Meld u aan om de nieuwste inzichten en updates over technologie, AI & data-analyse, datawetenschap en innovaties van Polestar Analytics te ontvangen.
Een van die opkomende technologische trends is Insurance RPA (Robotic Process Automation), waarmee verzekeraars een snelgroeiend, flexibel bedrijf kunnen opbouwen en tegelijkertijd de kosten kunnen optimaliseren. Het doel van RPA (of softwarebots) is het automatiseren van repetitieve, op regels gebaseerde administratieve taken die geen besluitvorming of strategievorming vereisen. Robots kunnen deze repetitieve taken sneller, efficiënter en nauwkeuriger uitvoeren dan mensen. Zo kunnen organisaties meer waarde creëren door zich te richten op taken die menselijke sterke punten vereisen, zoals redeneren, oordeelsvermogen en emotionele intelligentie.
Door de mogelijkheid om veel processen te automatiseren, heeft RPA (Robotic Process Automation) een aanzienlijk potentieel in de verzekeringsbranche. Het gebruik ervan kan de productiviteit verhogen en de klantervaring verbeteren. In de verzekeringssector kan RPA worden ingezet om repetitieve processen te automatiseren, met verouderde systemen samen te werken en externe data te verzamelen.
Verzekeraars hebben bewezen dat RPA helpt bij het stroomlijnen van bedrijfsprocessen en het automatiseren van transactionele en administratieve taken. Alleen al de gegevensverwerking bespaart met RPA 34 procent van de tijd van een werknemer, aldus McKinsey.
Aanvankelijk richtten verzekeringsmaatschappijen hun RPA-inspanningen op grootschalige, niet-complexe activiteiten met gestructureerde data, zoals de verwerking van claims en het registreren van formulieren. Deze processen vereisen veel handmatige data-invoer, -opvraging en -verzameling. Meestal leverde deze automatisering een zeer hoog rendement op investering (ROI) op – binnen zes maanden. Omdat RPA veel repetitieve taken aan de achterkant omvat, heeft het verzekeringsmaatschappijen geholpen exponentieel te groeien.
De verzekeringssector stond voor de komst van RPA voor veel uitdagingen. Belangrijke uitdagingen waren onder meer:
Hieronder vindt u enkele van de beste voorbeelden van het gebruik van RPA in de verzekeringssector:
Voor de afhandeling van schadeclaims worden diverse gegevensbronnen verzameld, wat resulteert in enorme hoeveelheden data. De huidige claimsystemen missen functionaliteit en aanpassingsvermogen en hebben hun praktische grenzen bereikt, waardoor een hoge mate van menselijke tussenkomst nodig is. Hierdoor zijn de productiviteit en flexibiliteit afgenomen, wat leidt tot een tragere dienstverlening en een slechtere klantervaring. Om de kosten te drukken, wordt kunstmatige intelligentie steeds vaker ingezet in het claimbeheer.
Het acceptatieproces is een ander aspect van verzekeringen dat zich uitstekend leent voor automatisering. Gegevens uit diverse bronnen worden verzameld en geëvalueerd om de risico's van de betreffende polis te beoordelen en te verminderen, zoals:
Door de toegenomen regelgeving is de verzekeringssector strenger gereguleerd dan ooit tevoren. De verzekeringssector hanteert strikte eisen voor het documenteren van werkzaamheden en het opzetten van auditsporen. Veel processen binnen de verzekeringssector zijn complex en foutgevoelig, wat het risico op overtredingen van de regelgeving vergroot. Automatisering helpt organisaties bij het verbeteren van de procedures, omdat het de noodzaak voor veel medewerkers om taken handmatig uit te voeren, wegneemt.
LEES MEER: Data-analyse in elke fase van de levenscyclus van de consument in de verzekeringsbranche