AIは今年、保険会社にとって重要な焦点となった。 その価値は 保険市場におけるAI は、2024年の113億3,000万米ドルから2032年には493億米ドルに成長すると予測されている。しかし、その影響には興奮と不安が入り混じっている。このブログでは、AIが保険金請求プロセスにおける現実世界の課題をどのように解決しているかを説明する。
世界で最もインテリジェントなクレーム自動化エンジンであるSprout.aiは、AIを使用して、損害の最初の通知（FNOL）から最終的な決済まで、クレームプロセスのあらゆる部分を自動化します。既存のクレーム管理システムとシームレスに統合でき、効率性の向上、コスト削減、顧客満足度の向上を実現します。
Sprout.aiが書類処理から意思決定まで、クレーム管理のあらゆる側面をどのように変革するか、ぜひご覧ください。
クレーム管理の現状
効果的なクレーム管理は、顧客満足の維持とコスト管理のために不可欠である。しかし、しばしば非効率や遅延に見舞われ、保険会社と保険契約者の双方に不満を抱かせている。
調査によると、消費者の5分の1以上が保険金請求は数時間以内に解決されると思っている。18～24歳のほぼ全員が、保険金請求について1週間以内の解決を期待している。しかし、43%の顧客は、複数の保険種目において、クレームが解決されるまで2週間以上待っている。
レポートを読む 保険における顧客の期待の高まりへの対応
というのも、従来のクレーム管理では、書類の受け取りから審査、クレームの査定、処理まで、複数の手作業が必要だったからだ。
従来のクレーム管理における最重要課題
1.大量の書類を手作業で管理することは、ミスや遅れにつながる。
2.クレームの種類によって専門的な知識と対応が必要となり、手続きが複雑になる。
3.不正請求の特定は重要な課題であり、高度な技術と経験豊富な人材を必要とする。
4.手作業によるプロセスは労働集約的で、クレーム処理担当者に多大な時間と労力を要求する。
このような課題は、クレーム解決に時間を要し、運営コストの増大を招き、最終的には顧客満足度とロイヤルティに影響を及ぼします。保険業界の進化に伴い、クレーム管理を合理化し、効果を高めるため、より効率的で自動化されたソリューションの必要性が高まっています。
Sprout.aiはこのような課題に対応し、クレーム管理プロセス全体を合理化・最適化します。以下では、Sprout.aiがクレーム処理をどのように変革できるかを紹介する。
クレーム証拠の抽出と要約
Sprout.aiは、自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM）を使用して、数十カ国語の保険金請求書類を迅速かつ正確に要約します。保険金請求者の詳細、事故の説明、保険証券番号などの重要な情報を抽出してハイライトし、保険金請求担当者に簡潔な概要を提供します。
これにより、クレーム処理担当者が書類を確認する時間が短縮され、より複雑な作業に集中できるようになります。
例
ある保険加入者が交通事故後に詳細な診断書を提出した。従来、クレーム担当者は必要な情報を収集するために何時間もかけて書類を確認していた。Sprout.aiは数秒で書類を処理し、明確で簡潔な要約を提供しました。抽出された重要な情報は、構造化された形で配信され、下流工程に役立つ。クレーム処理担当者は、情報に基づいた意思決定を迅速に行い、クレーム処理全体を迅速化し、顧客体験を向上させることができる。
結果
ある保険会社では、Sprout.aiを導入したことでキャパシティが30%以上増加し、より多くのデータにアクセスできるようになった。
正確な意思決定
sprout.aiの顕著な利点の1つは、クレーム処理担当者がより正確なクレーム判断を下せるようになることです。これは主に、Sprout.aiが膨大な量の情報を迅速かつ正確に要約・分析できるためです。
例
日本のある保険会社は、手書きの日本語で書かれた非常に複雑な診断書の処理に苦慮していた。同社は関連データの抽出に第三者を利用していた。しかし、この方法では保険金請求1件あたり20データポイントしか得られず、不十分で時間がかかり、遅延の原因となっていた。保険金請求の決済に5日以上かかると、保険会社はペナルティを課されるため、これは問題だった。
Sprout.aiを導入したことで、保険会社は各請求から180以上のデータポイントを扱えるようになった。この情報量の増加により、意思決定の精度が大幅に向上した。
この保険会社では、5日以内の決済という重要な期限を簡単に守ることができるようになり、生産性が30%向上したことで、より迅速で正確なクレーム処理が可能になった。
ポリシー・チェック
クレーム処理で時間がかかるのは、各クレームが有効であり、保険約款に準拠していることを確認する保険契約のチェックである。従来、これは詳細な保険契約書類を手作業で確認する、時間のかかる作業でした。Sprout.aiは、高度なAI機能によってこのプロセスを変革し、より迅速で正確な保険契約チェックを実現します。
Sprout.aiは、保険金請求データを特定の保険契約に照らして分析します。これは、抽出された情報を保険契約条件と照合し、すべての条件と免責事項が考慮されていることを確認し、すべてのクレームが該当する保険契約に照らして徹底的に検証されることを保証します。
例
住宅保険のクレーム処理には、保険証券、建物のタイプ、所在地などの要因によってそれぞれ管理される複数の補償タイプを処理することがよくあります。この複雑さは、保険金請求の種類によって限度額や免責金額が異なることを意味する。顧客が水濡れなどの問題を報告すると、クレーム処理担当者はまず損害の種類と原因を特定してから、関連する補償内容を確認しなければなりません。この手作業は時間がかかり、非効率的で、ミスも発生しやすい。
Sprout.aiは、ほぼリアルタイムで補償内容を評価することで、クレーム報告時およびクレームが更新されるたびに、1クレームあたり20～45分のレビュー時間を短縮し、これらの課題を解決します。何千もの保険契約と保険金請求に基づいて調整された事前トレーニング済みモデルは、特定の保険契約について事前知識がなくても、初日から99%の精度を達成します。これにより、意思決定のスピードと精度が大幅に向上し、クレーム担当者は複雑なクレームを短時間で処理できるようになります。
不正行為の検出
推定 $3086億円 は毎年、米国だけでも保険詐欺によって失われている。Sprout.aiは詐欺を検知し、すべての保険金請求に詐欺がないかをチェックすることができる。
文書のメタデータや過去の請求データを含む多くのデータポイントを分析し、不正を示すパターンや異常を特定する。証拠に埋め込まれた日時、場所、フォレンジックの詳細、文書改ざんの可能性などの詳細をチェックすることで、不正の可能性を示す矛盾を検出することができる。
例
ある保険加入者が、軽微な追突事故でリアバンパーに大きな損傷があることを示す画像を提出しました。Sprout.aiは、画像に描かれた損傷が同様の事故における通常の損傷パターンと一致しなかったため、保険金請求にフラグを立てました。精査の結果、画像はデジタル処理で加工され、存在しないへこみや傷が追加されていることが判明しました。保険会社は、修理の必要性を誇張した不正な請求を承認することを避けました。
結果
Sprout.aiを使えば、不正な支払いをなくすことができる。
虐待検出
Sprout.aiは、不正使用を検出することで補償管理を実施することができます。システムは様々なソースからのデータを相互参照し、過剰または不当な請求額を特定します。これにより、過払いによる財務上の損失を削減し、正確かつ公正な支払いを保証します。
例
日なたに放置したiPhone 15が溶けたというクレームが提出されました。Sprout.aiはこのクレームにフラグを立てました。Sprout.aiは、2020年以降に製造されたiPhoneはより高い温度に耐えられるように設計されており、通常の環境条件下では溶けることはないことを知っています。このクレームは却下され、不正な支払いを防ぐことができました。
結果
Sprout.aiを使えば、不正利用をなくすことができる。
文書改ざん検知
保険金詐欺は 上昇中 生活費危機のためである。曰く アリアンツ2021-22年から2022-23年にかけて、Photoshopのようなアプリが現実の画像、動画、文書を歪めるために使用された事件が300%増加した。
Sprout.aiは、写真や文書の改ざんを検知することでこの問題に取り組みます。メタデータを分析し、文書の内容を既知のテンプレートや過去のデータと比較することで、クレーム処理担当者だけでは見落としがちな偽造や改ざんの兆候を特定します。
例
あるドライバーが、2024年7月1日午後3時にロンドンで発生した交通事故について、損害写真を含むクレームを提出する。Sprout.aiは、提出された写真に埋め込まれた日付、時刻、GPS位置情報などのメタデータを分析する。分析の結果、写真は実際には2024年6月30日午前10時にロンドンではなくケンブリッジで撮影されたことが判明しました。
クレームの詳細と写真のメタデータに不一致がある場合、不正警告が発せられます。このレポートに基づいて、担当者はさらに調査を進めるか、不正情報による請求を拒否することができます。
結果
Sprout.aiを使えば、改ざんされたクレーム文書をすべてキャッチすることができます。
ストレートスルー処理
一部の保険会社はSprout.aiを利用して、損害の最初の通知から推奨される結果に至るまで、クレーム処理を自動化している。何日も何週間もかかる作業を数秒で完了させ、顧客満足度の向上とコスト削減を実現している。
例
ある保険契約者が、物件に軽微な水害が発生したというクレームを提出した。従来、このようなクレームの処理には手作業による確認が必要であったため、数日を要していました。Sprout.aiのストレート・スルー・プロセッシングでは、必要なチェックと検証をシステムが自動的に行います。クレームは数分以内に処理・承認され、保険契約者は翌日に保険金を受け取ることができた。
結果
Sprout.aiは、同じ保険会社において、最初のクレーム提出から5日以内に解決したクレームを10%増加させた。
"Sprout.aiの市場をリードする革新的なテクノロジーは、人間が関与する必要のない真のエンドツーエンドのクレーム自動化を実現することができます。"- 南米保険会社 オペレーション・カスタマーサービス部長
複雑なクレーム管理
非常に複雑なクレームの場合、書類の量に圧倒されることがあります。通常、クレーム処理担当者は何百ページもの報告書、画像、法的文書を手作業で選別する必要があります。
Sprout.aiはこのプロセスを合理化する：
- フォーマット（手書きのメモ、スキャンしたPDF、画像など）に関係なく、提出されたすべての文書を自動的に取り込み、デジタル化します。
- 長い文書を要約し、重要なポイントや関連情報を抽出します。これにより、クレーム処理担当者は、全ページを詳細に読まなくても、必要な要点を素早く理解することができます。
- クレームに最も関連性の高い文書のセクションを特定し、強調表示します。例えば、損害の程度、専門家の意見、規制への準拠など、重要なデータをピンポイントで特定することができます。
例
壊滅的な海難事故に関わる賠償請求を考えてみよう。損害査定、環境影響評価書、修理見積もりなど複数の報告書が提出される。
Sprout.aiはすべての受信文書を処理し、関連データを抽出して各文書を要約します。抽出されたデータに基づいて推奨事項を提示し、クレーム処理担当者が十分な情報に基づいた迅速な意思決定を行えるよう支援します。
クレーム処理担当者は、簡潔な要約と強調表示されたセクションを受け取ることで、すべての文書を読み込むことなく、重要な側面に集中することができます。
結果
Sprout.aiを利用しているある保険会社では、クレーム処理期間が22日短縮され、1クレームあたりのコストが21ポンド削減された。
手書き文書や多言語文書の処理
Sprout.aiは、高度なNLPとコンピュータビジョンを使って、多言語の手書きメモや文書からデータを解釈・抽出します。
例
あるクレーム担当者は、ギリシャでの休暇のための旅行遅延のクレームを提出し、これにはホテルでの宿泊と食事のためのギリシャ語の手書きの領収書が添付されていた。従来、クレーム担当者はこれらの書類の翻訳と確認にかなりの時間を費やしていた。
Sprout.aiでは、手書きの領収書をスキャンし、コンピューター・ビジョンを使ってデジタル化した。日付、金額、サービス内容など、関連するすべての詳細を抽出した。
請求は数分以内に処理・検証され、抽出されたデータと請求者の保険約款がシステムで照合された。請求は迅速に承認され、保険契約者は1日以内に保険金を受け取った。
結果
ある保険会社は、Sprout.aiの導入により、tNPS（取引上のネットプロモータースコア）を+25%向上させました。
Sprout.aiはあなたのために何ができるのか？
- 48% クレーム業務のコスト削減
- 不正、無駄、乱用の排除
- 請求1件あたり21ポンドのコスト削減
- 請求期間を22日間短縮
- クレームの自動化が60%増加し、チームは顧客とのやり取りや複雑なケースにより多くの時間を割けるようになった。
- クレーム処理能力が30%以上増加
- 99%+クレーム処理の正確さ
- +25% tNPS (ネット・プロモーター・スコア)
結論
Sprout.aiの機能は膨大で変革をもたらし、保険会社がクレーム処理を合理化し、不正行為を減らし、顧客満足度を向上させるために必要なツールを提供する。
一部のAIソリューションとは異なり、sprout.aiは既存のクレーム管理システムとシームレスに統合できます。既存のクレームシステムの背後でバックグラウンドで動作するため、チームは新たなトレーニングを受けることなく、効率と精度の向上の恩恵をすぐに受け始めることができる。