Get your 6-month No-Cost Opt-Out offer for Unlimited Software Automation?

Robotska avtomatizacija procesov v zavarovalništvu je v porastu. Podobno kot v drugih panogah, kjer je veliko ponavljajočih se nalog, ki temeljijo na pravilih, lahko RPA pomaga organizacijam doseči hitrejše, stroškovno učinkovitejše procese brez napak, ki obstoječe osebje sprostijo za delo, ki ima večjo vrednost.

Avtomatizacija sklepanja polic in zahtevkov sta dve od vodilnih uporab RPA v zavarovalniškem sektorju. Vendar pa lahko tehnologija pomaga tudi pri številnih nalogah, na primer pri izboljšanju izkušenj strank in upravljanju sprememb v zakonodajnem okolju.

V tem članku bomo obravnavali RPA v zavarovalništvu ter preučili velikost trga, koristi, trende, izzive, primere uporabe in študije primerov.

 

Table of Contents

Velikost trga RPA v zavarovalništvu

Velikost trga RPA v zavarovalništvu

Globalna avtomatizacija robotskih procesov v zavarovalniškem sektorju je leta 2023 vredna več kot 100 milijonov dolarjev. Vendar analitiki pričakujejo, da bo obseg zavarovalniškega trga z močno 28-odstotno letno rastjo do leta 2032 presegel 1,2 milijarde dolarjev.

Največji delež svetovnega trga predstavljata Severna Amerika (427 milijonov USD) in Evropa (325 milijonov USD). Vendar približno petina izdatkov prihaja iz azijsko-pacifiške regije, pri čemer se pričakuje, da se bo ta delež znatno povečal, saj regija nadaljuje svojo pot digitalne preobrazbe.

 

Dejavniki, ki vplivajo na rast

RPA v zavarovalništvu

Robotska avtomatizacija procesov (RPA) v zavarovalništvu - študije primerov, primeri, prednosti in izzivi

Hitro uvajanje RPA v zavarovalništvu je posledica zapletenega sklopa dejavnikov. Preučimo nekaj specifičnih težav v panogi, ki jih rešuje RPA.

 

#1. Spreminjajoče se zakonodajno okolje

Predpisi na področju zavarovalništva se nenehno spreminjajo. Tehnologija, gospodarske razmere ter posegi političnih in potrošniških skupin so v zadnjem času povzročili spremembe v tem sektorju, zaradi česar se nekatere zavarovalnice borijo, da bi sledile napredku. Vendar lahko neupoštevanje predpisov povzroči visoke globe.

Orodja RPA zavarovalnicam omogočajo zbiranje podatkov, izdelavo poročil in avtomatizacijo drugih nalog za zagotavljanje skladnosti.

 

#2. Pomanjkanje znanj in spretnosti

V zavarovalništvu primanjkuje znanja in spretnosti. V Združenem kraljestvu je bilo lani na vsakih 100 delovnih mest pet prostih delovnih mest. Med njimi so tudi aktuarji, zavarovatelji in strategi.

Avtomatizacija zavarovalniških procesov lahko pomaga pri reševanju teh težav z zagotavljanjem digitalne delovne sile, ki lahko opravlja ponavljajoče se naloge velikega obsega. S to pomočjo lahko obstoječi zaposleni opravljajo dela, ki so bolj usmerjena v vrednost, kar pomeni, da lahko delodajalci naredijo več z manj sredstvi.

 

#3. Digitalna preobrazba

Zavarovalniška industrija je podatkovno intenzivna. V zadnjih letih je sektor doživel digitalno preobrazbo, da bi zadostil spreminjajočim se potrebam strank. Zaradi povpraševanja potrošnikov, povečane konkurence in jasne potrebe po učinkovitosti morajo zavarovalnice uporabljati digitalne tehnologije, da bi ostale v ospredju.

Nadaljnji tehnološki napredek, kot so umetna inteligenca, ML in računalništvo v oblaku, je ustvaril priložnosti za zavarovalnice. RPA lahko pomaga vključiti ta orodja v regulativne ekosisteme zavarovalniške tehnologije in omogoči naprednejšo digitalno preobrazbo.

 

#4. Pritisk na zmanjšanje stroškov

Cene zavarovanj že več let strmo naraščajo. Na visoke stroške premij vplivajo številni dejavniki, med drugim stroški izplačevanja odškodnin, goljufije in vse večja skladnost z zakonodajo.

V nasprotju s splošnim prepričanjem zavarovalnice nimajo velikih dobičkovnih marž. Pravzaprav običajno poslujejo z maržo od 2 do 3 %. Vendar pa javnost meni, da ta podjetja prejemajo previsoke dobičke.

Orodja RPA omogočajo zavarovalnicam stroškovno učinkovitejše poslovanje, kar lahko zmanjša stroške premij za njihove uporabnike. Z zmanjšanjem odvisnosti od človeškega dela lahko podjetja zagotavljajo racionalizirane storitve, ne da bi pri tem ogrozila kakovost.

 

#5. Spreminjajoče se zahteve potrošnikov

Konkurenca v zavarovalništvu je velika, saj boj za stranke vedno bolj odloča zagotavljanje boljših storitev. Zavarovalniška industrija mora zadovoljiti povpraševanje potrošnikov po cenovno ugodnejših zavarovanjih, ki so preprosta za razumevanje. Samopostrežne možnosti za stranke, kot je avtomatizacija obdelave zahtevkov, lahko zavarovalnicam pomagajo izpolniti sodobna pričakovanja.

RPA pomaga racionalizirati te procese, ob dopolnitvi z drugimi orodji umetne inteligence, kot je generativna umetna inteligenca, pa lahko tehnologija obravnava poizvedbe strank in pomaga pri izpolnjevanju zahtevkov.

 

Prednosti RPA v zavarovalništvu

Robotska avtomatizacija procesov (RPA) v kadrovski službi: RPA: študije primerov, primeri, prednosti in izzivi v kadrovski službi: študije primerov, primeri, prednosti in izzivi v kadrovski službi

RPA je postal priljubljen v zavarovalniški niši iz več prepričljivih razlogov. Poglejmo, zakaj podjetja v zavarovalniškem sektorju sprejemajo rešitve RPA.

 

#1. Večja operativna učinkovitost

Vsa podjetja si prizadevajo za večjo učinkovitost poslovanja, vendar se zaradi hude konkurence v zavarovalniškem sektorju soočajo z dodatnim pritiskom. Na srečo je v zavarovalništvu veliko opravil, ki jih je mogoče optimizirati s pomočjo RPA pri obdelavi zahtevkov, storitvah za stranke, sklepanju zavarovanj in drugih.

 

#2. Zmanjšani stroški

Roboti RPA omogočajo zavarovalniškim ekipam dostop do digitalne delovne sile, ki deluje 24 ur na dan, 7 dni v tednu in 365 dni na leto. Ta orodja se nikoli ne utrudijo, ne potrebujejo odmora in ne zahtevajo povišanja plače. Avtomatizacija pomaga zavarovalniškim ekipam zmanjšati število zaposlenih ali jih preusmeriti v vloge, ki so bolj usmerjene k strankam in temeljijo na vrednosti.

 

#3. večje zadovoljstvo pri delu

Zadovoljstvo z delom v zavarovalništvu znaša 64 %, kar je nad nacionalnim povprečjem 57 % za vse poklice. Vendar pa zavarovalniški strokovnjaki kot slabosti svojega dela pogosto navajajo dolge ure in pogost stres. RPA pomaga olajšati vsakdanja in ponavljajoča se opravila ter delavcem omogoča opravljanje smiselnih nalog, ki povečujejo zadovoljstvo pri delu.

 

#4. Boljše izkušnje strank

Orodja RPA lahko avtomatizirajo uvajanje strank in storitve, kar omogoča hitrejše in bolj zadovoljujoče izkušnje. Poleg tega lahko zavarovalnice avtomatizirajo komunikacijo in zagotovijo večkanalno podporo, tako da lahko njihove stranke uživajo v bolj prilagojenih interakcijah.

Orodja za samopostrežbo strank pomenijo tudi, da je podpora na voljo 24 ur na dan. Vse te podrobnosti izboljšujejo uporabniško izkušnjo, saj potrošnikom nudijo tisto, kar želijo.

 

#5. Večja natančnost

Zmožnost orodja RPA, da avtomatizira naloge, ki temeljijo na pravilih, učinkovito odpravlja človeške napake in netočnosti. Te prednosti pomenijo boljši ugled, nižje stroške, boljše izkušnje strank in večjo skladnost s predpisi.

 

Primeri uporabe robotskega procesa

Avtomatizacija v zavarovalništvu

Primeri uporabe robotske avtomatizacije procesov v zavarovalništvu

RPA je z avtomatizacijo ročnih opravil preoblikovala zavarovalniško industrijo. Preučimo nekaj najbolj prepričljivih primerov uporabe RPA v zavarovalniškem sektorju.

 

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

#1. Obdelava zahtevkov

RPA pri obdelavi zahtevkov pomaga ekipam pri vnosu podatkov, iskanju in preverjanju dokumentov ter distribuciji informacij. Pri ročnem opravljanju so te naloge ponavljajoče in zamudne, kar delavce odvrača od bolj zapletenih nalog. RPA to rešuje in omogoča zavarovalnicam, da so hitrejše in produktivnejše, hkrati pa zmanjšuje stroške poslovanja.

Avtomatizacija postopkov za obravnavo zavarovalnih zahtevkov omogoča večjo preglednost in posodobitve stanja v realnem času na različnih napravah, kar ustreza zahtevam sodobnih potrošnikov.

 

#2. Zavarovanje

RPA pri sklepanju zavarovanj pomaga zaposlenim delati veliko hitreje, saj avtomatizira zbiranje informacij, vnos podatkov in analizo strank. Zavarovanje je temelj zavarovalništva, saj je ocenjevanje tveganja in natančna določitev cen pogosto razlika med uspehom in neuspehom.

RPA pri sklepanju zavarovanj pomaga zagotoviti hitrejše čase obdelave, ne da bi pri tem ogrozili natančnost ali skladnost. Na splošno to vodi tudi k odličnemu zadovoljstvu strank.

 

#3. Upravljanje politike

Ko so zavarovalne police prodane, je treba opraviti precej administrativnih postopkov, da bi jih ohranili v dobrem stanju. RPA pomaga pri podaljševanju polic z avtomatizacijo komunikacije, izdajanjem posodobitev polic in pobiranjem premij.

Tehnologija se uporablja tudi za samodejno posodabljanje politik in podatkov o strankah, kar zagotavlja dobro kakovost podatkov. RPA je odlična izbira tudi za preklice polic, saj avtomatizira evidenco, pošilja ustrezna sporočila in lahko celo obdeluje povračila.

 

#4. Skladnost s predpisi

Skladnost s predpisi je v zavarovalniškem sektorju zelo pomembna. Vendar pa lahko podjetja z uporabo RPA zmanjšajo obremenitev svojih zaposlenih, da zagotovijo kakovostno in dosledno zbiranje podatkov in poročanje.

RPA lahko spremlja tudi vprašanja skladnosti in na njih opozarja ustrezne notranje stranke. Ekipe lahko vzpostavijo tudi robote, ki na ustreznih spletnih straneh in pri regulativnih organih za komunikacijo iščejo posodobitve ali spremembe pravil in zagotavljajo, da so te upoštevane v smernicah podjetja.

 

#4. Nadgradnja starejše programske opreme

Podobno kot bančništvo in finančne storitve je tudi zavarovalniški sektor še vedno odvisen od starejše programske opreme. Raziskava družbe Capgemini izpred nekaj let je pokazala, da približno 80 % zavarovalnic uporablja programsko opremo, ki je stara vsaj deset let.

Stroški nadgradnje teh sistemov in zaskrbljenost zaradi motenj v poslovanju so velik del razlogov, zakaj zavarovalniške ekipe ostajajo pri zastarelih sistemih. Vendar pa je RPA spreten pri vzpostavljanju mostu med temi skrivnostnimi sistemi in sodobnejšimi orodji. Ekipe lahko za delček stroškov prenove infrastrukture IT uporabijo RPA za interakcijo s trenutno programsko opremo in odprejo svet sodobnih orodij v oblaku.

 

#5. Storitve za stranke

Kot smo že omenili, so se pričakovanja strank v zavarovalniškem sektorju v zadnjih letih zelo spremenila. Na trgu so se pojavila nova in moteča podjetja, ki ponujajo bolj prilagojene storitve z večjo preglednostjo, hitrostjo in preprostostjo. Zavarovalništvo je v preteklosti slovelo po tem, da je bilo preveč suhoparno in suhoparno, zato je za pridobivanje naklonjenosti mlajših uporabnikov potreben drugačen pristop.

Orodja RPA lahko pomagajo zavarovalniškim ekipam avtomatizirati storitve za stranke, da bodo te bolj odzivne, hitre in prilagojene. Izboljšanje izkušenj potrošnikov je pomemben dejavnik zaupanja in zvestobe strank, RPA pa lahko podjetjem pomaga premostiti ta razkorak.

 

#6. Strojno učenje in podatkovna analitika

Sodobno sklepanje zavarovanj uporablja kombinacijo strojnega učenja za napovedno analizo, odkrivanje goljufij in celo prilagojeno oblikovanje cen. Orodja RPA lahko pomagajo pri tem procesu z zbiranjem podatkov iz različnih virov in čiščenjem informacij. Ta postopek zagotavlja zanesljivost podatkov in s tem večjo natančnost.

Orodja RPA lahko analizirajo tudi podatke za zavarovalnice ter odkrivajo anomalije in trende. Poleg tega lahko RPA pomaga distribuirati podatke ustreznim strankam, nadzornim ploščam in podatkovnim bazam.

 

#7. Trženje

Zavarovalništvo je tako konkurenčna niša, da marketinške ekipe porabijo ogromno denarja za promocijo. Na primer, v ZDA je imel Geico leta 2022 proračun za trženje v višini 1,5 milijarde dolarjev. Po podatkih HubSpotovega poročila State of Marketing Report 2023 je povprečni proračun za trženje pri zavarovalnicah znašal 11,2 % skupnih prihodkov.

Za podjetja, ki se borijo za mesto na prenatrpanem trgu, je bistvenega pomena, da prihranijo stroške in hkrati pridobivajo stranke. Orodja za avtomatizacijo trženja RPA lahko prinesejo vrednost na več različnih načinov.

Avtomatizacija trženja RPA v zavarovalniškem sektorju vključuje mehanizacijo trženja e-pošte in kampanj v družabnih medijih. Vendar pa lahko RPA v povezavi z orodji ML ali orodji za analizo podatkov pomaga ekipam pri pridobivanju podatkov o kampanjah ter pomaga pri merjenju in pripisovanju.

 

#8. Inteligentna obdelava dokumentov (IDP)

Zavarovalnice morajo obdelati veliko dokumentov, od notranjih evidenc do zdravstvenih in finančnih podatkov. Z inteligentno obdelavo dokumentov lahko RPA, dopolnjeno z inteligentno obdelavo dokumentov, pomaga ekipam pri branju in razumevanju papirjev ali datotek PDF ter pridobivanju podatkov za pošiljanje v notranje sisteme. Ta orodja lahko ekipam pomagajo tudi pri prizadevanjih za digitalizacijo z razčlenjevanjem nestrukturiranih dokumentov in prenosom informacij v podatkovne zbirke in preglednice.

 

RPA v zavarovalništvu Študije primerov

študije primerov uporabe RPA v zavarovalništvu

Ker je na voljo toliko odličnih primerov uporabe avtomatizacije zavarovalniških procesov, je jasno, zakaj se v tem sektorju uporaba iz dneva v dan povečuje. Vendar pa študije primerov omogočajo, da vse skupaj zaživi in da se potencial tehnologije uresniči.

 

Študija primera RPA za zavarovalništvo #1

Naša prva študija primera RPA v zavarovalništvu izhaja iz raziskovalnega dokumenta Ditching labour-intensive paper-based processes : (Marek, 2019). Avtorji so zapisali, da se je mednarodna zavarovalnica s sedežem na Češkem soočila z več težavami. Nova zakonodaja in predpisi so jih prisilili v posodobitev poslovanja, ki je večinoma temeljilo na papirju in je bilo zelo nedosledno.

Ekipa je uporabila agilni pristop in digitalizirala svoj postopek sklepanja zavarovanj, centralizirala delovne tokove in podatke podjetja v eni platformi ter uporabila orodja RPA za večjo produktivnost.

Projekt je bil zelo uspešen. Čas priprave ponudbe so skrajšali za 40 %, stroške zmanjšali za 50 %, napake pa so zmanjšali na manj kot 1 %.

 

Študija primera zavarovalniške RPA #2

Naslednja študija primera je primer RPA v storitvah upravljanja poslovnih procesov življenjskega zavarovanja in rent. Zadevno podjetje je bilo ponudnik programske opreme z globalnim portfeljem strank v sektorju zavarovalnic in pokojninskih skladov. Težava je bila očitna: podjetje je vsako leto prejelo več kot 800.000 zahtevkov za zavarovanje, ki jih je vse obdelalo ročno. Ti zahtevki so bili v obliki datotek PDF, kar je zahtevalo ročni vnos v različne sisteme. Postopek je bil dolgotrajen in podvržen človeškim napakam.

Vendar sprejetje rešitve RPA ni bilo enostavno. Velik problem je bil, da je imela vsaka stranka, ki so jo oskrbovali, svoje zahteve, zato so se zahteve zelo razlikovale. V resnici je šlo za pomanjkanje standardizacije procesov, ki ga ni bilo mogoče rešiti s tradicionalnimi sredstvi, saj je imela vsaka stranka edinstven potek dela.

Podjetje je analiziralo svoje procese in opredelilo ponavljajoča se opravila, ki temeljijo na pravilih in bi jih lahko opravila RPA. Iskali so deterministična opravila, ki so bila zelo obsežna in časovno intenzivna. Nekateri od ugotovljenih postopkov so vključevali posodabljanje podatkov o politikah, ukrepanje na zahteve strank ter pošiljanje pisem in obvestil strankam. Ekipa je za te delovne postopke uvedla rešitve RPA.

Izvedba je bila uspešna. Nekateri od neto rezultatov so vključevali skoraj 60-odstotno zmanjšanje ročnega dela in 70-odstotno zmanjšanje časa obdelave. Poleg tega je podjetje lahko zmanjšalo število zaposlenih za 50 %, s čimer je vsak mesec prihranilo ogromno sredstev.

 

Študija primera RPA s področja zavarovalništva #3

Vodilni evropski zavarovalni posrednik in svetovalec za tveganja z več kot 500 zaposlenimi v zalednih pisarnah in službah za stranke je želel uvesti zanesljivo avtomatizacijo obdelave zahtevkov. Ko so bile stranke zavarovalnice hospitalizirane, je podjetje plačalo bivanje in denar izterjalo od pacienta, potem ko je ta podpisal obrazec za opredelitev oprostitev. Pri ročnem izvajanju so bili potrebni dolgi telefonski klici in veliko ponavljajočih se ročnih opravil.

Stranka je uvedla rešitev RPA za avtomatizacijo zahtevkov iz bolnišnic, dnevnih klinik in lekarn. Učinek je bil velik, zato je zavarovalnica izboljšala in centralizirala poslovanje ter dosegla skoraj 50-odstotne prihranke v ustaljenem stanju in 46-odstotno skupno stroškovno korist.

Ta študija primera prikazuje, kako so zavarovalniški zahtevki z robotsko avtomatizacijo procesov hitrejši, cenejši in natančnejši, kar vodi k zadovoljnejšim strankam in večji produktivnosti.

 

Izzivi pri izvajanju RPA

v zavarovalniškem sektorju

izzivi testiranja obremenitve in RPA

Čeprav so prednosti RPA pri obdelavi zavarovalnih zahtevkov in sklepanju zavarovanj očitne, morajo podjetja premagati nekatere izzive, da bi od implementacije RPA dobila največ.

 

#1. Zapuščena infrastruktura

Kot smo že omenili, veliko zavarovalnic uporablja starejše sisteme. Večina te infrastrukture je bila zasnovana veliko prej, preden sta se pojavila računalništvo v oblaku ali oddaljeni dostop, kar pomeni, da te programske opreme ni mogoče preprosto integrirati z rešitvami RPA.

Kljub tem izzivom lahko organizacije na več načinov premostijo vrzel med obstoječo zastarelo in zapleteno programsko opremo ter sodobnimi orodji RPA. Za začetek lahko s tehnologijo za krpanje zaslona pridobite podatke iz vmesnikov in jih prenesete v sisteme v oblaku. Podobno lahko zavarovalnice raziskujejo vmesnike API ali celo zgradijo vmesno programsko opremo za povezovanje starejših sistemov.

Čeprav je na voljo veliko možnosti, je veliko odvisno od posebnosti zavarovalne programske opreme. Orodja RPA, kot je ZAPTEST, lahko zagotovijo prilagodljivost, ki jo potrebujete za zagotavljanje visoke ravni kakovosti podatkov, varnosti in sistemske združljivosti. Morda je najpomembneje, da ZAPTEST Enterprise vključuje tudi zmogljiva orodja za avtomatizacijo testiranja programske opreme in pomoč strokovnjaka ZAP, ki pomaga pri načrtovanju, izvajanju, uvajanju, testiranju in vzdrževanju projekta RPA.

 

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

#2. Kakovost podatkov

Za vsako izvajanje RPA so potrebne jasne in točne informacije. Vendar pa veliko zavarovalnic hrani podatke v posameznih sistemih, kar lahko povzroča težave pri centralizaciji informacij za rešitve za avtomatizacijo. RPA lahko pomaga pri prenosu teh podatkov v sisteme v oblaku ali lokalne podatkovne zbirke. Poleg tega lahko pomaga zagotoviti celovito zbiranje in čiščenje podatkov.

 

#3. Kompleksno sprejemanje odločitev

RPA je ustvarjena za obdelavo obsežnih in predvidljivih nalog. Če pa želijo zavarovalnice ta orodja kar najbolje izkoristiti, bodo morale obravnavati nestrukturirane podatke in izjeme ter sprejemati odločitve.

Na srečo lahko orodja RPA, ki so integrirana z umetno inteligenco, ponudijo najboljše iz obeh svetov. Orodja kognitivne umetne inteligence zmorejo brati nestrukturirane podatke, sprejemati odločitve in obravnavati izjeme.

 

#4. Skladnost

Brezkompromisne regulativne zahteve in nenehno spreminjajoči se zakoni o zasebnosti podatkov so breme, ki se ga zavarovalnice še predobro zavedajo. Izvajanje rešitev RPA bo zahtevalo načrtovanje, da se zagotovi varno in odgovorno ravnanje s podatki.

 

Trendi RPA v zavarovalništvu

Trendi in velikost trga rpa

RPA v zavarovalniškem sektorju močno napreduje zaradi svoje prilagodljivosti in integracije z orodji AI/ML in drugimi tehnologijami. Preučimo nekaj glavnih trendov na področju RPA v zavarovalništvu.

 

#1. Večkanalno komuniciranje

Zavarovalništvo postaja veliko bolj usmerjeno v stranke. Deloma je to povezano s konkurenco in spreminjajočimi se zahtevami potrošnikov. Klepetalni roboti LLM in inteligentni virtualni pomočniki lahko delujejo na celotnem potovanju stranke in zagotavljajo prilagojene storitve prek e-pošte, besedila, družabnih medijev ali sporočilnikov. Samopostrežne storitve za stranke, ki so na voljo 24 ur na dan, se bodo povezale z orodji RPA, ki lahko pošiljajo in prejemajo podatke ter zagotavljajo posodabljanje zapisov v realnem času.

 

#2. Ocena tveganja s pomočjo umetne inteligence

Modeli, ki temeljijo na umetni inteligenci, se že uporabljajo v zavarovalništvu. Vendar so napovedi in vpogledi, ki jih ustvarjajo, le tako dobri, kot so dobljeni vhodni podatki. Orodja RPA pomagajo ekipam zbirati, čistiti in pošiljati podatke napovednim modelom, da bi zavarovalnice dosegle večjo natančnost in vpogled, ki zmanjšujejo tveganja in napake ter izboljšujejo dobičkonosnost.

Poleg tega se kognitivna orodja umetne inteligence uporabljajo tudi za odkrivanje goljufij, kar bo v prihodnosti zmanjšalo tveganje in zavarovalnicam pomagalo ohraniti večjo konkurenčnost.

 

#3. Orodja z majhno količino kode in brez nje ter avtomatizacija testiranja

V zavarovalniškem sektorju se vse pogosteje uporabljajo orodja z majhnim obsegom kode in brez nje, ki pomagajo pri izdelavi prilagojenih aplikacij. V preteklosti so ekipe za izdelavo in testiranje aplikacij potrebovale dobro znanje kodiranja. Danes ekipe in razvijalci, ki niso tehnični strokovnjaki, uporabljajo orodja za avtomatizacijo testiranja brez kode in programske opreme za hitro izgradnjo orodij za avtomatizacijo.

Zahvaljujoč tem uporabniku prijaznim orodjem z vmesniki “povleci in spusti” se lahko zavarovalnice zaradi krajših življenjskih ciklov razvoja programske opreme bolje odzivajo na potrebe potrošnikov. Še pomembneje je, da se zmanjšajo stroški uvajanja orodij na trg, kar lahko izboljša storitve za stranke in uvajanje v delo, pa tudi notranja orodja za avtomatizacijo, ki pomagajo razbremeniti osebje ponavljajočih se opravil.

 

#4. Upravljani RPA

Zaradi pomanjkanja znanja in spretnosti na področju IT so nekateri zavarovalniški ponudniki, ki želijo uvesti rešitve za avtomatizacijo, projekte odložili ali preložili. Poleg tega je dodajanje osebja IT z ustreznim strokovnim znanjem pogosto precej drago. Zato se vse več zavarovalniških organizacij obrača na upravljane storitve RPA, ki jim pomagajo v vseh fazah izvajanja projekta.

Odjemalci ZAPTEST Enterprise lahko izkoristijo tovrstne storitve. Zavarovalnice lahko poleg vrhunskih orodij RPA in orodij za avtomatizacijo testiranja izkoristijo tudi prednosti, ki jim jih nudi strokovnjak ZAP, ki jim pomaga pri načrtovanju, uvajanju in vzdrževanju.

 

#5. Centri odličnosti RPA (CoE)

Številna zavarovalniška podjetja se zavedajo, da bo RPA igrala veliko vlogo v prihodnosti panoge. Zaradi tega svoje poslovanje pripravljajo na prihodnost z ustanavljanjem centrov odličnosti RPA, da bi zagotovili, da bodo lahko izkoristili nešteto prednosti tehnologije avtomatizacije.

Vlaganje v RPA CoE pomaga zapolniti vrzel v znanju in spretnostih, spodbuja inovacije in pomaga ekipam prepoznati procese, ki so zreli za avtomatizacijo.

 

Prihodnost robotskih procesov

Avtomatizacija v zavarovalništvu

prihodnost družbe rpa

Zavarovalništvo je podatkovno bogata panoga, ki se močno zanaša na odločitve, ki temeljijo na pravilih, in napovedno analitiko. Z drugimi besedami, gre za sektor, ki ga bosta še naprej revolucionirala RPA in umetna inteligenca. Oglejmo si, kako bodo orodja RPA vplivala na zavarovalnice prihodnosti.

 

1. Zavarovanje z asistenco RPA

Aplikacije RPA v zavarovalniškem sektorju se običajno osredotočajo na zaledne procese. Vendar pa bo asistirana RPA zagotavljala nemoteno interakcijo z osebjem, ki opravlja storitve za stranke na prvi strani, in jim pomagala hitro in enostavno obravnavati zahteve potrošnikov z avtomatizacijo vnosa in priklica podatkov, analizo informacij za pomoč pri odločanju ter pošiljanjem ustreznih sporočil imetnikom polic.

 

2. Hiperavtomatizacija

Zavarovalniška panoga je v veliki meri odvisna od podatkov. Hiperavtomatizacija, ki bo vključevala mešanico RPA, umetne inteligence, ML in drugih tehnologij, bi lahko avtomatizirala sklepanje zavarovanj, obdelavo zahtevkov, odkrivanje goljufij, storitve za stranke in drugo. Končni rezultat bi lahko bil popolnoma avtomatiziran zavarovalniški posrednik z visoko kakovostjo in hitrimi storitvami ob nizkih stroških.

 

3. Telematika in internet stvari

Čeprav internet stvari morda še ni povsem izpolnil svojih obljub, je v zavarovalništvu še vedno veliko prostora za pametne senzorje in podobno tehnologijo. Orodja RPA za zavarovanja P&C bi se lahko povezala s pametnimi domovi in avtomobili za potrjevanje zavarovalnih zahtevkov, telematski podatki pa bi lahko spremljali stvari, kot so avtomobili ali vadba in dejavnost prek pametnih telefonov ali nosljivih naprav.

 

4. Kompleksni modeli tveganja

Modeli tveganja so že zdaj zelo natančni, z orodji AI/ML pa bi lahko te napovedi postale skoraj proaktivne. Z zadostno količino podatkov in ustreznimi analitičnimi orodji bi lahko ta tehnologija izdelala zelo prilagojene napovedi z nezmotljivo natančnostjo in tako industriji prihranila več milijard na leto.

Vendar bi lahko RPA s pomočjo umetne inteligence pri sklepanju zavarovanj naletela na etična vprašanja v zvezi s podatki uporabnikov. Nekatere zavarovalnice so že leta 2016 priznale, da pri ocenjevanju tveganja pregledujejo račune zavarovancev v družabnih medijih. Veriga supermarketov Tesco uporablja podatke iz kartice Clubcard za določanje ocene tveganja gospodinjstev za svoje finančne storitve.

O tem, ali se bodo te neprijavljene informacije uporabljale pri avtomatizaciji obdelave zahtevkov, lahko samo ugibamo. Zavarovalnice bodo morale pretehtati donosnost tega pristopa glede na etična vprašanja in morebitno škodo za ugled.

 

Zaključne misli

Robotska avtomatizacija procesov v zavarovalništvu prinaša številne prednosti. RPA v zavarovalništvu lahko pomaga zmanjšati stroške, povečati produktivnost in izboljšati izkušnjo strank ter zagotavlja impresivno donosnost naložbe.

Avtomatizacija zahtevkov in sklepanje zavarovanj sta morda dva najbolj prepričljiva primera uporabe RPA v tem sektorju. Te časovno in informacijsko intenzivne naloge trenutno zahtevajo precejšnjo stopnjo človeškega posredovanja v zavarovalniškem sektorju. Vendar se preoblikovanje že dogaja. Zavarovalnice pomagajo ljudem, da ne skrbijo za svojo prihodnost, tehnologija RPA pa enako počne za zavarovalnice.

Download post as PDF

Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

Get PDF-file of this post