RPA в страховании
В статье описываются варианты использования RPA в ключевых процессах страхования, лучшие практики и отличия RPA от AI на примере страховой отрасли.
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) была темой многих дискуссий об автоматизации в страховой отрасли в течение нескольких лет. И это неспроста. Роботизация позволяет автоматизировать ручные задачи, которые обычно выполняет сотрудник, поэтому страховые компании могут использовать RPA для обработки претензий, при андеррайтинге и т.п.
RPA в обработке претензий
Оценщику страховых убытков часто поручается сбор соответствующей информации от заявителей, больниц, полиции и т.д., чтобы принять решение – выплачивать ли деньги по претензии и на какую сумму. Как только необходимые записи получены, соответствующие данные в них нужно перевести в цифровую запись страховщика инцидента. Без автоматизации оценщикам страховых убытков пришлось бы самим пройтись по всем собранным записям и вручную внести необходимую информацию в систему. В определённых случаях RPA может помочь.
Например, кто-то может подать заявку на автострахование сразу после несчастного случая, пока он находится на месте происшествия. Здесь ему может понадобиться кто-то для буксировки машины – некоторые клиенты платят за помощь на дороге. Обычно сотрудникам приходится вручную вводить данные из заявки о несчастном случае клиента в систему стороннего механика, имеющего соглашение со страховой компанией. Программное обеспечение RPA может автоматизировать перевод данных между системами, что позволит эвакуатору быстрее приехать на место аварии.
RPA также может помочь в проверке информации, размещенной в различных интернет-источниках. Например, оценщики страховых убытков в компании по страхованию жизни могут использовать RPA для проверки свидетельств о смерти на различных государственных веб-сайтах. Автостраховщики могут проверять публичные записи на предмет того, был ли заявитель арестован за вождение в нетрезвом виде или за бегство с места дорожного происшествия.
Но важно помнить, что программное обеспечение RPA может переносить данные, найденные на этих веб-сайтах, в систему страховой компании, только если путь до этих данных всегда одинаковый. То есть, если для перехода к веб-странице требуется дополнительный щелчок, программное обеспечение RPA необходимо перепрограммировать.
Также RPA можно использовать для перемещения данных о претензиях из исторических записей в системе страховой компании в аналитические приложения. Но это возможно только в том случае, если страховая компания будет каждый раз перепрограммировать программное обеспечение RPA при изменении способа хранения данных о претензиях.
RPA в андеррайтинге
Андеррайтерам нужно оценить риск, который потенциальные клиенты, их дома и автомобили представляют для страховой компании.
В автостраховании андеррайтеру может потребоваться проверить был ли водитель ранее застрахован, а затем перенести эту информацию в CRM автостраховщика.
Андеррайтеры крупных автостраховщиков могут также проверить в общей базе данных был ли водитель ранее застрахован в страховой компании аналогичного размера. Программное обеспечение RPA может сделать это вместо них, скопировав название страховой компании клиента в соответствующее место в CRM автостраховщика.
Андеррайтерам может потребоваться найти в Полной страховой базе данных по убыткам (CLUE) претензии, поданные клиентом к предыдущим страховым компаниям. RPA может войти в базу данных CLUE и перейти к отчёту конкретного клиента. Затем робот копирует любую соответствующую информацию о претензиях, в том числе количество прошлых претензий, из отчёта CLUE в CRM страховщика.
Аналогичным образом, андеррайтерам автостраховщиков может понадобиться проверить, имеет ли заявитель право на полис с учётом его судимости. Для этого андеррайтеры могут получить доступ к общедоступным базам данных для доказательств арестов, обвинений и обвинительных приговоров, связанных с автомобильными инцидентами.
Как обсуждалось ранее, программное обеспечение RPA позволяет переносить данные из общедоступных баз данных в CRM автостраховщика, давая возможность андеррайтеру быстрее принимать решение о том, могут ли они предложить заявителю полис или нет.
RPA может также использоваться для предоставления потенциальным клиентам котировки на страхование автомобиля. Когда кто-то заполняет онлайн-форму, чтобы получить расценки автостраховщика, программное обеспечение RPA за кадром может проверить контактную информацию, которую это лицо предоставляет, в общедоступных базах данных. Это позволит автостраховщику быстрее предоставить потенциальным заявителям квоту, что может повысить вероятность покупки страховки именно у них, а не у конкурента.
Внедрение программного обеспечения RPA в страховании
Ранее мы уже говорили о том, что необходимо перепрограммировать программное обеспечение RPA всякий раз, когда происходят изменения в способе навигации к соответствующим внутренним и внешним источникам данных. Но этого недостаточно.
Например, страховым компаниям необходимо настроить протоколы, когда программное обеспечение RPA перестаёт работать, и диагностировать, какая часть процесса изменилась. В компании должен быть ответственный за перепрограммирование RPA и запуск робота с учётом недавних изменений. Процедуру необходимо выполнять быстро, чтобы минимизировать время простоя, так как это может затормозить работу нескольких отделов.
Кроме того, RPA не может работать самостоятельно. Роботизация требует интеграции с существующей ИТ-инфраструктурой и системами.
В некоторых случаях просто RPA невыгодно использовать, так как процесс меняется слишком часто. Автоматизация процессов с любым уровнем непредсказуемости лучше оставлять искусственному интеллекту (AI).
RPA против AI: в чем разница для сферы страхования?
Во многих случаях дискуссии об RPA и искусственном интеллекте (AI) переплетаются, что может сбить с толку руководителей страховых компаний, стремящихся автоматизировать ключевые бизнес-процессы.
RPA не является AI. Но есть решения RPA, которые оснащены функциями AI. AI обладает способностью «учиться» или повышать точность своих результатов с течением времени. RPA так не умеет.
RPA умеет масштабировать определённые процессы, но он не улучшает их с течением времени. Он также не адаптируется к изменениям на предприятии, к изменениям внешних источников данных и веб-страниц, по которым он перемещается. А вот AI и машинное обучение адаптируются к новым данным и системам.
Все ранее рассмотренные примеры использования RPA показывают ещё одну ключевую разницу между роботизацией и AI. Функция поиска на базе AI, основанная на обработке естественного языка (NLP), может копировать срок (дату) нахождения заявителя в больнице. И это независимо от того, где конкретно эти данные располагаются в форме. Такая ситуация происходит потому, что программное обеспечение на основе NLP обучается находить в форме слова и фразы, которые, вероятнее всего, соответствуют дате пребывания заявителя в больнице, а также копирует эту дату в соответствующее место в системе страховой компании.
В результате такое программное обеспечение не нужно перепрограммировать, чтобы найти информацию в медицинских записях, полученных из разных больниц. Более того, оно не перестанет функционировать, когда будут внесены изменения в формы больницы и систему страховой компании.
Компания NFP предоставляет услуги по роботизации в страховой отрасли. Если у вас есть любые вопросы, касающиеся RPA в страховании, свяжитесь с нами любым удобным вам способом, и мы обязательно вас проконсультируем!
Оригинал статьи читайте на сайте emerj.com.
