Автоматизация обработки страховых претензий: опыт скандинавской компании

Одна из ведущих скандинавских страховых компаний успешно внедрила автоматизированное решение для обработки претензий, значительно повысив эффективность своей деятельности. Этот проект, реализованный в сотрудничестве с EY, демонстрирует потенциал цифровой трансформации в страховой отрасли.

Предыстория и вызовы

Компания столкнулась с типичными для отрасли проблемами:

• Длительное время обработки претензий
• Высокие операционные расходы
• Неудовлетворенность клиентов
• Неэффективное использование ресурсов сотрудников

Решение: комплексный подход к автоматизации

Страховщик внедрил многоуровневое решение, включающее:

1. Оптическое распознавание символов (OCR) для извлечения данных из документов
2. Искусственный интеллект (ИИ) для анализа и классификации претензий
3. Роботизированную автоматизацию процессов (RPA) для выполнения рутинных задач
4. Интеграцию с существующими системами для обеспечения бесперебойного потока данных

Ключевые особенности решения

• Автоматическая сортировка и маршрутизация: система анализирует входящие претензии и направляет их соответствующим специалистам или автоматически обрабатывает простые случаи.
• Интеллектуальный анализ документов: ИИ извлекает ключевую информацию из различных типов документов, включая медицинские справки и счета.
• Автоматизированная проверка на мошенничество: система выявляет потенциально мошеннические претензии для дальнейшего расследования.
• Интеграция с базами данных: решение автоматически сверяет информацию с внутренними и внешними базами данных для проверки достоверности.

Результаты внедрения

Автоматизация принесла компании значительные преимущества:

• Сокращение времени обработки с нескольких дней до нескольких минут для большинства претензий
• Снижение операционных расходов на 30%
• Повышение точности обработки до 99%
• Улучшение удовлетворенности клиентов благодаря более быстрому урегулированию претензий
• Освобождение сотрудников от рутинных задач, позволяющее сосредоточиться на сложных случаях и улучшении обслуживания клиентов

Извлеченные уроки

1. Важность качества данных: успех автоматизации во многом зависит от качества и структурированности исходных данных.
2. Необходимость обучения сотрудников: внедрение новых технологий требует комплексного обучения персонала.
3. Постепенный подход: поэтапное внедрение автоматизации позволяет минимизировать риски и оптимизировать процесс.
4. Гибкость и масштабируемость: решение должно легко адаптироваться к изменениям в бизнес-процессах и росту объемов обрабатываемых данных.

Перспективы

Успех этого проекта открывает новые возможности для дальнейшей цифровой трансформации компании. В планах:

• Расширение использования ИИ для прогнозирования рисков и персонализации страховых продуктов
• Внедрение чат-ботов для улучшения клиентского сервиса
• Использование блокчейн-технологий для повышения безопасности и прозрачности операций

Опыт скандинавской страховой компании демонстрирует, что грамотно реализованная автоматизация может стать ключевым фактором повышения конкурентоспособности в современной страховой индустрии.