Hur RPA omformar försäkringsbranschen: fallstudier och insikter

1 november 2025 10 min läsning

Jag läste något nyligen som fick mig att stanna upp.

New Yorks avdelning för finansiella tjänster bara bötfällde 37 bilförsäkringsbolag. De stora. Den totala träffningen? Tjugo miljoner dollar. Inte för bedrägeri. Inte för felaktig hantering av kunddata. Bara för att inte ha rapporterat nya och uppsagda försäkringar i tid. Så är det bara. Långsam, manuell rapportering.

Och i 2026Det är allt som krävs för att hamna i regulatoriskt hetvatten. DFS var tydlig: försäkringsgivarna är ansvariga för korrekt rapportering i rätt tid, även om statens system är föråldrade och fortfarande offline. Säger "Vår process är inte byggd för det" håller inte längre. Och det borde det inte heller göra.

Men det är bara början. Dessa föråldrade processer innebär inte bara en risk för er gentemot tillsynsmyndigheter, de gör allt långsammare, från försäkringar och anspråk till kundservice. Och när snabbhet, noggrannhet och förtroende är valutan för ditt varumärke är det ett verkligt problem.

Så det här känns som rätt tillfälle att prata om RPA och ge en rak bild av hur det aktivt löser problem som har sinkat försäkringsteamen i åratal.

Låt mig visa dig vad som fungerar, vad som inte fungerar och vad försäkringsbolagen äntligen gör annorlunda i 2026och viktigast av allt, vad du kan göra nu för att gå vidare.

Viktiga lärdomar

RPA hjälper försäkringsbolagen automatisera regelbaserade arbetsuppgifter med hög volym, som t.ex. skadereglering, försäkringar och myndighetsrapportering, utan att ersätta kärnsystemen.
Försäkringsbolag som använder RPA har sett mätbara fördelar, till exempel 27% snabbare registrering av fordringar och 34% mer exakt prissättning.
Genom att kombinera RPA med AI frigörs intelligenta funktioner till exempel bedrägeriupptäckt, dokumentförståelse och prediktiva arbetsflöden.
Legacy-system, botstyrning och brist på intern kompetens är vanliga hinder, men de är inte hanterbar med rätt partner och planering.
Innowise implementerar RPA-lösningar som anpassar sig till verklig försäkringsverksamhet, från FNOL-automatisering till GDPR-kompatibla verifieringskedjor.

Försäkringsbolag som ser verklig avkastning från RPA automatiserar inte bara repetitiva uppgifter. De riktar in sig på processer med stor påverkan, anpassar automatiseringen till strategiska mål och etablerar en stark styrning från början. Det är skillnaden mellan kortsiktiga effektivitetsvinster och långsiktig omvandling av verksamheten.

Dmitry Nazarevich

CTO

Automatisering av robotprocesser inom försäkring: ögonblicksbild av marknaden

Robotic process automation, eller RPA, är i princip programvara som hanterar de repetitiva saker som ditt team hanterar varje dag. Man loggar in i system, flyttar runt data, gör kontroller och fyller i formulär. Den typ av arbete som slukar tid och tär på fokus.

Inom försäkringsbranschen tar den typen av arbete aldrig slut. Och de flesta team gör det fortfarande manuellt. Eller halvvägs manuellt. Eller manuellt med tre skärmar öppna. Anspråk, policyer, efterlevnad, fakturering - allt är beroende av snabbhet, noggrannhet och att samma uppgift utförs på samma sätt tusentals gånger om.

Det är därför försäkringar är en så perfekt matchning för RPA.

Enligt Verified Market Reports var RPA-marknaden inom försäkringsbranschen värd 5,27 miljarder dollar år 2024. Den beräknas uppgå till 18,12 miljarder år 2033, med en förväntad stadig tillväxt från 2026 och framåt.

Och avkastningen är verklig. Vissa finansiella tjänsteföretag såg upp till 200% ROI redan första året. Det handlar inte bara om kostnadsbesparingar utan också om snabbare bearbetning, färre fel och mindre tidsspillan på grund av långsamma system.

RPA är inte här för att ersätta din personal. Det är här för att ta bort det tunga arbetet från deras bord, så att de kan fokusera på de saker som kräver mänsklig bedömning.

Strategiskt värde av RPA inom försäkring

RPA levererar värde på två nivåer, och båda är viktiga. På den högsta nivån ger det försäkringsbolagen flexibiliteten att agera snabbare, betjäna smartare och skala utan kaos. På fältet rensar det upp så att teamen faktiskt kan få saker gjorda.

Så istället för att klumpa ihop allt, delar jag upp det. Först de strategiska vinsterna. Sedan de operativa. Låt oss börja högst upp.

Strategiska fördelar

Smidighet och skalbarhet i verksamheten

Tillväxt bör inte begränsas av manuella processer. Men för de flesta försäkringsbolag är det så verkligheten ser ut. Varje ny produkt eller prisjustering stöter på samma hinder: för många överlämningar, för mycket manuellt arbete. RPA rensar vägen. Det frigör ditt team och låter dig skala utan att öka antalet anställda. Det är så försäkringsbolagen itererar snabbare och testar nya idéer utan de vanliga flaskhalsarna.

Förbättrad kundupplevelse

RPA är här för att göra ditt serviceteam snabbare. Tänk bara på den första skadeanmälan (First Notice of Loss, FNOL). Med RPA på plats kan anspråk triageras automatiskt, data kan verifieras direkt och statusuppdateringar kan skickas ut utan att en representant lyfter ett finger. Inga fler "vi återkommer till dig"-förseningar. Bara snabbare svar, smidigare interaktioner vid varje kontaktpunkt och kunder som känner sig omhändertagna.

Beslutsfattande med stöd av data

Försäkringsbolagen saknar inte data. Den är bara begravd i otympliga äldre system eller utspridd över olika plattformar. RPA samlar ihop den och gör den användbar. När robotar automatiskt hämtar data från underwritingverktyg, CRM och policysystem kommer insikterna på timmar, inte dagar, och förstärker det som dataanalys kan leverera.

Snabbare produktutvecklingscykler

Lanseringen av en ny försäkringsprodukt stoppas av en smärtsam kedja av steg: ansökningar, godkännanden, systemuppdateringar, tester och utbildning. Det mesta av det följer samma mönster varje gång. RPA snabbar upp det genom att hantera det repeterbara installations- och konfigurationsarbetet bakom kulisserna. Du kommer snabbare ut på marknaden utan att överväldiga dina drift- eller IT-team.

Operativa fördelar

Snabbare handläggningstider

Skadestånd, försäkringar och policyändringar är beroende av snabbhet och precision. RPA hanterar repetitiva steg som dokumentintag, datakontroller och systemuppdateringar. Det innebär att processer som tidigare tog flera dagar nu kan slutföras på några timmar. Och du behöver inte ändra dina kärnsystem - lägg bara till RPA ovanpå.

Färre manuella fel

Du vet hur det går till. Någon kopierar ett namn från ett formulär till ett annat och missar en siffra. Eller klistrar in fel försäkringsnummer i CRM. Multiplicera det med tusentals transaktioner, och du ser en verklig exponering. RPA tar bort den risken. När du väl har tränat roboten på korrekta data gör den jobbet på samma sätt, varje gång.

Minskad kostnad för att tillhandahålla tjänster

När folk pratar om kostnadsbesparingar missar de ofta vad som verkligen driver dem. Det handlar inte bara om färre arbetade timmar. Det är mindre friktion. När en process körs från början till slut utan mänsklig inblandning slipper du fram och tillbaka, omarbetningar och eskaleringar. Det är så RPA hjälper till att sänka den verkliga kostnaden för att tillhandahålla tjänster utan att kompromissa med kvaliteten.

Ökat fokus hos medarbetarna på värdefullt arbete

Här är den dolda vinsten. När du tar bort det tråkiga blir folk bättre på det arbete som betyder något. Dina underwriters får mer tid för avancerade fall. Dina skadereglerare kan fokusera på komplexa anspråk. Kundtjänstteamen lägger mindre tid på att omdirigera kunder till vanliga frågor eller policysidor och mer tid på att lösa komplexa ärenden. Och den typen av arbete? Det är det som driver prestanda, kundlojalitet och kundförtroende.

Skippa det manuella arbetet. Låt robotar hantera belastningen

Hur RPA fungerar inom försäkring: användningsfall

Nu när vi har tittat på hur RPA ger både strategiskt och operativt värde inom försäkringsbranschen, låt oss gå in på vad som faktiskt får det att fungera. Vad är det som automatiseras? Var kopplas den in? Vilka verktyg ger den liv?

Här är en tydlig uppdelning, användningsfall för användningsfall, av hur RPA fungerar i verklig försäkringsverksamhet.

Användningsfall	Vad RPA gör	Teknisk stack/system
Behandling av skadeanmälningar	Fångar FNOL-data via OCR, validerar automatiskt information om försäkringstagaren, skickar data till kärnsystem och utlöser regler för handläggning.	OCR-verktyg (ABBYY, Hyperscience), system för kärnadministration (Guidewire, Duck Creek), BPM-plattformar (Pega).
Försäkringsgaranti	Aggregerar data från olika system, både interna och externa, poängsätter riskprofiler med hjälp av fördefinierad logik och fyller på underwriting-plattformar.	Datasjöar, riskmotorer från tredje part (LexisNexis), underwritingverktyg (RiskMatch, Applied Rater).
Automatisering av kundtjänst	Routar ärenden baserat på innehåll, eskalerar undantag och integrerar med CRM för att uppdatera ärendestatus automatiskt.	CRM (SalesforceZendesk), NLP-verktyg (Azure AI, Google Dialogflow), ärendehanteringsplattformar (ServiceNow).
Bedrägeribekämpning	Skannar inkommande data efter avvikande värden, flaggar avvikelser baserat på fördefinierade tröskelvärden och stöder AI-baserad mönstermatchning.	RPA med moduler AI (UiPath AI Center, Automation Anywhere IQ Bot), analyslager (Power BI, Tableau).
Lagstadgad rapportering	Automatisk generering av efterlevnadsrapporter, hämtning av strukturerad/ostrukturerad data från system och skapande av granskningsbara register.	RegTech-verktyg (Clausematch, ComplyAdvantage), rapporteringssystem, dokumentarkiv (SharePoint, Box).
Automatisering av rutinuppgifter	Extraherar data från e-postmeddelanden/dokument, skickar uppdateringar till CRM- och policysystem, loggar aktivitet för spårbarhet.	Parsers för e-post, CRM-system, policyadministratör (Sapiens, Majesco), automatiseringsverktyg (UiPath, Blue Prism).
Avstämning av premier	Jämför betalningar och försäkringar, identifierar avvikelser och uppdaterar huvudböckerna i realtid.	ERP (SAP, Oracle), policyadministratör, RPA-botar för avstämning och rapportering.
Inloggning av mäklare	Automatiserar datainsamling från mäklare, validerar inloggningsuppgifter och uppdaterar CRM- och compliance-system.	CRM (Salesforce, HubSpot), KYC/AML API:er, instrumentpaneler för efterlevnad, plattformar för onboarding.
Meddelanden om förnyelse	Utlöser varningar om förnyelse av försäkringar baserat på kundsegment och villkor, loggar kundinteraktioner automatiskt.	CRM, kampanjverktyg (Marketo, ActiveCampaign), policyadministratör, meddelandemotorer.
Utbyte av återförsäkringsdata	Extraherar avtals- och skadedata, formaterar och överför dem till återförsäkrarnas portaler och säkerställer att de är fullständiga.	Återförsäkringsmoduler, centrala försäkringsplattformar, protokoll för säker dataöverföring, RPA-orkestrering.
Migrering av data	Överför data från äldre plattformar till moderna system med validering och felhantering på fältnivå.	Äldre system, molnlagring (AWS, Azure), ETL-verktyg, automatiseringsplattformar (UiPath, Power Automate).
Behandling av agentprovisioner	Beräknar mäklarprovisioner, genererar betalningsinstruktioner, loggar rapporter för revision och efterlevnad.	Provisionsmotorer, lönesystem, Excel-makron, finansiell programvara, RPA-arbetsflöden.

Kraften i RPA och AI inom försäkring

RPA är bra på att följa regler. Men när du lägger till AI börjar den också fatta beslut. Det är då automatiseringen går från att vara hjälpsam till att bli verkligt intelligent. Låt oss gå igenom hur det fungerar i verkliga försäkringsarbetsflöden.

Dokumentintelligens som lär sig av dina data

Tänk på hur mycket försäkringar som fortfarande bygger på pappersarbete: skannade formulär, handskrivna anteckningar, PDF-filer som ligger begravda i e-postmeddelanden. Intelligent dokumentbehandling (IDP) gör att robotar faktiskt kan förstå och extrahera relevanta data från allt detta. Inte bara genom att dra siffror från snygga tabeller, utan genom att tolka verkliga dokument med saknade fält, udda format och till och med handskrift. Plötsligt behöver det där kravpaketet inte längre granskas manuellt. Boten läser det, validerar det och skickar in det i systemet, och människor ingriper bara om det finns en flagga.

Den typen av intelligens kommer inte från standardmodeller. På Innowise utbildar vi IDP-system på era faktiska anspråk, policyer och formulär. Det innebär att robotarna lär sig att arbeta med era verkliga ärenden, inte bara med laboratorieförhållanden. Resultatet: färre undantag, renare data och snabbare behandling från dag ett.

NLP-arbetsflöden som förstår och agerar

Tillämpa nu den intelligensen på kommunikation. AI kan läsa inkommande e-post, supportärenden och CRM-anteckningar och faktiskt förstå vad som sägs. Det plockar upp brådska, avsikt och känsla. Så istället för att ditt team manuellt sorterar igenom meddelanden, klassificerar och sammanfattar AI dem, och RPA tar det därifrån, dirigerar ärenden, uppdaterar poster eller eskalerar ett problem innan det glider genom sprickorna.

Men det finns en sak som jag alltid betonar: släpp inte bara in en generisk modell och kalla det färdigt. En bra RPA-partner kommer att träna AI på dina faktiska meddelanden och arbetsflöden, så att systemet lär sig din ton, din terminologi och dina prioriteringar. Det är det enda sättet för systemet att verkligen förstå hur dina kunder talar och vad som verkligen är viktigt för ditt team.

RPA som reagerar på förutsägelser, inte bara på regler

Och det är här det blir riktigt intressant. Med tillräckligt mycket data kan AI börja upptäcka mönster som ditt team kanske missar. En förnyelse som ser ut att vara på väg att gå i stöpet. Ett anspråk som visar tecken på bedrägeri. En försäkringstagare vars riskprofil håller på att förändras. I stället för att bara varna någon kan RPA omdirigera arbetsflödet, flagga ett ärende eller utlösa en proaktiv kontakt. Det är automatisering som anpassar sig till situationen i realtid.

På Innowise förverkligar vi detta genom att integrera prediktiva modeller med era kärnsystem, oavsett om det är er plattform för policyadministration, CRM, skadereglering eller BI-verktyg. Så när data tyder på en riskförändring eller ett beteendemönster agerar systemet omedelbart, omprioriterar köer, startar regelbaserade åtgärder eller synkroniserar uppdateringar mellan olika kanaler. Allt förblir i flöde och inget missas i överlämningen.

Omvärdera försäkringsverksamheten med smarta AI + RPA-verktyg

RPA-implementering inom försäkringsbranschen: vad man bör tänka på

Jag skulle gärna säga att RPA bara är positivt, men det skulle inte vara ärligt. Det finns verkliga utmaningar, och att hoppa över dem hjälper ingen. Vissa processer fungerar helt enkelt inte bra med robotar. Vissa system slår tillbaka. Och om ditt team inte är redo kan även den bästa automatiseringen gå i stå. Det här är de saker jag alltid säger till mina kunder att titta på tidigt. Om du ligger före dem kommer vinsten snabbare.

Integration med äldre system

De flesta försäkringsbolag förlitar sig fortfarande på system som byggdes långt innan RPA ens var ett begrepp. Det är inte ett problem, men det innebär att dina robotar måste arbeta med användargränssnitt med grön skärm, terminalemulatorer eller föråldrade databaser. Framgång här beror på hur väl du kartlägger processer, planerar dina undantag och undviker att förlita dig enbart på automatiseringar på ytnivå.

Datasäkerhet

Bots gör inte misstag, men utan skyddsräcken kan de fortsätta att samla in eller flytta data som de inte borde. Det är en stor sak när de hanterar PII, anspråksdetaljer eller finansiella register. Det är därför du behöver åtkomstkontroll för att sätta gränser, kryptering för att skydda de data de rör och loggning för att övervaka varje steg. Och ja, detta inkluderar RPA-plattformar från tredje part som körs i molnet.

Antagande och tillsyn

RPA förändrar inte bara hur uppgifter utförs. Det ändrar vem som gör dem, vem som äger processen och hur framgång ser ut. Det är därför projekt misslyckas när man behandlar dem som rena IT-initiativ. Du behöver stöd från affärsanvändarna, praktisk utbildning och löpande styrning. Börja i liten skala. Visa värdet tidigt. Skala med en plan.

Bot-styrning och livscykel

De första robotarna är oftast enkla. Det är de följande femtio som blir röriga. Vem äger dem? Vem uppdaterar dem när ditt system för policyadministration ändras? Hur hanterar du undantag, loggning eller rollback? Om du inte planerar för livscykelhantering kommer du att få zombierobotar och skör automatisering som tyst bryts i bakgrunden.

ROI-förväntningar

Automatisering är inte magi. Vissa processer är helt enkelt inte redo. De kanske är för ostrukturerade. Kanske är de fulla av lösningar. Det är därför som de största ROI-vinsterna ofta kommer efter att du har städat upp först. Kartlägg dina processer. Eliminera brus. Automatisera sedan. Det är så man får resultat som faktiskt går att skala upp.

Skalning på rätt sätt

Du kan bygga tio robotar i en pilot och se ett verkligt värde. Men att skala upp det till företagsomfattande automatisering? Det är en helt annan sak. Du behöver orkestrering, övervakning, varningar, versionskontroll och ett team som vet hur man håller allt igång. Annars blir automatisering bara ytterligare en operativ börda.

Talang och kompetens

Det handlar inte bara om att anställa en RPA-utvecklare. Du behöver personer som förstår hur man översätter försäkringsarbetsflöden till automatiseringslogik. Om du inte har den kompetensen internt kan du planera för utbildning eller en långsiktig partner som har det.

Efterlevnad och granskningsbarhet

På reglerade marknader är varje åtgärd viktig. Dina robotar måste logga vad de gjorde, när och varför. Det innebär att man måste bygga in verifieringskedjor i automatiseringen från dag ett, inte som en eftertanke. Och ja, revisorer kommer att be om att få se den.

Fallstudier och insikter

Låt oss gå rakt på sak. Nedan ser du hur vi har använt RPA och AI för att skapa verkliga resultat inom försäkringsbranschen. Och eftersom automatisering ger värde i alla branscher slänger jag också in två snabba vinster från bank och tillverkning. Olika domäner, samma spelbok. Om det fungerade där, finns det en god chans att det kan fungera för dig också.

Automatisering inom försäkring: 34% mer exakt underwriting och prissättning

Ett europeiskt försäkringsbolag med flera försäkringsgrenar kom till oss med ett bekant problem: för många skadeanmälningar, för mycket pappersarbete och inte tillräckligt med automatisering för att hantera belastningen. Deras team hade fullt upp med e-post, PDF-filer och fragmenterade verktyg. Det tog flera dagar att behandla anspråken. Underwriters arbetade med föråldrade eller ofullständiga data. Och granskningar av efterlevnad? Helt och hållet manuella.

Så här vände vi på det hela med en fullskalig RPA-lösningoch kombinerar automatisering med maskininlärning:

Inhämtande av fordringar: Vi använde robotar som extraherar nyckeldata från skannade polisrapporter, läkarjournaler och skadefoton. Anspråken registreras automatiskt och inkonsekvenser flaggas utan mänsklig granskning.
Underwriting och prissättning: Historiska skadedata och interna riskmodeller styr nu premieberäkningarna. Inga fler kalkylblad eller magkänslor. Prissättningen är snabb, konsekvent och fullt granskningsbar.
Upptäckt av bedrägerier: RPA-robotar jämför nya anspråk med tidigare ärenden. Misstänkta mönster eskaleras direkt, vilket hjälper teamet att agera innan dåliga anspråk betalas ut.
Regelefterlevnad: Varje policy och påstående kontrolleras mot gällande regler. Robotarna verifierar ID-handlingar, loggar aktivitet och verkställer GDPR-skydd utan förseningar eller luckor.
Automatisering av backoffice: Betalningar, skatter, riskhantering och redovisningsuppgifter körs nu utan manuell inmatning. Inga fler förseningar på grund av överlämningar eller mänskliga fel.

Vad förändrades?

27% snabbare registrering av anspråk
34% ökad precision i prissättning och försäkringar
Starkare bedrägerikontroller och revisionsberedskap inbakad i
Personalen äntligen fri att fokusera på specialfall, inte på arbetsuppgifter

Det här var inte bara en effektivisering. Det gav deras team tid tillbaka, minskade riskerna och lade grunden för en smartare, datadriven tillväxt.

RPA bortom försäkring: lärdomar du kan ta del av

Fallet ovan visar vad RPA kan göra specifikt för försäkringsbolag, men låt mig zooma ut en stund för att visa hur mångsidig och kraftfull den här tekniken verkligen är.

Bank: 2x effektivare efterlevnad, 64 timmars manuellt arbete sparas in per vecka

En stor amerikansk bank var överhopad av SOX- och ITGC-efterlevnadsuppgifter, eftersom den i hög grad förlitade sig på manuell datainmatning och kalkylbladsdrivna kontrollkontroller. Vi byggde ett RPA-lösning med hjälp av OCR och anpassade Workfusion-skript för att extrahera data från revisionsdokument, automatiskt utföra kontrollvalideringar och generera efterlevnadsloggar. Effekten: 64 timmars manuellt arbete per vecka, och revisionsberedskapen förbättrades över hela linjen.

Tillverkning: 27% snabbare upphandling, 6 heltidsekvivalenter automatiserade

En ledande vitvarutillverkare i EU hade en splittrad inköpsprocess - PDF-filer, e-postorder, manuella fakturagodkännanden och leveransspårning utspridda i olika system. Vi implementerade UiPath-baserade robotar med OCR- och API-integrationer för att automatiskt läsa order, validera kvantiteter och priser och synkronisera dem alla med CRM. Vi lade också till leveransspårning i realtid via webbskrotning och API-anrop. Detta resulterade i en ökning av upphandlingshastigheten med 27% och 6 heltidstjänster omfördelades till arbete med högre värde.

Visst, de här exemplen är inte från försäkringsbranschen, men mönstren är absolut tillämpliga. Om du drunknar i skadeanmälningar, långsamma förnyelser eller riskkontroller som tar dagar, finns det en god chans att samma automatiseringsritningar kan frigöra enorma vinster för dig också. Samma teknik, bara skräddarsydd för dina arbetsflöden - och samma resultat.

Upptäck vad rätt RPA-användningsfall kan innebära för dig

Så här kommer du igång med RPA inom försäkring

Innan vi avslutar vill jag ge dig en checklista för att få igång RPA i ett större perspektiv. Det här är inte en teknisk djupdykning, utan snarare en uppsättning viktiga saker att fokusera på när du börjar planera. Om du menar allvar med att få automatiseringen att hålla i sig är det här rutorna som är värda att kryssa i.

Identifiera processer som är redo för automatisering

Börja med att granska din verksamhet för att hitta uppgifter som är:

Repetitivt och regelbaserat (t.ex. mottagande av anspråk, datainmatning, dokumentmatchning)
Tidskrävande och stora volymer
Risken för mänskliga fel

Tips: Använd process mining-verktyg eller anlita en partner som Innowise för att påskynda denna upptäcktsfas.

Prioritera efter ROI och affärspåverkan

När du har en lista, utvärdera varje arbetsflöde baserat på:

Beräknad tidsbesparing
Potentiell kostnadsminskning
Riskreducering (t.ex. uppgifter som rör efterlevnad av regler)
Komplexitet i automatiseringen

Tips: Börja med processer med låg komplexitet och stor påverkan, eftersom de ger dig snabba vinster och internt stöd.

Välj rätt RPA-plattform

Välj ett verktyg som stöder dina nuvarande och framtida behov. Tänk på följande:

Deltagande bots för uppgifter där människan är med i loopen (t.ex. agentstöd)
Obevakade bots för helt automatiserade processer (t.ex. nattlig batchbehandling av anspråk)
Funktioner för orkestrering och övervakning
Integrationsmöjligheter med äldre försäkringssystem och appar från tredje part

Tips: Innowise fungerar med ledande plattformar som UiPath, Automation Anywhere och Power Automateså att vi kan hjälpa till att matcha dig med det som passar dig bäst.

Bygga ett pilotprojekt

Utveckla en småskalig RPA-lösning för en högprioriterad process. Se till att:

Dokumentera arbetsflödena "som de är" och "som de ska bli"
Fastställa tydliga framgångsmått (t.ex. sparade timmar, minskade fel)
Involvera slutanvändarna i ett tidigt skede för att få fram undantag och specialfall

Tips: Ett bra pilotprojekt bör ge mätbara resultat inom 4-6 veckor.

Skala med styrning och support

Efter ett lyckat pilotprojekt kan du utöka till andra användningsområden, men tappa inte kontrollen.

Upprätta en intern RPA-styrningsmodell (eller CoE)
Skapa dokumentation och rutiner för ändringshantering
Planera för underhåll och uppdateringar av botar i takt med att affärsprocesserna utvecklas

Tips: Innowise bygger inte bara robotar. Vi erbjuder löpande support, övervakning av botarnas hälsa och CoE-aktivering vid behov.

Avslutande tankar

Så här är det: RPA är en strategisk hävstång. De försäkringsbolag som ligger i framkant är inte de som gör mer av samma sak snabbare. Genom att låta automatisering hantera rutinen kan dina medarbetare fokusera på att leverera strategiskt värde: halvera tiden för bedrägeriutredningar, få skarpare insikter från äldre arbetsflöden och hålla sig flexibla medan konkurrenterna stannar upp.

En gedigen plan är viktig, men den är bara ett verktyg. Den verkliga effekten kommer från partnern bakom den. Om du är redo att omvandla din färdplan till verkliga resultat ger Innowise praktisk RPA-expertis inom skadehantering, försäkringar och kundservice. Vi har gjort det och vi vet vad som fungerar.

Se vilka relaterade tjänster vi erbjuder

Siarhei Sukhadolski

FinTech-expert

Siarhei leder vår FinTech-verksamhet med djup branschkunskap och en tydlig bild av vart digital finansiering är på väg. Han hjälper kunder att navigera i komplexa regelverk och tekniska val, och utformar lösningar som inte bara är säkra - utan också byggda för tillväxt.

Läs mer

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande

Skicka ett röstmeddelande till oss

Bifoga dokument

Ladda upp filen

Du kan bifoga 1 fil på upp till 2 MB. Giltiga filformat: pdf, jpg, jpeg, png.

Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt våra Integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Samtals-, meddelande- och datataxor kan gälla.

Du kan också skicka oss din förfrågan
till contact@innowise.com

Vad händer härnäst?

När vi har tagit emot och behandlat din förfrågan återkommer vi till dig för att beskriva dina projektbehov och undertecknar en NDA för att säkerställa sekretess.

Efter att ha undersökt dina önskemål, behov och förväntningar kommer vårt team att ta fram ett projektförslag förslag med arbetsomfattning, teamstorlek, tids- och kostnadsberäkningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och fastställa detaljerna.

Slutligen undertecknar vi ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt direkt.