プラットフォーム
Sprout.aiで保険金支払いと引受査定にインテリジェンスを。
Sprout.ai を選ぶ理由
保険業務向けに設計された当社のAIが、保険金支払いと引受の手作業を排除します。ルーティン業務は自動化し、残りの複雑な案件は、担当者が素早く解決できるようスマートなツールで支援します。
AIが推奨と理由をセットで提示し、クレーム担当者の判断精度と確信度を引き上げます。
「このデータなら信頼できる」と思えるレベルの精度で、判断の土台をつくります。
難しい案件ほど、データに基づく公正で説明可能な結論を導きます。
年間数百万件規模の案件・請求処理で実証されたスケールとアジリティ。需要に合わせて、迅速かつ柔軟にスケールアップ／スケールダウンできます。
シームレスな連携、モジュール設計、SaaS型デリバリーにより、最短3か月で本番導入が可能です。
プラットフォームの仕組み
保険に特化して設計され、保険データで鍛えられ、世界の保険会社に採用されています。
プラットフォームは5つのモジュールで構成されており、個別に導入して特定の課題に対応することも、組み合わせて引受〜保険金支払いまでのエンドツーエンドをカバーすることもできます。
以下は保険金支払いプロセスの例です。Sprout.ai がどのように保険金支払いのライフサイクル全体にオートメーションとインテリジェンスをもたらすかを示しています。
すべての保険金請求の受付と振り分けを自動化し、現場の負荷を軽減します。
帳票から必要な情報を取り込み、非構造化データを高速・高精度に「使えるデータ」に変換します。
こうして得られたリッチで構造化されたデータが、保険契約チェック、不正検知、最終判断など、その後の保険金請求処理プロセス全体の自動化を可能にします。
多種多様な請求関連書類に含まれる膨大な非構造化データを、AI-OCRで即座にクリーンな構造化データへ変換します。
自動化の前提となる“良質なデータ基盤”を一気に整えます。
内部データ＋外部データで、クレームの「全体像」を立体的に捉えます。
抽出した項目データに対して、外部API、医療データベース、Web情報などを組み合わせて補完し、抜け漏れを埋め、正確性をクロスチェックし、「より賢いデータ」に変えます。
自動査定＋インサイト提示で、保険金請求への対応の質とスピードを同時に引き上げます。
契約チェック・不正検知・意思決定をつなぎ、STP（ストレートスルー・プロセス）を実現します。
担当者の介入が必要な複雑なケースや例外的なケースでは、請求処理担当者にインテリジェントで実用的な洞察と提案を提供し、すべての支払いの効率性、一貫性、正確性を高めます。
スピーディーで正確かつ漏れのない保険契約チェックを可能にします。
保険約款・契約書を自動で読み取り、関連条項を抽出し、エンリッチされた請求情報と突き合わせることで、補償範囲、免責、支払限度額などを自動的にチェックします。
社内外のデータソースを活用し、不正の可能性を早期に検知します。
請求単位での不正リスクを自動評価します。書類の真贋性をチェックし、 不正や虚偽申告の可能性を示すパターンを自動で洗い出します。
「何をすべきか」と「なぜそうすべきか」を同時に提示し、判断を後押しします。
担当者もお客様も、その判断が合理的かつ公正であることに自信を持てるようになります。
Sprout.ai
日本語（手書き含む）などあらゆる言語に対応し、業界最高水準の精度で処理します。
Guidewire、Duck Creek、Majesco、Sapiens、Insurity、EIS、BriteCore、DXC などの主要な請求・引受システムと容易に接続し、シームレスな統合とワークフローの継続性を確保します。
すべての判断はトレース可能で、根拠の参照と説明ができるため、リスク管理・コンプライアンス・オペレーションの各責任者、および規制当局・お客様に対して高い説明責任を果たせます。
保険契約者の48%は、保険会社が自分たちの利益を一番に考えているとは思っていない。 「自分の味方ではない」と思われた瞬間に、お客様は離れていきます。
新規顧客の獲得コストは、既存契約者に満足してもらうコストの7〜9倍にもなります。実際は、不満を持ったクレーム経験者の約30%が他社に乗り換え、その理由として価格以上に「保険金請求時の体験の悪さ」を挙げています。
Sprout.aiは保険以外の顧客を持っていますか？
Sprout.aiは、保険会社、MGA（マネージング・ゼネラル・エージェント）、TPA（サード・パーティ・アドミニストレーター）などのサービス・プロバイダーの保険金請求処理と引受に関するニーズに特化しています。 さらに詳しく
Sprout.aiはすべての保険業種に対応していますか？
Sprout.aiはワンストップ・ショップ・ソリューションであり、健康、生命保険、障害保険などの1つの事業分野、または健康、生命保険、障害保険、住宅・家財、自動車、商業施設などの複数の事業分野にまたがる全社的なソリューションとして展開することができます。. さらに詳しく
Sprout.aiは既存の保険金請求処理プラットフォームに取って代わるのか？
Sprout.aiは、既存の保険金請求処理プロセスをサポートし、すべての保険金請求処理および保険契約管理プラットフォームとAPIを介してシームレスに統合します。Sprout.aiは、保険引受および請求処理に必要なデータを抽出・活用し、コスト削減、効率化、エクスペリエンスの向上、ビジネスの成長、保護を実現する、保険インテリジェンスおよび自動化プラットフォームです。 さらに詳しく
Sprout.aiはどのような保険引受・請求管理システムと統合できますか？
Sprout.aiは、柔軟なAPIを介して、自社製、サードパーティ製（Guidewire、Duck Creek、BriteCore、その他多数）を問わず、既存のすべての保険金請求管理および保険契約管理システムとシームレスに統合し、運用やワークフローを中断することはありません。
AIは保険金請求処理にどのように活用されているのか？
当社の専用AIは、保険金請求や引受における手作業を排除します。ルーティンワークを自動化し、その他の作業を迅速に解決するスマートなツールをハンドラーに提供します。ハンドラーは、次の最適なステップを導く実用的な洞察（事象のタイムラインなど）を得て、根拠（保険契約の関連条項など）を伴う推奨事項を提示し、最終的な意思決定に役立てることができます。 さらに詳しく
Sprout.aiは保険金請求データをどのように充実させているのか？
Sprout.aiは人工知能を使用して、抽出されたデータに文脈、意味、自動ポリシーチェック、次善の策の推奨を追加し、単純なデータ抽出を超えた、強固で公正かつ擁護可能な支払判断を行います。データエンリッチメントは、AIを利用して保険契約の範囲を評価し、漏えいや不正、浪費、不正使用（FWA）の検出を改善したい保険会社にとっても不可欠である。 さらに詳しく
保険会社がSprout.aiに期待する業務上のメリットとは？
Sprout.aiの顧客は、67%を超える保険金請求の即時決済（数日または数週間ではなく、数秒または数分単位）、最大48%の営業コストの削減、解決の大幅な迅速化を実現しています。保険会社は、支払い漏れを減らし、複合営業利益率（COR）を最適化し、カスタマー・エクスペリエンスを向上させ、顧客とスタッフの定着率を改善することができます。
Sprout.aiは精度を落とすことなく、保険金請求件数の増加に対応できるのか？
Sprout.aiのモジュール式でスケーラブルなアーキテクチャは、製品ライン、地域、業務領域を問わず、業務量の増加に合わせて適応できるように設計されています。Sprout.aiのプラットフォームは、業務量が増加しても、すべての請求処理と意思決定において同じ高水準の精度とパフォーマンスを継続的に提供します。
Sprout.aiは不測の事態にも対応できるよう拡張性がありますか？
Sprout.aiのSaaSインフラストラクチャーと保険業界のトレーニングを受けたドキュメントキャプチャは、洪水や地震など予測不可能なピークに対応するため、迅速でコスト効率の高いスケールアップとスケールダウンを可能にします。Sprout.Saaiのソリューションは、突発的な保険金請求の増加にも迅速に対応し、正確性とコンプライアンスを維持しながら、保険会社が急変時に俊敏性と効率性を発揮できるようにします。
Sprout.aiは不正検出にどのように役立つのか？
Sprout.aiは、AI、予測分析、その他の高度なチェックを用いて、重複請求、書類の改ざん、オンラインまたはAIが生成した画像、ファイルメタデータの不整合などを発見し、保険会社が不正を検知するのを支援する。また、請求の類似性を比較したり、外部データを統合したり、ルールベースや機械学習モデルを適用して、費用の水増しや疑わしい行為にフラグを立てることもできる。
不正行為を自動的に検出して説明することで、担当者はさらなる調査が必要な本物のケースに集中する時間を増やすことができる。
Sprout.aiは多言語に対応していますか？
このプラットフォームは、日本語の手書き文字のような複雑な文字も含め、事実上あらゆる言語での自動請求データ収集とエンリッチメントをサポートしているため、保険会社は地域別または統一されたグローバルソリューションを導入し、完全に国境を越えた自動化を行うことができる。
Sprout.aiはどのような種類のAIをどのように使用しているのですか？
Sprout.aiは、顧客の要求に応じて、さまざまなAI機能を組み合わせて使用する。文書処理には特殊なコンピュータビジョンモデル、小規模な自然言語タスク処理にはNLP（自然言語処理）モデル、複雑なテキスト分析やエージェント推論にはLLM（大規模言語モデル）、表形式のML（機械学習）モデルが使用され、要件に応じてこれらすべてを導入することができます。
LLM（大規模言語モデル）は何に使われるのか？
Sprout.aiは、複雑なテキスト分析とエージェント推論にLLMを使用しています。私たちは通常、ポリシーチェック、不正検出、AIの意思決定のためのモジュールにLLMを導入しています。
エージェント型AIとは何か？
エージェント型AIとは、自律的に行動し、意思決定を行い、人間の監視を最低限または全く受けずに特定の目標を追求する能力を特徴とする、人工知能の高度な形態を指す。あらかじめ定義されたルールに従ったり、命令のみに反応したりすることが多い従来のAIとは異なり、エージェント型AIシステムは、複数のステップからなるタスクを主体的に計画、適応、実行することができ、目標をサブタスクに分解し、それぞれの状況に最適な戦略を選択することもできる。
AIはSprout.aiの意思決定パイプラインの一部に使用されています。エージェントモデルはコンテキストを推論し、請求やケースに適用する適切なパスやツールを決定します。これにより、請求に必要な重要な洞察を最適化することができます。
AIが生み出す「ハルシネーション（幻覚）」とは？
保険金請求処理における幻覚は、生成AIや大規模言語モデル（LLM）が、入力データや実世界の事実に基づかない、誤った、捏造された、あるいは一見もっともらしく見える情報を生成するときに起こる。幻覚が起こるのは、LLMが実際のデータと照合することなく、過去の学習データに基づくパターンと確率に基づいてテキストを生成するためである。その結果、誤った保険金請求のアドバイスや、保険契約の適用範囲の誤った解釈、あるいは実際の保険金請求記録には存在しない詳細が作成されることさえある。
Sprout.aiでは、品質、信頼性、説明可能性を確保するために、AIが生成した要約、推奨、決定を堅牢な検証ロジックで検証します。この検証レンズは、クレーム・ジャーニーに悪影響を及ぼす前に幻覚を捉えるために、必要な時に手動レビューが行われるようにするための鍵です。
Sprout.aiはどのようにしてデータのセキュリティとコンプライアンスを確保しているのですか？
Sprout.aiはISO 27001認証を取得し、GDPRに準拠しています。堅牢なデータプライバシーと保持を保証する厳格な管理により、世界中で透明性の高い規制コンプライアンスを実現しています。詳細はこちら データプライバシーとセキュリティ スプラウト.aiにて。
Sprout.aiと他の保険金請求自動化プロバイダーとの違いは何ですか？
Sprout.aiは500種類以上のドキュメントを認識します。このプラットフォームは、高度なディープラーニング、AI-OCR（光学式文字認識）、ジェネレーティブAI、LLM（大規模言語モデル）などの最新技術を組み合わせ、7年以上にわたる保険業界に特化したAI開発により、競合他社よりも少ない学習文書で、手書きを含む構造化・非構造化データを正確に抽出し、リッチ化します。
