保険会社のためのAIが、保険金支払いと引受における人的作業を不要にします。人がやるべきでない仕事をAIに任せ、人こそがやるべき仕事にリソースを振り向けましょう。
世界をリードする保険会社、サービスプロバイダー、代理店に選ばれています。
保険種目や事業規模によらず、Sprout.ai はすべての保険会社のニーズに応える専門性とスケールを備えています。
Sprout.ai は、最も高度で精度高く、保険金支払いと引受プロセスを自動化するアプローチを切り拓いてきました。
保険に最適化されたAIが、保険金支払い・不正検知・引受業務を加速をします。基幹システムと自然につながり、エラー削減・処理時間短縮・説明可能な判断をエンドツーエンドで支えます。
保険会社にとって、顧客に誠実に向き合うこと、透明性の確保、保険金インフレの抑制、不正検知、そして損害率や損害調整費率の最適化は、ビジネスの生命線となるテーマです。 Sprout.ai は、解約率を抑え、ビジネス成長を後押しし、保険会社と加入者の双方を守ります。
保険会社から寄せられた実際の成果
手作業の処理は遅く、エラーや漏れが起きやすく、非効率で正確性に欠ける
保険金の請求件数と複雑さが増加し、リソースを逼迫させ、成長の足枷に
保険会社の信頼と評判を損なう紛争が増加
業務上の非効率が顧客サービス品質と経営指標に影響
不正確さが判断ミスや不要な支払い、過剰な保険金支出のリスクに
手作業での定型的な保険金請求や引受申請の処理に時間をとられ、複雑な案件に取り組む時間が不足
引受や請求における詐欺・不正・モラルリスクの手法が高度化し、発見が困難に
意思決定の根拠を説明し、お客さまや規制当局に公正な対応を証明することはより難しく
「AdvanceCare社では保険金請求体験を向上させる革新的な方法を常に模索しています。Sprout.aiをパートナーに選んだのは、そのテクノロジーと手法が当社のデジタル化と効率化を一歩前進させると実証されたためです。」
セルヒオ・メロ
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アドバンスケア最高執行責任者
Sprout.aiとのパートナーシップは、メットライフ生命がいかにハイテク・ソリューションで革新し、真の顧客ニーズに対応しているかを示すもう一つの例です。
ヴェンカタ・ナタラジャン
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メットライフ生命 最高情報責任者
「当社のアプリとウェブポータルを通じて提供しているデジタル支払いソリューションは、お客様から非常に高く評価されています。効率性に注力するということは、お客様への解決までの時間とサービス品質にも注力することを意味します。だからこそ私たちは、Sprout.aiのようにこの目標に貢献するソリューションを探し、AIを有効な手段と見なしているのです。」
リリアナ・シルバ
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アドバンスケア オペレーション・ディレクター
「保険金請求がストレスになりうることは理解しています。だからこそ、私たちは請求を迅速かつ円滑に処理することに尽力しています。Sprout.aiとの提携により、最先端のAIとNLPを活用して支払担当者の手を解放し、お客様に対する共感あるサポートに専念できるようにしています。」
デイヴィッド・ラッセル
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スコティッシュ・ウィドウズ（ロイズ・バンキング・グループ）保険金・引受戦略担当シニア・マネージャー
「Sprout.aiは、より多くのデータを取り込み、それを構造化された形式に整えることができるので、ニーズや漏れ、ケアの質を分析できるようになります。」
ジョアン・リチャードソン
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元アクサヘルスディレクター
受賞歴
Sprout.aiは、ネットワーク外の医療請求を自動化し、構造化されていないレポート、請求書、手書きのメモ、患者記録を構造化データに変換して、即座に検証と意思決定を行います。
クレーム担当者は手作業による審査に費やす時間を減らし、複雑なケースや顧客とのやりとりに優先順位をつけることができます。これにより、処理時間が大幅に短縮され、正確性が向上し、顧客サービスが充実します。
Sprout.aiは、事故報告書や写真を含むすべての保険金請求の詳細を数秒以内に抽出・検証することで、自動車・オートクレームを合理化します。不正行為にリアルタイムでフラグを立て、証拠確認を自動化し、すべてのクレームが保険契約条件に照らして検証されるようにすることで、スピード、公平性、顧客維持を向上させます。
Sprout.aiはトリアージ、カバレッジチェック、不正検知を自動化します。AIを活用した損害資料のレビューにより、より迅速で正確な保険金請求を実現します。これにより、平均決済時間を短縮し、損害コストを削減するとともに、監査可能なコンプライアンスと堅牢なサージイベント処理を提供します。
商業保険会社は、大規模で複雑な損害賠償請求のリアルタイムかつ詳細な分析から利益を得ることができます。Sprout.aiは、保険契約の内容を検証し、文書抽出を自動化し、規制当局への報告における透明性を高めることで、予測不可能な大量かつ多地域の急増シナリオにおいても、コマーシャルライン全体でスケーラブルな効率性と正確性を実現します。
