Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Zatrudnij nas
O nas
UsługiTechnologiePortfolio
Ilekroć moja ekipa inżynierska wkracza do ogromnego projektu ubezpieczeniowego i widzi swoich underwriterów wciąż żyjących w Excelu i Microsoft Access, od razu wiem, że czeka nas bardzo długa rozmowa.
Dokładnie taka konfiguracja nękała jednego z naszych rzeczywistych klientów korporacyjnych. Zespół ds. underwritingu ręcznie analizował ryzyko, ręcznie zatwierdzał warunki polis i ręcznie obliczał taryfy, więc każdy z tych kroków kosztował firmę ogromne ilości czasu i pieniędzy, podczas gdy sfrustrowani klienci po prostu odchodzili do szybszych konkurentów.
Ręczne gwarantowanie działa jak czysty architektoniczny ślepy zaułek, ponieważ fizycznie nie można skalować procesu bez agresywnego zawyżania listy płac. Nie można również zagwarantować spójności decyzji, ponieważ dwóch różnych underwriterów z łatwością wykona zupełnie różne połączenia dotyczące dokładnie tego samego wniosku w różnych dniach. Zdecydowanie nie można udzielić klientowi odpowiedzi w ciągu kilku minut, jeśli ręczne przetwarzanie podstawowych informacji wymaga kilku dni.
To jest dokładnie to miejsce automatyzacja zawierania umów ubezpieczeniowych wchodzi na scenę. Dane McKinsey pokazują W pełni zautomatyzowana wycena i underwriting będą obsługiwać ponad 90% polis indywidualnych i dla małych firm do 2030 r.. Rynek dla Zautomatyzowana technologia gwarantowania obecnie rośnie w ogromnym tempie 44,7% CAGR i oczekuje się, że osiągnie $674,1 mld euro do 2034 r., Jest to więc ogromna zmiana przemysłowa, która ma obecnie miejsce.
Przyjrzyjmy się, jak automatyzacja underwritingu ubezpieczeniowego faktycznie działa.
Underwriting zasadniczo służy jako podstawowy proces oceny ryzyka we wniosku ubezpieczeniowym, aby dowiedzieć się, z kim mamy do czynienia, obliczyć prawdopodobieństwo zdarzenia ubezpieczeniowego i określić dokładne warunki polisy. Stanowi to sedno działalności ubezpieczeniowej, dyktując zarówno rentowność firmy, jak i ogólne wrażenia klientów.
Ręczny cykl gwarantowania zmusza analityka do otrzymania wniosku, ręcznego zażądania danych z różnych źródeł, sprawdzenia wszystkiego pod kątem wewnętrznych wytycznych i podjęcia decyzji opartej wyłącznie na osobistym doświadczeniu przed odesłaniem wyniku do klienta. Cykl ten trwa od kilku dni do kilku tygodni, więc każdy pojedynczy krok wiąże się z ogromnym ryzykiem błędu ludzkiego lub wysoce subiektywnych ocen.
Zautomatyzowany underwriting w ubezpieczeniach zastępuje ten powolny cykl zakodowaną na stałe logiką oprogramowania, dzięki czemu modele ML, silniki reguł i zewnętrzne integracje baz danych wykonują dokładnie to samo zadanie w ciągu zaledwie kilku sekund. Algorytm robi to konsekwentnie, nie mając złego dnia ani nie radząc sobie z ludzkim zmęczeniem, co znacznie zmniejsza ryzyko podejmowania sprzecznych decyzji przez różnych pracowników.
Często widzę dokładnie ten sam obraz, gdy firmy ubezpieczeniowe zakładają, że mają całkowicie normalny proces gwarantowania, dopóki nie przyjrzymy się ich twardym liczbom.
Oto, co dzieje się podczas konfiguracji ręcznej:
Połączenie silnika analitycznego opartego na serwerze z działającym środowiskiem korporacyjnym wymaga czysto pragmatycznej architektury. Dlatego tworzymy wielowarstwową konfigurację mikrousług, której każda warstwa wykonuje jedną i tylko jedną określoną funkcję technologii lub procesu.
Wyjaśnię teraz, jak wdrożyć cały ten potok na serwerze produkcyjnym.
Cały proces rozpoczyna się od surowych danych. Gdy tylko wnioskodawca złoży wniosek za pośrednictwem formularza cyfrowego lub interfejsu API REST, zautomatyzowany proces underwritingu weryfikuje przesłane dokumenty, tworząc prośbę o weryfikację za pomocą technologii OCR. Sprawdza historię kredytową wnioskodawcy i pobiera dane z zewnętrznego rejestru.
W przypadku jednego z naszych wdrożeń dla dużej firmy ubezpieczeniowej w UE wdrożyliśmy rozwiązanie do rozumienia dokumentów UiPath, które pozwoliło na automatyczną ekstrakcję, walidację i przetwarzanie wszystkich przychodzących danych dokumentów bez ręcznego wprowadzania danych przez człowieka. Była to zmiana architektoniczna, która pozwoliła nam natychmiast wyeliminować jedno z głównych wąskich gardeł w ich procesie.
Po zebraniu danych system przepycha je przez silnik reguł i ciężkie modele ML. Algorytm ML ocenia wnioskodawcę zgodnie z wcześniej zdefiniowanym zestawem reguł w oparciu o szereg czynników, w tym historyczne roszczenia ubezpieczeniowe wnioskodawcy, żądaną polisę ubezpieczeniową i profil ryzyka.
Następnie potok generuje precyzyjną ocenę punktową i ostateczną kategorię ryzyka. Dobrze wyszkolony model ML jednocześnie analizuje tysiące czynników, takich jak regionalne częstotliwości roszczeń, wyceny aktywów w czasie rzeczywistym, dokumentacja zdrowotna, lokalne prawdopodobieństwa wypadków, ukryte wzorce finansowe i inne. Według badania przeprowadzonego przez Geneva Association, istnieje poprawa o 43% w zakresie dokładnych prognoz w wyniku wykorzystania obliczeń na dużą skalę do jednoczesnej oceny tych warunków.
Silnik reguł składa się z kilku różnych warstw i typów informacji, takich jak zestaw ogólnych reguł warunkowych, złożone wyjątki, flagi ręcznego przeglądu i automatyczne progi zatwierdzania. Ta logika jest zakodowana na stałe, aby spełnić specyficzne potrzeby produktowe naszych klientów, a także tworzymy dobrze zdefiniowane warunki eskalacji, które dyktują, kiedy systemy mogą podejmować niezależne decyzje, a kiedy oznaczają aplikację dla ubezpieczyciela na żywo. Taka konfiguracja zapewnia, że automatyzacja zabija rutynę, zachowując ludzką wiedzę dokładnie tam, gdzie przynosi ona największą wartość.
Po przejściu przez wszystkie warstwy weryfikacji, system dostarcza ostateczną decyzję o zatwierdzeniu, odrzuceniu lub zażądaniu dodatkowych informacji na temat wniosku. Platforma oblicza również dokładną stawkę i warunki pokrycia w czasie rzeczywistym.
Na przykładzie niedawnego projektu bankowego opracowaliśmy zautomatyzowany system scoringowy, który przypisywał wyniki liczbowe do każdego parametru wniosku i podejmował decyzję o kwocie kredytu dostępnej dla każdego wnioskodawcy, całkowicie bez interwencji człowieka. Rezultatem tego wdrożenia było znaczne skrócenie czasu przetwarzania w porównaniu do poprzedniego rozwiązania w zakresie oceny ryzyka.
Platforma automatycznie rejestruje każde pojedyncze działanie systemu. Backend rejestruje dokładnie, jakich danych użył, jakie reguły uruchomił i jaki wynik końcowy wygenerował, aby stworzyć ścieżkę audytu. Stanowi to czyste złoto dla organów regulacyjnych, ponieważ zawsze masz pełną dokumentację każdej decyzji. Co więcej, nie trzeba przekopywać się przez fizyczne archiwa papierowe.
Sprawiamy, że cały proces jest całkowicie przejrzysty dla wszystkich zaangażowanych stron. System przesyła statusy aplikacji bezpośrednio do aplikacji mobilnej klienta lub pulpitu nawigacyjnego za pośrednictwem interfejsu API REST. Osoba natychmiast widzi aktualizacje na żywo, takie jak “zaakceptowane dokumenty”, “ocenione ryzyko” i “gotowa polityka”.”
Nigdy nie pozostawiamy systemu bez nadzoru podczas produkcji. Zautomatyzowane rozwiązania underwritingowe działa jako ciągły silnik operacyjny. System stale monitoruje wydane polityki, aktualizuje warunki, gdy zmienia się profil ryzyka i zapewnia ścisłe przestrzeganie wymogów regulacyjnych. System automatycznie uwzględnia wszelkie nowe dane klientów podczas następnego cyklu kontroli.
"Jeśli polegasz wyłącznie na ręcznym routingu danych w swoim systemie zaplecza, nie możesz skalować potoku ubezpieczeń, a przynajmniej jest to bardzo trudne. Wprowadzamy inteligentnych agentów algorytmicznych bezpośrednio do starszych systemów, aby wykonywać ciężkie obliczenia matematyczne potrzebne do automatyzacji. Taka architektura pozwala znacznie rozszerzyć portfel korporacyjny bez konieczności ciągłego zatrudniania nowych analityków."
Dyrektor ds. Dostarczania Usług i Kierownik Centrum Kompetencyjnego
Kiedy wprowadzamy w pełni zautomatyzowany pipeline underwritingowy do produkcji, Twoja firma zaczyna łatać ogromne wycieki w budżecie operacyjnym spowodowane ręcznymi przeglądami, ponieważ nowa architektura organizuje rozproszone dane w wysoce przewidywalny przepływ pracy.
Twoja firma pozostanie w tyle na zawsze, jeśli Twoje bazy danych nie będą mogły ze sobą natywnie rozmawiać. Rozwiązujemy ten ogromny ból głowy, budując ujednolicony ekosystem inżynieryjny.
Na nowoczesnym rynku IT lojalność klientów kupuje się czystą szybkością i nieskazitelną wygodą.
Bezpieczeństwo danych zawsze staje się kwestią absolutnego przetrwania, gdy w grę wchodzą duże pieniądze przedsiębiorstw.
Z naszej bezpośredniej praktyki inżynierskiej wynika, że opóźnianie tej konkretnej aktualizacji backendu stale drenuje budżet firmy, ponieważ ubezpieczyciele marnują swoje drogie godziny na rutynową papierkową robotę, podczas gdy sfrustrowani klienci po prostu odchodzą do szybszych cyfrowych konkurentów.
Koszty operacyjne pozostają stale wysokie wraz ze wzrostem dziennego wolumenu aplikacji, co oznacza, że ogromna przepaść między zautomatyzowanymi firmami a niezdecydowanymi przedsiębiorstwami będzie się nadal powiększać w ciągu najbliższych kilku lat.
Wdrażanie zautomatyzowane systemy gwarantowania ubezpieczeń służy jako fundamentalna zmiana architektoniczna, która pomaga firmie zarządzać złożonym ryzykiem i skalować całą działalność bez ciągłego zawyżania listy płac.
Mój zespół inżynierów w Innowise zajmuje się tymi ciężkimi integracjami backendowymi każdego dnia, więc dokładnie wiemy, jak zaprojektować solidne modele ML i połączyć je natywnie, nawet z najstarszymi starszymi bazami danych.
Tworzymy wszystko, od platform oceny ryzyka opartych na sztucznej inteligencji po w pełni zautomatyzowane potoki aplikacji z minimalnym lub zerowym ręcznym wprowadzaniem danych, co oznacza, że możemy przekształcić chaotyczne dane w wysoce dochodowe narzędzie biznesowe. Jeśli chcesz dowiedzieć się, w jaki sposób ta konkretna architektura pasuje do Twojej istniejącej infrastruktury, przyjrzyj się bliżej naszemu bogatemu doświadczeniu inżynieryjnemu w następujących obszarach sektor ubezpieczeń.
Nie wahaj się skontaktuj się z nami kiedy tylko uznasz to za stosowne.
Bieżące wydatki ponoszone w związku z korzystaniem z ręcznego procesu prowadzą do nieefektywności i opóźnień w rozwoju firmy. Twoja firma powinna korzystać z automatyzacji, abyś mógł szybciej rozwijać się na swoim rynku i podejmować natychmiastową decyzję o zatwierdzeniu wszystkich wniosków. W ten sposób klienci otrzymają doskonałą usługę cyfrową i pozostaną z Twoją marką.
Nasze modułowe rozwiązanie pozwala na integrację z istniejącą architekturą. Nasi eksperci tworzą wyspecjalizowany pomost do bezpiecznego pozyskiwania danych ze starych systemów, zapewniając jednocześnie ciągłość działania firmy podczas całej aktualizacji zaplecza.
Gdy platforma zostaje udostępniona w wersji produkcyjnej, natychmiast odczuwa się wpływ jej uruchomienia. Kolejka spiętrzonych aplikacji natychmiast się oczyszcza, a menedżerowie przestają być przytłoczeni codziennymi zadaniami, co pozwala im skupić się na prawdziwej złożoności, jeśli chodzi o klientów.
Model decyzyjny jest dostosowany do polityki ryzyka. Algorytm ocenia kandydatów całkowicie obiektywnie w oparciu o twarde wskaźniki. W przypadku jakichkolwiek wątpliwych lub granicznych aplikacji, trafiają one do starszego specjalisty w celu obowiązkowej ręcznej weryfikacji.
Architektura tworzy bardzo obszerne dzienniki wszystkich wyników tworzonych przez system. Wszystkie dzienniki zapewniają ścieżkę audytu, którą może sprawdzić każdy audytor, w wyniku czego można przejść audyty zgodności i konsekwentnie chronić markę firmy przed karami regulacyjnymi.
Technologia stojąca za platformą jest niezwykle elastyczna z technicznego punktu widzenia. Wytyczne korporacyjne są wbudowane bezpośrednio w rdzeń analityczny systemu, dzięki czemu łatwo jest modyfikować algorytmy punktacji przy wprowadzaniu nowych produktów ubezpieczeniowych na rynek.
Nasze parsery OCR doskonale radzą sobie z krzywym tekstem ze skanów o wątpliwej jakości. Algorytm po prostu żąda brakujących informacji od użytkownika podczas rzeczywistego niedoboru danych. System gwarantuje przetwarzanie wyłącznie wysokiej jakości i kompletnych pakietów dokumentów.
Nie, budujemy skalowalną architekturę mikrousług z bardzo łatwymi protokołami konserwacji. Przejmujemy całe wsparcie techniczne po wydaniu, a Ty otrzymujesz gotowe narzędzie biznesowe bez ciągłego bólu głowy związanego z zatrudnianiem nowych inżynierów.
Dyrektor ds. technologii
Dmitry kieruje strategią technologiczną stojącą za dedykowanymi rozwiązaniami, które realnie sprawdzają się u klientów, zarówno teraz, jak i w miarę ich rozwoju. Łączy on wizję strategiczną z praktycznym wykonaniem, dbając o to, by każda budowana struktura była inteligentna, skalowalna i zgodna z celami biznesowymi.
