Соблюдение нормативных требований является проблемой почти для каждой страховой компании не из-за плохих намерений, а потому, что это сложно и может варьироваться в зависимости от продукта несколько раз в год! И чем больше растет компания, тем сложнее становятся ее нормативные требования.
Даже при наличии целого отдела, занимающегося комплаенсом, остается много места для ошибок. У нас есть хорошая новость: соответствие требованиям – это уже не мечта, а реальность. Почему? Потому что задачи, связанные с соблюдением нормативных требований, можно определить, повторить и документировать.
Рассмотрим, например, требования одной страховой компании, с которой мы работали. Там был целый отдел, посвященный проверке данных. Для этого они использовали устаревшие (читай: неавтоматические) системы и несколько человек отвечали за обработку десятков тысяч документов в месяц.
Как вы понимаете, это была неблагодарная работа. Если они сделали все правильно, их работа была незаметна. Эти сотрудники привлекли к себе внимание только тогда, когда что-то пошло не так. Это не понравилось никому, ведь цена ошибки в страховании может стоить намного дороже, чем десятки тысяч долларов.
Нам нужно было найти способ автоматизировать проверку этих десятков тысяч документов, чтобы ускорить процесс и исключить возможность ошибки. Вот что мы сделали:
– Загрузили множество образцов документов в робота, которая могла распознавать буквы и цифры (с помощью оптического распознавания символов или OCR).
– Установили, что программа правильно интерпретировала эти документы.
– Создали RPA робота, чтобы воспроизвести процесс распознавания текста.
После этого страховая компания предоставила свои новые документы, и робот начал использовать их для автоматической обработки и принятия соответствующего решения. Результатом стала не только экономия времени и повышение точности. RPA робот также смог создавать таблицы данных для данных, что сделало эти данные отслеживаемыми и чрезвычайно простыми для аудита.
Также мы создали информационную панель, чтобы с первого взгляда показать статус документов и решений, что очень полезно для принятия решений в целом.
Как я упоминал ранее, комплаенс – не единственный случай использования Robotic Process Automation в страховании. Другие задачи, необходимые для ведения страхового бизнеса, также являются отличными кандидатами для автоматизации – например, обработка претензий.
В автокатастрофах быстрое получение страховых денег для клиентов имеет важное значение для их удовлетворения и возможности жить дальше своей повседневной жизнью. Страховая компания, наш клиент, использует RPA для рассмотрения претензий и принятия решений о том, имеют ли они право на выплату.
Только если дело попадает в серую зону, его передают человеку. Это означает, что обработчики претензий могут тратить свое время на рассмотрение сложных или необычных случаев, требующих дополнительной информации или критического мышления, при этом обеспечивая своевременное рассмотрение каждой претензии.
Сценарий использования Robotic Process Automation для выставления счетов на страхование действует аналогичным образом: автоматизация определяемых, повторяемых и документируемых процессов позволяет сотрудникам заниматься более интересной работой.
С помощью Robotic Process Automation мы автоматизировали всю обработку счетов с использованием функций OCR, подобно тому, что я описал в примерах выше. Также для компании были созданы RPA роботы для обработки исключений – пропущенных счетов, классифицированных проблем, дополнительных проверок и т.д.
Какой бы ни была самая большая проблема с выставлением счетов для вашей страховой компании, Robotic Process Automation может ее решить, если она будет определяемой, повторяемой и документированной.
info@autorpad.com
0 800 359 208
В этой статье мы подробнее обсудим основные преимущества автоматизации процесса лидогенерации в Linkedin и расскажем о нюансах, с которыми вы можете столкнуться в процессе использования программных роботов.
Результаты:
— общая база контактов увеличивается на 25000 в месяц
— для одного менеджера генерируется примерно 20 лидов в месяц
— компания увеличила прибыль примерно в 5 раз
