Automatisering in de verzekeringsbranche: 34% nauwkeurigere prijsstelling & acceptatie

Innowise heeft RPA geïmplementeerd om claimverwerking, underwriting, prijsstelling, fraudedetectie, naleving van regelgeving en meer te automatiseren.

Klant

Industrie

Verzekering

Regio

Klant sinds

2023

Onze klant biedt een gevarieerde portefeuille van verzekeringsdiensten, waaronder auto-, schade-, levens- en commerciële verzekeringen. Het bedrijf is uitgegroeid tot een vertrouwde naam op het gebied van verzekeringen en biedt een breed scala aan oplossingen op maat voor veelzijdige behoeften van zowel particulieren als bedrijven.

Gedetailleerde informatie over de klant kan niet openbaar worden gemaakt krachtens de bepalingen van de NDA.

Uitdaging

Het handmatig afhandelen van vragen van polishouders resulteerde in meerdere fouten

Onze klant had te kampen met aanzienlijke problemen op het gebied van automatisering van verzekeringen en rapporteerde meerdere fouten bij het afhandelen van vragen aan polishouders, handmatige registratie van claims, risicobeoordeling en polisadministratie. Het voornaamste probleem was de arbeidsintensieve aard van het werk, waarbij klantmanagers informatie uit verschillende bronnen moesten verzamelen en verifiëren, vaak verzand in een stapel papieren. Deze bronnen omvatten politierapporten voor autoverzekeringsclaims, foto's van beschadigde voertuigen of bagage voor reisverzekeringen, en medische gegevens voor levensverzekeringsclaims. Dit resulteerde vaak in vertragingen, inefficiëntie en een verhoogd risico op frauduleuze claims die door de mazen van het net glipten.

Daarom benaderde de klant ons met de verwachting de verwerking van claims te stroomlijnen, fraudedetectie te verbeteren, acceptatie en prijsstelling te optimaliseren, polisadministratie te automatiseren, naleving van regelgeving te garanderen en hun vermogen om snel te reageren op vragen van klanten te vergroten.

Oplossing

RPA voor verzekeringen die schaderegistratie, acceptatie en prijsstelling automatiseert

Op basis van een analyse van de workflow van de klant ontwikkelden we een RPA-oplossing die de hele verzekeringspijplijn automatiseert. Van claimregistratie tot het beantwoorden van vragen, onze specialisten hebben ook de fraudedetectie aanzienlijk verbeterd.

Schaderegistratie

Onze eerste focus lag op het automatiseren van de registratie en verwerking van claims en het verbeteren van de fraudedetectie, aangezien deze processen de levensader van een verzekeringsmaatschappij vormen. Op basis van onze ervaring implementeerden onze getalenteerde RPA-ontwikkelaars geavanceerde algoritmen voor gegevensextractie op basis van geavanceerde OCR-technologie (Optical Character Recognition). Hiermee werd relevante verzekeringsgerelateerde informatie opgehaald uit verschillende bronnen, waaronder politierapporten, foto's van beschadigde voertuigen, tekst uit medische dossiers, enz. Nadat OCR de informatie had verwerkt, gebruikte de automatiseringssoftware voor verzekeringen AI-gestuurde algoritmen om de nauwkeurigheid en volledigheid van gegevens te controleren en inconsistenties of potentiële problemen te markeren voor herziening.

Vervolgens consolideerden onze specialisten ongelijksoortige datasets via een centrale opslagplaats die de kans op redundantie en inconsistentie van gegevens minimaliseerde. Dit veranderde gefragmenteerde informatie in bruikbare inzichten en verminderde het risico op foutieve verwerking van claims aanzienlijk.

Underwriting en prijsstelling

Met behulp van data-integratietools stelde ons projectteam verzekeraars in staat om gegevens uit zowel externe als interne bronnen te verzamelen voor het evalueren en analyseren van de risico's die gepaard gaan met het verzekeren van mensen en activa. Vervolgens introduceerden we geavanceerde analysetools die speciaal waren ontworpen voor verzekeringstechnische acceptatie en die historische gegevens analyseerden en inzicht gaven in eerdere claims, verliezen en risicopatronen. Deze stap zorgde ervoor dat acceptatiebeslissingen gebaseerd waren op een volledig begrip van het risicoprofiel van de klant.

Om premies en inkomstenstromen te berekenen, hebben we AI-gestuurde prijsopties geïntegreerd op basis van historische claims van klanten en andere risicofactoren. Onze modellen voor machinaal leren analyseerde gegevens om de meest geschikte prijsstelling te bepalen en zorgde ervoor dat de prijsstrategieën van de polishouders overeenkwamen met hun risicobereidheid en marktpositionering.

Automatisering van afwikkeling

Naast het direct toepassen van RPA voor het verwerken van claims, acceptatie en prijsstelling, hebben we automatisering geïmplementeerd om transactionele taken te stroomlijnen, waaronder boekhouding, afwikkelingen, het vastleggen van risico's, kredietcontrole en belastingen. Onze software-engineers versnelden voorheen repetitieve, op regels gebaseerde en tijdrovende taken door middel van RPA-bots, die een belangrijke rol spelen bij het verwerken en automatiseren van schikkingen. Ze berekenden afwikkelingsbedragen op basis van polisvoorwaarden, startten betalingsprocessen en werkten polisrecords bij om deze transacties weer te geven, waardoor het afwikkelingsproces werd versneld en fouten tot een minimum werden beperkt.

Daarnaast hebben onze gescreende ontwikkelaars RPA geïmplementeerd om te helpen bij het beheer van verzekeringscontrole door premies en vergoedingen te bewaken, waarschuwingen te genereren bij overtredingen en polistransacties te bevriezen wanneer kredietlimieten worden overschreden.

Opsporing van fraude

Om patronen en anomalieën te identificeren die duiden op frauduleuze activiteiten, rustte ons projectteam de RPA-bots uit met machine-learningmogelijkheden die binnenkomende gegevens analyseerden, waaronder polisaanvragen en claims. RPA bots vergeleken huidige claims met historische gegevens en vonden verdachte of niet in aanmerking komende punten. Alle inconsistenties of afwijkingen van historische trends werden onmiddellijk onder de aandacht gebracht van de toegewijde specialisten. Zij zorgden op hun beurt voor onmiddellijke waarschuwingen om onderzoek te starten en de juiste acties te ondernemen.

Naleving van de regelgeving

Last but not least hebben onze doorgewinterde specialisten RPA gebruikt om uitgebreide nalevingscontroles uit te voeren. We hebben bots geprogrammeerd om te controleren of elke polis en klant voldoet aan de regelgeving in de sector, inclusief polisvoorwaarden, klantgegevens en financiële transacties. Dit omvatte ook het verifiëren van de authenticiteit van door de klant verstrekte informatie aan de hand van betrouwbare externe bronnen. RPA bots controleerden bijvoorbeeld de juistheid van persoonlijke identificatiedocumenten en financiële gegevens, om ervoor te zorgen dat het profiel van de klant overeenkomt met de verstrekte informatie.

Bovendien handhaafde ons projectteam de regels voor gegevensbeveiliging en privacy. We bewaakten en beveiligden gevoelige klantgegevens door middel van toegangscontrole, versleuteling en naleving van wetten op het gebied van gegevensbescherming zoals GDPR, waardoor we een degelijke bescherming tegen inbreuken garanderen.

Technologieën

RPA

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

Proces

Tijdens het hele ontwikkelingstraject hield ons team zich aan de Agile-methodologie om flexibiliteit en betrokkenheid van de klant te garanderen. Het project werd verdeeld in sprints van 3 weken, elk met specifieke en meetbare deliverables en tussentijdse voortgangscontroles.

We begonnen met een grondige analyse van de bestaande processen, pijnpunten en vereisten van de klant. Innowise's bedrijfsanalisten werkte samen met de belangrijkste belanghebbenden om duidelijke doelstellingen voor de RPA-oplossing vast te stellen. Ze bepaalden specifieke taken en processen die geautomatiseerd moesten worden binnen de verzekeringsactiviteiten, zoals het verwerken van claims, acceptatie, nalevingscontroles en meer. Aan het einde van deze fase leverden we een Visie- en Scope-document waarin de doelen en de reikwijdte van het project werden beschreven.

Op basis van de analyse maakten onze specialisten gedetailleerde stroomdiagrammen en procesdiagrammen om de automatiseringsstappen in kaart te brengen, die als basis dienden voor de RPA-workflows. Vervolgens ontwikkelden onze ervaren ingenieurs RPA-bots volgens de gedefinieerde regels en logica om specifieke taken binnen de verzekeringsprocessen uit te voeren.

Onze QA specialisten voerde rigoureuze tests uit om ervoor te zorgen dat de bots taken nauwkeurig en efficiënt uitvoeren, en testte ze op naleving en afhandeling van uitzonderingen.

Op dit moment controleert ons projectteam voortdurend de prestaties van de RPA-oplossing, pakt eventuele problemen direct aan en onderhoudt bots om veranderingen in processen of regelgeving aan te passen.

Team

RPA-ontwikkelaars

RPA bedrijfsanalist

Oplossing Architect

UiPath Orchestrator beheerder

UiPath bedrijfsprocesanalist

RPA Infrastructuur Ingenieur

UiPath QA ingenieur

RPA projectmanager

RPA CoE Manager

RPA ondersteuningsanalist

Resultaten

27% snellere schaderegistratie na ontwikkeling automatiseringssoftware voor verzekeringen

Innowise heeft een krachtige robotic process automation oplossing gebouwd voor de verzekeringsbranche, die de klant helpt bij claimverwerking, acceptatie, prijsstelling, fraudedetectie, naleving van regelgeving en meer. Voordat Innowise werd benaderd, worstelde de klant met omslachtige, handmatige operaties die gevoelig waren voor fouten en verkeerde berekeningen. Vanaf nu kunnen ze profiteren van RPA bots versterkt met ML die papierintensieve verzekeringsprocedures vereenvoudigen, zodat managers zich kunnen richten op meer gecompliceerde en niet-triviale activiteiten.

Dankzij het werk van ons projectteam hebben we een geavanceerde RPA-oplossing geleverd die de operationele efficiëntie van de klant op veel gebieden heeft verbeterd, van verbeterde nauwkeurigheid en beveiliging tot snellere verwerking van claims en meer bedrijfscontinuïteit.

Duur van het project

Juni 2023 - Doorlopend

27%

snellere registratie van claims

34%

nauwkeurigere prijsstelling en acceptatie

Gerelateerde gevallen

Neem contact met ons op!

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe

Neem een spraakbericht over uw
project op om het ons beter te helpen begrijpen

Voeg indien nodig aanvullende documenten bij

Bestand uploaden

Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

Wat gebeurt er nu?

Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken.

Heb je andere diensten nodig?

Media en amusement software ontwikkeling

Ontwikkeling van verzekeringssoftware

.NET ontwikkelingsbedrijf

Blockchain ontwikkelingsbedrijf

Ruby op rails

.NET MAUI ontwikkelingsbedrijf

Xamarin.Forms naar .NET MAUI migratiediensten

AI chatbot ontwikkelingsbedrijf

AIOps diensten

Professionele diensten voor bedrijfsanalyse

Data analytics dienst bedrijf

Diensten voor gegevensanalyse in de gezondheidszorg

Automatisering in de verzekeringsbranche: 34% nauwkeurigere prijsstelling & acceptatie

Klant

Uitdaging

Het handmatig afhandelen van vragen van polishouders resulteerde in meerdere fouten

Oplossing