Automatisering i forsikringsbransjen: 34% mer nøyaktig prising og underwriting

.NET

Virksomhetsanalyse

Dataanalyse

Data management (DMS)

DevOps

Forsikring

OCR

RPA

Innowise har implementert RPA for å automatisere kravbehandling, garanti, prising, svindeloppdagelse, overholdelse av regelverk og mer.

Kunde

Industri

Forsikring

Region

Kunde siden

2023

Vår kunde tilbyr en bred portefølje av forsikringstjenester, inkludert bil-, skade-, liv- og næringslivsforsikring. Selskapet har blitt et anerkjent navn i forsikringsbransjen og tilbyr et bredt spekter av løsninger som er skreddersydd for å dekke mange ulike behov for både privatpersoner og bedrifter.

Detaljert informasjon om kunden kan ikke utleveres i henhold til bestemmelsene i NDA.

Utfordring

Manuell håndtering av forespørsler fra forsikringstakere førte til flere feil.

Kunden vår hadde store utfordringer med å automatisere forsikringsarbeidet og rapporterte om mange feil i forbindelse med håndtering av henvendelser fra forsikringstakere, manuell skaderegistrering, risikovurdering og forsikringsadministrasjon. Hovedproblemet dreide seg om det arbeidskrevende arbeidet, der kundebehandlerne måtte samle inn og verifisere informasjon fra ulike kilder og ofte ble sittende fast i en haug med papirer. Disse kildene inkluderte politirapporter for bilforsikringer, bilder av skadede kjøretøy eller bagasje for reiseforsikringer, og medisinske journaler for livsforsikringskrav. Det resulterte ofte i forsinkelser, ineffektivitet og økt risiko for at falske krav glapp gjennom sprekkene.

Derfor henvendte kunden seg til oss med forventninger om å effektivisere skadebehandlingen, forbedre oppdagelsen av svindel, optimalisere tegning og prising, automatisere forsikringsadministrasjonen, sikre at regelverket overholdes og forbedre evnen til å svare raskt på kundehenvendelser.

Løsning

RPA for forsikring som automatiserer skaderegistrering, underwriting og prissetting

Basert på en analyse av kundens arbeidsflyt, utviklet vi en RPA-løsning som automatiserer hele forsikringsprosessen. Våre spesialister har også forbedret mulighetene for å oppdage svindel betydelig, fra registrering av krav til svar på forespørsler.

Registrering av krav

Vårt første hovedfokus var å automatisere skaderegistrering og -behandling og samtidig forbedre oppdagelsen av svindel, ettersom disse prosessene er livsnerven i et forsikringsselskap. Med utgangspunkt i vår erfaring implementerte våre dyktige RPA-utviklere avanserte datautvinningsalgoritmer basert på banebrytende OCR-teknologi (Optical Character Recognition). Den hentet relevant forsikringsrelatert informasjon fra ulike kilder, inkludert politirapporter, bilder av skadede kjøretøy, tekst fra medisinske journaler osv. Etter at OCR-teknologien hadde behandlet informasjonen, brukte programvaren for forsikringsautomatisering AI-drevne algoritmer for å verifisere at dataene er nøyaktige og fullstendige, og flagge inkonsekvenser eller potensielle problemer for gjennomgang.

Deretter konsoliderte spesialistene våre ulike datasett i et sentralisert datalager som minimerte risikoen for overflødige og inkonsistente data. På denne måten ble fragmentert informasjon forvandlet til nyttig innsikt, og risikoen for feilbehandling av krav ble betydelig redusert.

Underwriting og prising

Ved hjelp av verktøy for dataintegrasjon gjorde prosjektteamet vårt det mulig for forsikringsselskapene å samle inn data fra både eksterne og interne kilder for å evaluere og analysere risikoen ved å forsikre personer og eiendeler. I tillegg introduserte vi avanserte analyseverktøy spesielt utviklet for forsikringstegning, som analyserte historiske data og ga innsikt i tidligere skader, tap og risikomønstre. På denne måten sikret vi at forsikringsbeslutningene var basert på en helhetlig forståelse av kundens risikoprofil.

For å beregne premier og inntektsstrømmer har vi integrert AI-drevne prisalternativer basert på historiske kundekrav og andre risikofaktorer. Vår maskinlæringsmodeller analyserte data for å finne frem til den mest hensiktsmessige prissettingen, og sørget for at forsikringstakernes prisstrategier var i tråd med deres risikoappetitt og markedsposisjonering.

Automatisering av oppgjør

I tillegg til å ta i bruk RPA for skadebehandling, tegning og prising, implementerte vi automatisering for å effektivisere transaksjonsoppgaver, blant annet regnskap, oppgjør, risikofangst, kredittkontroll og skatt. Programvareingeniørene våre fremskyndet tidligere repetitive, regelbaserte og tidkrevende oppgaver ved hjelp av RPA-roboter, som bidro til å behandle og automatisere oppgjør. De beregnet oppgjørsbeløp basert på forsikringsvilkårene, iverksatte betalingsprosesser og oppdaterte forsikringsopplysningene for å gjenspeile transaksjonene, noe som gjorde oppgjørsprosessen raskere og minimerte antall feil.

I tillegg implementerte våre godkjente utviklere RPA for å hjelpe til med å administrere forsikringskontrollen ved å overvåke premier og avgifter, generere varsler om eventuelle brudd og fryse forsikringstransaksjoner når kredittgrensene ble overskredet.

Påvisning av svindel

For å identifisere mønstre og avvik som tyder på svindel, utstyrte prosjektteamet RPA-robotene med maskinlæringsfunksjoner som analyserte innkommende data, inkludert forsikringssøknader og krav. RPA-robotene sammenlignet aktuelle krav med historiske data og fant mistenkelige eller ikke-kvalifiserte punkter. De dedikerte spesialistene ble umiddelbart gjort oppmerksomme på eventuelle uoverensstemmelser eller avvik fra historiske trender. De utløste i sin tur umiddelbare varsler for å sette i gang undersøkelser og iverksette nødvendige tiltak.

Overholdelse av regelverk

Sist, men ikke minst, brukte våre erfarne spesialister RPA til å utføre omfattende samsvarskontroller. Vi programmerte roboter til å verifisere at alle forsikringer og kunder overholder bransjereglene, inkludert forsikringsvilkår, kundeopplysninger og finansielle transaksjoner. Dette inkluderte verifisering av autentisiteten til kundeopplysninger mot pålitelige eksterne kilder. RPA-robotene verifiserte for eksempel nøyaktigheten av personlige identifikasjonsdokumenter og finansielle poster, og sørget for at kundens profil stemmer overens med den oppgitte informasjonen.

I tillegg håndhevet prosjektteamet vårt regelverket for datasikkerhet og personvern. Vi overvåket og sikret sensitive kundedata ved hjelp av tilgangskontroll, kryptering og overholdelse av personvernlover som GDPR, noe som garanterte god beskyttelse mot sikkerhetsbrudd.

Teknologier

RPA

.NET, C#, Entity Framework, UiPath Studio, UiPath Data Service, UiPath Document Understanding, UiPath Test Suite, UiPath Automation Hub, UiPath Insights

Prosess

Under hele utviklingsforløpet fulgte teamet vårt Agile-metodikken for å sikre fleksibilitet og kundeinvolvering. Prosjektet ble delt inn i 3-ukers sprinter, hver med spesifikke og målbare leveranser og mellomliggende fremdriftskontroller.

Vi begynte med en grundig analyse av kundens eksisterende prosesser, smertepunkter og krav. Innowises forretningsanalytikere samarbeidet med viktige interessenter for å fastsette klare mål for RPA-løsningen. De bestemte hvilke spesifikke oppgaver og prosesser som måtte automatiseres i forsikringsvirksomheten, for eksempel skadebehandling, underwriting, samsvarskontroller med mer. På slutten av denne fasen leverte vi et visjons- og omfangsdokument som beskrev prosjektets mål og omfang.

Basert på analysen utarbeidet spesialistene våre detaljerte flytdiagrammer og prosessdiagrammer for å kartlegge trinnene i automatiseringen, som danner grunnlaget for RPA-arbeidsflyten. Deretter utviklet våre erfarne ingeniører RPA-roboter i henhold til de definerte reglene og logikken for å utføre spesifikke oppgaver i forsikringsprosessene.

Vår QA-spesialister utførte grundige tester for å sikre at robotene utfører oppgavene nøyaktig og effektivt, og testet dem for samsvarskontroller og unntakshåndtering.

For øyeblikket overvåker prosjektteamet vårt kontinuerlig RPA-løsningens ytelse, løser eventuelle problemer raskt og vedlikeholder roboter for å ta høyde for endringer i prosesser eller regelverk.

Team

RPA-utviklere

RPA-forretningsanalytiker

Løsningsarkitekt

UiPath Orchestrator-administrator

UiPath forretningsprosessanalytiker

RPA-infrastrukturingeniør

UiPath QA-ingeniør

RPA-prosjektleder

RPA CoE-leder

RPA-støtteanalytiker

Resultater

27% raskere skaderegistrering etter utvikling av programvare for forsikringsautomatisering

Innowise har utviklet en kraftig robotisert prosessautomatiseringsløsning for forsikringsbransjen, som hjelper kunden med skadebehandling, forsikringstegning, prissetting, oppdagelse av svindel, overholdelse av regelverk og mye mer. Før kunden henvendte seg til Innowise, slet de med tungvinte, manuelle operasjoner som var utsatt for feil og feilberegninger. Fra nå av kan de dra nytte av RPA-roboter styrket med ML som forenkler papirintensive forsikringsprosedyrer, slik at lederne kan fokusere på mer kompliserte og ikke-trivielle aktiviteter.

Gjennom prosjektteamets arbeid leverte vi en sofistikert RPA-løsning som forbedret kundens driftseffektivitet på mange områder, fra økt nøyaktighet og sikkerhet til raskere skadebehandling og økt forretningskontinuitet.

Prosjektets varighet

Juni 2023 - Løpende

27%

raskere registrering av krav

34%

mer nøyaktig prising og garantistillelse

Relaterte saker

Ta kontakt med oss!

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

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

Automatisering i forsikringsbransjen: 34% mer nøyaktig prising og underwriting

Kunde

Utfordring

Manuell håndtering av forespørsler fra forsikringstakere førte til flere feil.

Løsning