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プロセス自動化の増強が処理業務を変える
2022年07月26日
保険会社がプロセスを見直し、シンプル、高速で、透明なものにしようとするときに、テクノロジーの強化が重要な役割を果たすということは明らかだ。私たちは回答者に、保険業界に共通する事業プロセスを二つ選択し、それらのプロセスがテクノロジーでどのくらい増強されるかを予測してもらった。図表２からも分かるとおり、保険金請求処理と保険引受／リスク評価はどちらも、現在から２０２３年までの間に劇的に変わるだろう。
保険金請求処理の補強を計画している保険会社の割合は、現在の１６％から２３年には一気に５８％まで跳ね上がるだろう。保険引受およびリスク評価プロセスも現在の９％から２３年には４９％へと、同様の急増を示す。保険会社は、これら二つのプロセスをほぼゼロタッチにして、コストと処理時間の両方を削減しようと、多大な投資を行っている。この調査に参加した、あるドイツの保険会社のＣＦＯはこう述べている。「ロボティクスとプロセス自動化によりカスタマーサービスが向上し、サービスの提供が増強された。過去１５カ月間で、保険金請求処理時間を７５％以上削減できた」。
テクノロジーは、シンプルな自動化ツールの域を超えている。ＡＩ駆動型ソフトウエアは、保険金請求に記入された構造化されていない、自由に書かれた文章を解釈し、保険契約者や保険金請求査定人が記入したコメントの意味論的意味を推定できるようになった。欧州のある保険会社のＣＦＯは、私たちの調査に次のように答えている。「ＡＩと予測分析は、これ（プロセスの変更）にとって重要な決め手だ。私たちは、非構造化データの問題に対し、テキスト分析とイメージ分類を利用した」。
保険引受と保険金請求処理はどちらも効率化でき、詳しく調査して不正を検知したり、より賢明な判断をしたりすることもできる。その一方で、ミスや偏りにつながりかねない人間の介入を必要最小限に抑えることが可能だ。機械学習とＡＩソフトウエアは、保険金請求のライフサイクルを劇的に短縮できる。
ある米国の大手医療保険会社は、３０以上の医療保険プランを運営し、３０００万人の加入者を抱えており、１日あたり約１０万件の医療保険請求の処理方法など、多くの業務機能のデジタル化を目指していた。
当社は、人手の判断を介する部分に対して、機械学習（ＭＬ）を組み込み、洗練された認知技術でＲＰＡを増強するクラウドベースのインテリジェント・プロセス・オートメーション（ＩＰＡ）を開発・導入し、１０００以上のボット（特定処理を自動的に行うタスク）で請求業務担当者の労働力を効果的に増強することで対応した。
請求の大部分は電子的に提出されているが、業務プロセスに合わせて請求を再分類するなど、まだ手作業が必要だった。そこで、請求ワークフローを自動化するためのボットを作成することで、担当者がボットに請求を送信して処理するしくみを構築した。クラウド上のボットのデジタルワークフォースは、週６日、１日２０時間稼働し、自己回復特性により、手動で介入することなく高可用性を確保する。継続的インテグレーション／継続的デプロイメント（ＣＩ／ＣＤ）パイプラインにより、ボットのデプロイメントサイクルが加速される。現在、毎月２００万件の請求を処理する能力を有し、そのボリュームに応じてボット処理を調整している。
集中管理されたボットトランザクション管理データベースには、２億件以上のトランザクション記録が保存されている。当社のボット分析ダッシュボードを使用すると、クライアントはリポジトリからトランザクションデータを取得し、処理されたクレーム、ボット使用率などに関するレポートを毎日、毎週提供することができる。これにより、明確な監査証跡を提供し、ボットパフォーマンスの微調整をサポートする。この導入により、効率性の向上、コスト削減に加え規制遵守プロセスの強化や、さらには顧客サービス向上による顧客満足度の向上をもたらした。３０００万件の請求処理で１５００万ドルの節約になると予想される。さらに、ボットによって処理されたクレームの処理速度が６００％向上し、９９％の成功率を達成したことで、保険会社のネットプロモータースコア（ＮＰＳ）は１０ベーシスポイント向上した。
（注）コグニザントは、２０年６月から８月の間に保険会社のサンプル２８５人を含む合計４０００人の経営幹部およびシニアエグゼクティブを対象とした調査を委託・実施した。質問の約３分の１は、１６年に行われた調査と同じものだったため、回答を比較し、テクノロジーや未来の働き方に対する姿勢の変化を追跡することができた。
コグニザントジャパン株式会社コンサルティング事業部に所属し生損保業界を担当。
