sak eller utløse en proaktiv henvendelse. Det er automatisering som tilpasser seg situasjonen i sanntid.

Hos Innowise gir vi liv til dette ved å integrere prediktive modeller med kjernesystemene dine, enten det er den forsikringsadministrative plattformen, CRM-systemet, skademotoren eller BI-verktøy. Så når dataene tyder på en risikoendring eller et atferdsmønster, handler systemet umiddelbart, omprioriterer køer, setter i gang regelbaserte tiltak eller synkroniserer oppdateringer på tvers av kanaler. Alt forblir i flyt, og ingenting blir oversett i overleveringen.

Tenk nytt om forsikringsdrift med smarte AI + RPA-verktøy

RPA-implementering i forsikringsbransjen: hva du bør være oppmerksom på

Jeg skulle gjerne sagt at RPA bare er positivt, men det ville ikke vært ærlig. Det finnes reelle utfordringer, og det hjelper ingen å hoppe over dem. Noen prosesser spiller bare ikke godt sammen med roboter. Noen systemer slår tilbake. Og hvis teamet ditt ikke er klart, kan selv den beste automatiseringen stoppe opp. Det er disse tingene jeg alltid ber kundene om å se på tidlig. Hvis du kommer i forkant av dem, får du raskere gevinst.

Integrering med eldre systemer

De fleste forsikringsselskaper er fortsatt avhengige av systemer som ble bygget lenge før RPA i det hele tatt var et konsept. Det er ikke noe problem, men det betyr at robotene dine må jobbe med brukergrensesnitt med grønn skjerm, terminalemulatorer eller utdaterte databaser. Hvor godt du lykkes her, avhenger av hvor godt du kartlegger prosessene, planlegger unntakene dine og unngår å basere deg på automatiseringer på overflatenivå alene.

Datasikkerhet

Bots gjør ikke feil, men uten beskyttelsestiltak kan de fortsette å samle inn eller flytte data de ikke burde. Det er et stort problem når de håndterer PII, skadeopplysninger eller økonomiske opplysninger. Derfor trenger du tilgangskontroll for å sette grenser, kryptering for å beskytte dataene de berører, og logging for å overvåke hvert eneste steg. Og ja, dette inkluderer tredjeparts RPA-plattformer som kjører i skyen.

Adopsjon og tilsyn

RPA endrer ikke bare hvordan oppgaver blir utført. Det endrer også hvem som gjør dem, hvem som eier prosessen, og hvordan suksess ser ut. Det er derfor prosjekter mislykkes når du behandler dem som rene IT-initiativer. Du trenger tilslutning fra forretningsbrukere, praktisk opplæring og løpende styring. Begynn i det små. Vis verdien tidlig. Skaler med en plan.

Bot-styring og livssyklus

De første robotene er vanligvis enkle. Det er de neste femti som blir vanskelige. Hvem eier dem? Hvem oppdaterer dem når policyadministratorsystemet endres? Hvordan håndterer du unntak, logging eller tilbakeføring? Hvis du ikke planlegger for livssyklusadministrasjon, ender du opp med zombieroboter og skjør automatisering som går i stykker i bakgrunnen.

Forventninger til avkastning

Automatisering er ikke magi. Noen prosesser er bare ikke klare. Kanskje er de for ustrukturerte. Kanskje er de fulle av løsninger. Derfor kommer de største ROI-gevinstene ofte etter at du har ryddet opp først. Kartlegg prosessene dine. Eliminer støy. Automatiser deretter. Det er slik du får resultater som faktisk skalerer.

Skalering på riktig måte

Du kan bygge ti roboter i et pilotprosjekt og se reell verdi. Men å skalere det til automatisering i hele bedriften? Det er noe helt annet. Du trenger orkestrering, overvåking, varsling, versjonskontroll og et team som vet hvordan du skal holde det hele i gang. Ellers blir automatiseringen bare enda en driftsbyrde.

Talent og ferdigheter

Dette handler ikke bare om å ansette en RPA-utvikler. Du trenger folk som forstår hvordan du oversetter forsikringsarbeidsflyter til automatiseringslogikk. Hvis du ikke har denne kompetansen internt, bør du planlegge opplæring eller en langsiktig partner som har det.

Etterlevelse og etterprøvbarhet

I regulerte markeder er hver eneste handling viktig. Robotene dine må logge hva de gjorde, når og hvorfor. Det betyr at revisjonsspor må bygges inn i automatiseringen fra dag én, ikke som en ettertanke. Og ja, revisorer vil be om å få se den.

Casestudier og innsikt

La oss gå rett på sak. Nedenfor ser du hvordan vi har brukt RPA og AI til å skape reelle resultater innen forsikring. Og fordi automatisering gir verdi i alle bransjer, tar jeg også med to quick wins fra bank og produksjon. Ulike domener, men samme fremgangsmåte. Hvis det fungerte der, er det en god sjanse for at det kan fungere for deg også.

Automatisering innen forsikring: 34% mer nøyaktig underwriting og prising

Et europeisk multiforsikringsselskap kom til oss med et velkjent problem: for mange skademeldinger, for mye papirarbeid og ikke nok automatisering til å håndtere belastningen. Teamene deres var begravd i e-poster, PDF-filer og fragmenterte verktøy. Det tok flere dager å behandle kravene. Underwriters jobbet med utdaterte eller ufullstendige data. Og samsvarsvurderinger? Helt og holdent manuelt.

Her er hvordan vi snudde det med en fullskala RPA-løsningog kombinerer automatisering med maskinlæring:

Inntak av krav: Vi har tatt i bruk roboter som henter ut nøkkeldata fra skannede politirapporter, legejournaler og skadebilder. Skademeldinger registreres automatisk, og uoverensstemmelser flagges uten menneskelig gjennomgang.
Underwriting og prising: Historiske skadedata og interne risikomodeller styrer nå premieberegningene. Ingen flere regneark eller magefølelser. Prisfastsettelsen er rask, konsekvent og fullt ut reviderbar.
Oppdagelse av svindel: RPA-roboter sammenligner nye krav med tidligere saker. Mistenkelige mønstre eskaleres umiddelbart, slik at teamet kan handle før dårlige krav blir utbetalt.
Overholdelse av lover og regler: Alle retningslinjer og krav sjekkes mot gjeldende regler. Robotene verifiserer ID-dokumenter, logger aktivitet og håndhever GDPR-beskyttelse uten forsinkelser eller hull.
Automatisering av backoffice: Betalinger, skatt, risikofangst og regnskapsoppgaver kjøres nå uten manuell input. Ingen flere forsinkelser på grunn av overleveringer eller menneskelige feil.

Hva har endret seg?

27% raskere registrering av krav
34% økning i prisfastsettelse og forsikringspresisjon
Sterkere svindelkontroller og revisjonsberedskap bakt inn
Endelig kan de ansatte fokusere på edge cases, ikke på det som er travelt

Dette var ikke bare et effektivitetstiltak. Det ga teamene deres tid tilbake, reduserte risikoen og la grunnlaget for smartere, datadrevet vekst.

RPA utover forsikring: lærdom du kan ta med deg

Caset ovenfor viser hva RPA kan gjøre spesielt for forsikringsselskaper, men la meg zoome ut et øyeblikk for å vise hvor allsidig og kraftfull denne teknologien egentlig er.

Bankvirksomhet: 2 ganger så høy effektivitet, 64 timer manuelt arbeid spart per uke

En stor amerikansk bank hadde problemer med å overholde SOX- og ITGC-reglene, fordi den i stor grad baserte seg på manuell dataregistrering og regnearkdrevne kontrollsjekker. Vi bygget et RPA-løsning med OCR og tilpassede Workfusion-skript for å hente ut data fra revisjonsdokumenter, utføre automatiske kontrollvalideringer og generere samsvarslogger. Resultatet: 64 timer mindre manuelt arbeid hver uke, og bedre revisjonsberedskap over hele linjen.

Produksjon: 27% raskere anskaffelser, 6 årsverk automatisert

En ledende produsent av hvitevarer i EU hadde en fragmentert innkjøpsprosess - PDF-filer, e-postbestillinger, manuelle fakturagodkjenninger og sporing av forsendelser spredt over flere systemer. Vi implementerte UiPath-baserte roboter med OCR- og API-integrasjoner for å lese bestillinger automatisk, validere antall og priser og synkronisere dem med CRM-systemet. Vi la også til sporing av forsendelser i sanntid via webscraping og API-anrop. Dette resulterte i en økning på 27% i innkjøpshastigheten og 6 årsverk som ble omfordelt til mer verdifullt arbeid.

Disse eksemplene er riktignok ikke fra forsikringsbransjen, men mønstrene gjelder absolutt. Hvis du drukner i skademeldinger, trege fornyelser eller risikosjekker som tar flere dager, er det stor sjanse for at de samme automatiseringsmodellene kan gi store gevinster for deg også. Samme teknologi, bare skreddersydd til dine arbeidsflyter - og samme resultater.

Oppdag hva det rette RPA-brukstilfellet kan åpne opp for deg

Slik kommer du i gang med RPA i forsikringsbransjen

Før vi avslutter, vil jeg gi deg en sjekkliste for å få RPA i gang. Dette er ikke et teknisk dypdykk, men snarere et sett med viktige ting du bør fokusere på når du begynner å planlegge. Hvis du mener alvor med å få automatiseringen til å feste seg, er dette boksene det er verdt å krysse av for.

Identifiser prosesser som er klare for automatisering

Begynn med å gå gjennom virksomheten for å finne oppgaver som er

Repetitiv og regelbasert (f.eks. inntak av krav, dataregistrering, dokumentmatching)
Tidkrevende og høyt volum
Utsatt for menneskelige feil

Tips: Bruk verktøy for prosessutvinning eller engasjer en partner som Innowise for å få fortgang i denne fasen.

Prioriter etter ROI og innvirkning på virksomheten

Når du har en liste, kan du evaluere hver arbeidsflyt basert på:

Anslått tidsbesparelse
Potensial for kostnadsreduksjoner
Risikoreduksjon (f.eks. oppgaver knyttet til samsvar)
Automatiseringens kompleksitet

Tips: Begynn med prosesser med lav kompleksitet og stor innvirkning, ettersom de gir deg raske gevinster og intern oppslutning.

Velg riktig RPA-plattform

Velg et verktøy som støtter dine nåværende og fremtidige behov. Tenk over dette:

Tilstedeværende roboter for human-in-the-loop-oppgaver (f.eks. agentstøtte)
Uovervåkede roboter for helautomatiske prosesser (f.eks. batchbehandling av krav hver natt)
Orkestrerings- og overvåkingsfunksjoner
Integrasjonsmuligheter med eldre forsikringssystemer og tredjepartsapper

Tips: Innowise fungerer med ledende plattformer som UiPath, Automation Anywhere og Power Automateslik at vi kan hjelpe deg med å finne den som passer best.

Bygg et pilotprosjekt

Utvikle en RPA-løsning i liten skala for én høyt prioritert prosess. Sørg for å gjøre det:

Dokumenter arbeidsflyten "slik den er" og "slik den skal bli"
Fastsett klare suksessmål (f.eks. sparte timer, reduksjon av feil)
Involver sluttbrukerne tidlig for å avdekke unntak og grensetilfeller

Tips: En god pilot bør levere målbare resultater i løpet av 4-6 uker.

Skala med styring og støtte

Etter en vellykket pilot kan du utvide til andre bruksområder, men ikke mist kontrollen.

Etablere en intern RPA-styringsmodell (eller CoE)
Utarbeide dokumentasjon og prosedyrer for endringshåndtering
Planlegg vedlikehold og oppdateringer av boten etter hvert som forretningsprosessene utvikler seg

Tips: Innowise bygger ikke bare roboter. Vi tilbyr løpende support, overvåking av robotens helse og CoE-aktivering ved behov.

Avsluttende tanker

RPA er et strategisk virkemiddel. De forsikringsselskapene som kommer lengst, er ikke de som gjør mer av det samme raskere. Ved å la automatiseringen ta seg av rutinene kan medarbeiderne fokusere på å skape strategisk verdi: halvere tiden det tar å etterforske svindel, få bedre innsikt fra gamle arbeidsflyter og holde seg smidig mens konkurrentene går i stå.

En solid plan er viktig, men den er bare et verktøy. Den virkelige effekten kommer fra partneren bak den. Hvis du er klar til å gjøre veikartet ditt om til virkelige resultater, gir Innowise deg praktisk RPA-ekspertise på tvers av skadebehandling, tegning og kundeservice. Vi har gjort det, og vi vet hva som fungerer.

Se hvilke relaterte tjenester vi tilbyr

Siarhei Sukhadolski

FinTech-ekspert

Siarhei leder FinTech-avdelingen vår med dyp bransjekunnskap og et klart syn på hvor digital finans er på vei. Han hjelper kundene med å navigere i komplekse regelverk og tekniske valg, og utformer løsninger som ikke bare er sikre - men som også er bygget for vekst.

Les mer

Innholdsfortegnelse

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg når vi har behandlet forespørselen din.

Navn

Selskap

E-post

Telefon

Melding

Send oss en talemelding

Legg ved dokumenter

Last opp fil

Du kan legge ved én fil på opptil 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved å klikke på Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til våre Retningslinjer for personvern for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt samtykker du i at vi kan kontakte deg via taleanrop, SMS og meldingsapper. Priser for samtaler, meldinger og data kan gjelde.

Du kan også sende oss en forespørsel
til contact@innowise.com

Hva skjer videre?

Når vi har mottatt og behandlet forespørselen din, tar vi kontakt med deg for å beskrive prosjektbehov og signerer en taushetserklæring for å sikre konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt dine ønsker, behov og forventninger, utarbeider teamet vårt et prosjektforslag forslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tids- og kostnadsestimater.

Vi avtaler et møte med deg for å diskutere tilbudet og spikre detaljene.

Til slutt signerer vi en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt med en gang.