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。
Sprout.ai, the world’s most intelligent claims automation engine, uses AI to automate any part of the claims process, from first notice of loss (FNOL) to final settlement. It integrates seamlessly with existing claims management systems, enhancing efficiency, cutting costs, and boosting customer satisfaction.
Read on to discover how Sprout.ai transforms every aspect of claims management, from document processing to decision-making.
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。
Read our report: 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 addresses these challenges, streamlining and optimising the entire claims management process. In the following sections, we’ll set out how it can transform claims processing.
クレーム証拠の抽出と要約
Sprout.ai uses natural language processing (NLP) and large language models (LLMs) to summarise claim documents quickly and accurately in dozens of languages. It extracts and highlights key information, such as claimant details, incident descriptions, and policy numbers, providing a concise overview for claims handlers.
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
An insurance customer submitted a detailed medical report following a car accident. Traditionally, a claims handler would spend hours reviewing the document to gather necessary information. Sprout.ai processed the documents in seconds, providing a clear and concise summary. The extracted key information was delivered in a structured way to serve downstream processes. The claims handler could then quickly make informed decisions, expediting the overall claims process and improving the customer experience.
結果
One insurer has increased capacity by over 30% with Sprout.ai and now has access to more data.
正確な意思決定
One of the standout benefits of sprout.ai is its ability to help claims handlers make better and more accurate claims decisions. This is primarily because Sprout.ai can summarise and analyse vast amounts of information quickly and accurately.
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。
With Sprout.ai, the insurer is now able to handle over 180 data points from each claim—far exceeding the previous capability. This increase in information allows for significantly more accurate decision-making.
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
One of the time-consuming aspects of the claims process is policy checking, which ensures that each claim is valid and complies with the policy terms. Traditionally, this has been a slow task involving manual review of detailed policy documents. Sprout.ai transforms this process through advanced AI capabilities, for faster and more accurate policy checking.
Sprout.ai analyses claims data in the context of specific insurance policies. This involves cross-referencing the extracted information with the policy terms to ensure all conditions and exclusions are considered, ensuring every claim is thoroughly vetted against the policy it falls under.
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 solves these challenges with near-real-time assessments of coverage details, cutting down review time by 20-45 minutes per claim – both when the claim is reported, and every time it is updated. Its pre-trained model, tuned on thousands of policies and claims, achieves 99% accuracy from day one, even without prior exposure to specific policies. This significantly improves the speed and accuracy of decision-making, allowing claims handlers process complex claims in a fraction of the time.
不正行為の検出
推定 $3086億円 is lost to insurance fraud in the US alone every year. Sprout.ai can both detect fraud and make it possible to check every claim for fraud.
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
An insurance customer submitted an image showing severe damage to the rear bumper for a minor rear-end collision. Sprout.ai flagged the claim because the damage depicted in the image did not match the usual damage pattern for similar incidents. Upon closer inspection, it was revealed that the image had been digitally altered to add dents and scratches that were not present. The insurer avoided approving a fraudulent claim that exaggerated the repair needs.
結果
With Sprout.ai, it’s possible to eliminate fraudulent payouts.
虐待検出
Sprout.ai can enforce indemnity control by detecting abuse. The system cross-references data from various sources to identify excessive or unjustified claim amounts. This reduces financial losses due to overpayments and ensures that payouts are accurate and fair.
例
A claimant submitted a claim stating their iPhone 15 had melted after being left in the sun. Sprout.ai flagged this claim for further review. Sprout.ai knows that iPhones manufactured after 2020 are designed to withstand higher temperatures and cannot melt under normal environmental conditions. The claim was denied, preventing a fraudulent payout.
結果
With Sprout.ai, it’s possible to eliminate abuse.
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 tackles this by detecting photo or document tampering. It does this by analysing metadata and comparing document contents against known templates and historical data, identifying signs of forgery or manipulation that could easily be missed by a claims handler working alone.
例
A driver submits a claim for a car accident, including photos of the damage, stating the accident occurred in London on July 1st, 2024, at 3:00 PM. Sprout.ai analyses the metadata embedded in the submitted photos, including date, time, and GPS location. The analysis reveals that the photos were actually taken on June 30th, 2024, at 10:00 AM, in Cambridge, not London.
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
With Sprout.ai, you can catch every tampered claims document.
ストレートスルー処理
Some insurers are using Sprout.ai to automate claims processing from first notification of loss all the way through to recommended outcome. Rather than taking days or weeks, this can be done in seconds, improving customer satisfaction and reducing costs.
例
A policyholder submitted a claim for minor water damage to their property. Traditionally, this type of claim would take several days to process due to the manual review steps involved. With Sprout.ai’s straight-through processing, the system automatically performed all necessary checks and validations. The claim was processed and approved within minutes, and the policyholder received their payout the next day.
結果
Sprout.ai increased claims settled within five days of initial submission by 10% for the same insurer.
“Sprout.ai’s market-leading innovative technology can deliver true end-to-end claims automation with no need for human involvement.” – Director of Operations and Customer Service, South American Insurer
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 streamlines this process by:
- 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 processes all incoming documents, extracting relevant data and summarising each document. It provides recommendations based on the extracted data, helping claims handlers make informed decisions swiftly.
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
One insurer using Sprout.ai has seen a 22 day reduction in claim duration and £21 cost reduction per claim.
手書き文書や多言語文書の処理
Sprout.ai uses advanced NLP and computer vision to interpret and extract data from handwritten notes and documents in multiple languages.
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。
With Sprout.ai, the handwritten receipts were scanned and digitised using computer vision. It extracted all relevant details such as dates, amounts, and service descriptions.
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
One insurer has boosted tNPS (transactional Net Promoter Score) by +25% with Sprout.ai.
What can Sprout.ai do for you?
- 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’s capabilities are vast and transformative, offering insurance companies the tools they need to streamline claims processing, reduce fraud, and improve customer satisfaction.
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。