En sådan framväxande tekniktrend är försäkrings-RPA (Robotic Process Automation), vilket gör det möjligt för försäkringsbolag att bygga en snabbväxande, responsiv verksamhet samtidigt som de optimerar kostnaderna. Syftet med RPA (eller programvarurobotar) är att automatisera repetitiva, regelbaserade administrativa uppgifter som inte kräver beslutsfattande eller strategiarbete. Robotar kan utföra dessa repetitiva uppgifter snabbare, outtröttligare och mer exakt än människor. Därmed kan deras organisationer skapa mer värde genom att fokusera på uppgifter som kräver mänskliga styrkor som resonemang, omdöme och emotionell intelligens.
Tack vare sin förmåga att automatisera många operationer har Insurance RPA betydande potential inom försäkringsbranschen. Genom att använda det kan produktiviteten ökas och kundupplevelsen förbättras. Inom försäkringsbranschen kan RPA användas för att automatisera redundanta processer, arbeta med äldre system och samla in extern data.
Försäkringsbolag har bevisat att RPA hjälper till att effektivisera affärsprocesser och automatisera transaktionella och administrativa uppgifter. Enbart databehandling sparar 34 procent av en anställds tid med RPA, enligt McKinsey.
Till en början fokuserade försäkringsbolagen sina RPA-insatser på stora, icke-komplexa aktiviteter som involverade strukturerad data, såsom skadehantering och registrering av formulär, vilket kräver en omfattande mängd manuell datainmatning, hämtning och datainsamling. För det mesta gav denna automatisering en mycket hög avkastning på investeringen (ROI) – mindre än sex månader. Eftersom den innehåller många repetitiva backend-uppgifter har RPA hjälpt försäkringsbolag att växa exponentiellt.
Försäkringsbranschen stod inför många utmaningar före RPA. De största utmaningarna inkluderar:
- Operativa hinder: Försäkringsverksamheten drivs till stor del av manuella, repetitiva och tidskrävande procedurer. Manuell riskbedömning vid underwriting är tidskrävande och beroende av förutbestämda kriterier, men manuell datainmatning från ostrukturerade källor vid skadehantering är långsam och felbenägen.
- En stor mängd data flödar in i försäkringsbranschen idag eftersom vi lever i en hyperuppkopplad värld. Datahanteringen är alltför manuell för traditionella försäkringsbolag på grund av brist på lämplig teknik.
- Dålig kundupplevelse: Försäkringsbolagens överdrivna beroende av manuella processer är en av de främsta orsakerna till ovanstående problem. Dessa problem leder till allvarligt otillfredsställande kunders upplevelser.
Nedan följer några av de bästa användningsområdena för RPA inom försäkringsbranschen:
Olika datakällor samlas in för skadehantering, vilket resulterar i enorma mängder data. För närvarande saknar skadesystem funktionalitet och anpassningsförmåga, och de har nått sina praktiska gränser, vilket kräver en hög nivå av mänsklig intervention. Som ett resultat har produktivitet och flexibilitet minskat, vilket resulterar i långsammare service och en sämre kundupplevelse. För att minska kostnaderna införlivas artificiell intelligens i allt högre grad i skadehanteringen.
Underwriting är en annan aspekt av försäkring som är idealisk för automatisering. Som ett resultat samlas in och utvärderas data från en mängd olika källor för att utvärdera och minska riskerna i samband med den aktuella försäkringen, såsom:
- Hälsorisker.
- Begränsningar av ekonomiska resurser.
- Kreditvärdigheten.
- Policydubblering.
Till följd av ökad regelgranskning har försäkringsbranschen aldrig varit mer reglerad. Försäkringsbranschen följer strikta krav när den dokumenterar arbete och skapar revisionsloggar. Försäkringsbranschen har många komplexa och felbenägna processer, vilket ökar risken för regelöverträdelser. Automatisering hjälper organisationer att förbättra regelförfaranden eftersom det eliminerar behovet av att betydande personalstyrka utför operationer manuellt.
LÄS MER: Dataanalys vid varje knutpunkt i konsumenternas livscykel inom försäkringsbranschen