Automation in insurance industry: 34% more accurate pricing & underwriting

Innowise har implementerat RPA för att automatisera Skadebehandling, underwriting, prissättning, upptäckt av bedrägerier, regelefterlevnad och mer.

Kund

Industri

Försäkring

Region

Kund sedan

2023

Vår kund erbjuder en bred portfölj av försäkringstjänster, inklusive bil-, sak- och olycksfallsförsäkring, livförsäkring och företagsförsäkring. Företaget har blivit ett pålitligt namn inom försäkringsområdet och tillhandahåller ett brett utbud av lösningar som är skräddarsydda för mångfacetterade behov för både privatpersoner och företag.

Detaljerad information om kunden kan inte lämnas ut enligt bestämmelserna i NDA.

Utmaning

Manuell hantering av förfrågningar från försäkringstagare resulterade i flera fel

Vår kund hade stora problem med automatiseringen av försäkringsverksamheten och rapporterade flera fel vid hanteringen av förfrågningar från försäkringstagare, manuell skaderegistrering, riskbedömning och administration av försäkringar. Det främsta problemet handlade om det arbetsintensiva arbetet, där kundansvariga var tvungna att samla in och verifiera information från olika källor och ofta fastnade i en hög med papper. Dessa källor inkluderade polisrapporter för bilförsäkringsanspråk, foton av skadade fordon eller bagage för reseförsäkringar, och medicinska journaler för livförsäkringsanspråk. Det resulterade ofta i förseningar, ineffektivitet och ökad risk för att bedrägliga krav skulle hamna mellan stolarna.

Därför kontaktade kunden oss med en förväntan om att effektivisera skaderegleringen, förbättra upptäckten av bedrägerier, optimera försäkringar och prissättning, automatisera försäkringsadministrationen, säkerställa efterlevnad av lagar och regler samt förbättra sin förmåga att snabbt besvara kundförfrågningar.

Lösning

RPA för försäkring som automatiserar skaderegistrering, underwriting och prissättning

Baserat på en analys av kundens arbetsflöde utvecklade vi en RPA-lösning som automatiserar hela försäkringskedjan. Från skaderegistrering till svar på förfrågningar har våra specialister också avsevärt förbättrat möjligheterna att upptäcka bedrägerier.

Registrering av anspråk

Vårt första huvudfokus var att automatisera skaderegistrering och -behandling och samtidigt förbättra upptäckten av bedrägerier, eftersom dessa processer är livsnerven i ett försäkringsbolag. Med hjälp av vår erfarenhet implementerade våra duktiga RPA-utvecklare avancerade algoritmer för datautvinning baserade på den senaste tekniken för optisk teckenigenkänning (OCR). Den hämtade relevant försäkringsrelaterad information från olika källor, inklusive polisrapporter, foton av skadade fordon, text från medicinska journaler etc. När OCR hade bearbetat informationen använde programvaran för försäkringsautomation AI-drivna algoritmer för att kontrollera att uppgifterna är korrekta och fullständiga, och flagga för inkonsekvenser eller potentiella problem för granskning.

Därefter konsoliderade våra specialister olika datauppsättningar i ett centralt arkiv som minimerade risken för överflödig och inkonsekvent data. På så sätt omvandlades fragmenterad information till användbara insikter och risken för felaktig skadereglering minskade avsevärt.

Underwriting & pricing

Med hjälp av verktyg för dataintegration gjorde vårt projektteam det möjligt för försäkringsbolagen att samla in data från både externa och interna källor för att utvärdera och analysera de risker som är förknippade med att försäkra människor och tillgångar. Därefter introducerade vi avancerade analysverktyg som var särskilt utformade för försäkringar och som analyserade historiska data och gav insikter om tidigare anspråk, förluster och riskmönster. Detta steg säkerställde att teckningsbesluten baserades på en heltäckande förståelse av kundens riskprofil.

För att beräkna premier och planera intäktsströmmar har vi integrerat AI-drivna prissättningsalternativ baserade på historiska kundskador och andra riskfaktorer. Vår modeller för maskininlärning analyserade data för att fastställa den lämpligaste prissättningen och såg till att försäkringstagarnas prissättningsstrategier överensstämde med deras riskaptit och marknadsposition.

Automatisering av avveckling

Förutom att direkt använda RPA för skadereglering, underwriting och prissättning implementerade vi automatisering för att effektivisera transaktionsuppgifter, inklusive redovisning, förlikningar, riskhantering, kreditkontroll, skatt med mera. Våra mjukvaruingenjörer påskyndade tidigare repetitiva, regelbaserade och tidskrävande uppgifter genom RPA-botar, vilket bidrog till att bearbeta och automatisera avräkningar. De beräknade förlikningsbelopp baserat på försäkringsvillkor, initierade betalningsprocesser och uppdaterade försäkringsregister för att återspegla dessa transaktioner, vilket påskyndade förlikningsprocessen och minimerade fel.

Dessutom implementerade våra godkända utvecklare RPA för att hjälpa till att hantera försäkringskontrollen genom att övervaka premier och avgifter, generera varningar för eventuella överträdelser och frysa försäkringstransaktioner när kreditgränserna överskreds.

Bedrägeribekämpning

För att identifiera mönster och avvikelser som tyder på bedrägliga aktiviteter utrustade vårt projektteam RPA-botarna med maskininlärningsfunktioner som analyserade inkommande data, inklusive försäkringsansökningar och anspråk. RPA-botar jämförde aktuella anspråk med historiska data och hittade misstänkta eller icke stödberättigande punkter. Eventuella inkonsekvenser eller avvikelser från historiska trender uppmärksammades omedelbart av de dedikerade specialisterna. De utlöste i sin tur omedelbara varningar för att inleda utredningar och vidta lämpliga åtgärder.

Regelefterlevnad

Sist men inte minst använde våra erfarna specialister RPA för att utföra omfattande efterlevnadskontroller. Vi programmerade robotar för att verifiera att varje policy och kund följer branschreglerna, inklusive policyvillkor, kundinformation och finansiella transaktioner. Detta inkluderade verifiering av äktheten hos information som tillhandahålls av kunden mot betrodda externa källor. Till exempel verifierade RPA-botar riktigheten i personliga identitetshandlingar och finansiella poster, vilket säkerställer att kundens profil överensstämmer med den information som lämnats.

Dessutom tillämpade vårt projektteam regler för datasäkerhet och integritet. Vi övervakade och säkrade känsliga kunddata genom åtkomstkontroll, kryptering och efterlevnad av dataskyddslagar som GDPR, vilket garanterar ett fullgott skydd mot intrång.

Teknik

RPA

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

Process

Under hela utvecklingsprocessen följde vårt team den agila metodiken för att säkerställa flexibilitet och kundinflytande. Projektet delades in i 3-veckors sprintar, var och en med specifika och mätbara leveranser och mellanliggande framstegskontroller.

Vi började med en grundlig analys av kundens befintliga processer, smärtpunkter och krav. Innowises Företagsanalytiker samarbetade med viktiga intressenter för att fastställa tydliga mål för RPA-lösningen. De fastställde specifika uppgifter och processer som behövde automatiseras inom försäkringsverksamheten, t.ex. skadereglering, försäkringar, efterlevnadskontroller med mera. I slutet av denna fas levererade vi ett visions- och omfattningsdokument som beskrev projektets mål och omfattning.

Baserat på analysen skapade våra specialister detaljerade flödesscheman och processdiagram för att kartlägga de steg som ingår i automatiseringen och som fungerar som grunden för RPA-arbetsflöden. Därefter utvecklade våra kunniga ingenjörer RPA-bots enligt de definierade reglerna och logiken för att utföra specifika uppgifter inom försäkringsprocesserna.

Vår QA-specialister utfört rigorösa tester för att säkerställa att robotarna utför uppgifterna korrekt och effektivt, samt testat dem för efterlevnadskontroller och hantering av undantag.

För närvarande övervakar vårt projektteam kontinuerligt RPA-lösningens prestanda, åtgärdar eventuella problem omedelbart och underhåller robotar för att ta hänsyn till förändringar i processer eller regelverk.

Team

RPA-utvecklare

RPA-affärsanalytiker

Lösningsarkitekt

Administratör för UiPath Orchestrator

UiPath analytiker av affärsprocesser

Ingenjör för RPA-infrastruktur

QA-ingenjör för UiPath

Projektledare för RPA

Chef för RPA CoE

Analytiker för RPA-stöd

Resultat

27% snabbare skaderegistrering efter utveckling av programvara för automatisering av försäkringar

Innowise har byggt en kraftfull lösning för robotiserad processautomation för försäkringsbranschen, som hjälper kunden med skadereglering, underwriting, prissättning, bedrägeribekämpning, regelefterlevnad och mycket mer. Innan kunden kontaktade Innowise kämpade de med tungrodda, manuella processer som var känsliga för fel och felberäkningar. Från och med nu kan de dra nytta av RPA-botar som stärkts med ML som förenklar pappersintensiva försäkringsförfaranden, så att cheferna kan fokusera på mer komplicerade och icke-triviala aktiviteter.

Genom vårt projektteams arbete levererade vi en sofistikerad RPA-lösning som förbättrade kundens operativa effektivitet på många områden, från förbättrad noggrannhet och säkerhet till snabbare skadereglering och ökad affärskontinuitet.

Projektets löptid

Juni 2023 - Pågående

27%

snabbare registrering av anspråk

34%

mer exakt prissättning och underwriting

Relaterade fall

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 Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

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

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.

Automation in insurance industry: 34% more accurate pricing & underwriting

Kund

Utmaning

Manuell hantering av förfrågningar från försäkringstagare resulterade i flera fel

Lösning