クレーム処理の自動化を開始する準備が整った場合、まず問うべきは「構築か購入か」である。
この決断は、効率、コスト、そして全体的な業績に大きな影響を与える。
ここでは、sprout.aiのようなすぐに使えるソリューションと、独自のクレーム自動化システムのどちらを選択するかを決める際に考慮すべき要素を探ります。
既成概念にとらわれないクレーム・ソリューションとは？
すぐに使えるクレームソリューションは、クレーム処理のワークフローを自動化・合理化するために設計された、あらかじめ構築されたソフトウェアアプリケーションです。これらのソリューションは既製品であるため、迅速な導入と既存システムへの容易な統合が可能です。業界の一般的なニーズに合わせた標準的な機能や特徴を備えているため、保険会社は最小限の設定だけで使い始めることができます。
例えば、Sprout.aiは、運用コストを削減し、効率を向上させる、試験済みで実績のあるクレーム処理ツールです。 また、お客様のニーズに合わせて、いつでも変更することができます。
オーダーメイドのクレーム自動化ソリューションとは？
一方、オーダーメイドのクレーム自動化ソリューションは、個々の保険会社の特定のニーズに合わせてカスタマイズされたカスタムメイドのソフトウェア・アプリケーションです。このようなソリューションはゼロから開発されるため、保険会社とソフトウェア開発者との間で大規模な共同作業が必要となることが多い。
オーダーメイド・ソリューションは、オーナーシップとカスタマイズという利点がある一方で、開発期間が長くなり、コストが高くなり、そのようなツールを構築することの複雑さと特殊性からリスクも大きくなる。
建てるか買うか：何を考慮すべきか
1.配備までの時間
導入スピードに関しては、すぐに使えるソリューションが明らかに有利です。Sprout.aiでは、迅速かつ効率的な導入の実績があり、平均導入期間はわずか16週間です。この迅速な導入により、保険会社は特注ソリューションに伴う長い開発サイクルを経ることなく、自動化のメリットを享受し始めることができます。
同様のシステムをゼロから構築するには何年もかかるだろう。Azure上でホストされているOpenAIのモデルを使用して、独自のセキュアなGPTを作成できるかもしれません。しかし、その場合でも、私たちがすぐに使えるソリューションの一部として提供する追加コンポーネントをすべて開発する必要があります。これには、あらゆるAIモデルの上に乗るAPI仕様、クレーム表現のためのデータモデル、クレームID、保険契約ID、保険顧客の詳細などの様々な特定の要素が含まれます。
さらに、ドキュメントを処理し、クレームのコンテキストを理解し、ポリシーと比較し、結果を生成するための意思決定ベースのモデルを実装するために、GPT内でエージェントを作成する必要があります。これらのタスクのいくつかを同時に実行することは可能ですが、sprout.aiは、これらの要素を1つのすぐに使えるパッケージにまとめることで、先手を打つことができます。
2.コスト
コストも重要な検討事項のひとつだ。
既成のソリューションの方が、社内でシステムを開発するよりも最終的に安くつくことが多い。特注のソリューションを作るには、高額な初期費用と、メンテナンスやアップデートのための継続的な費用がかかり、予算やリソースが圧迫されます。
Sprout.aiのすぐに使えるクレーム処理ソリューションは、オペレーションコストの大幅な削減につながります。例えば、ある大手医療保険会社がSprout.aiを導入したところ、年間150万件の保険金請求のうち60%が、FNOL（First Notice of Loss）から保険金請求決定まで16週間以内に完全に自動化されました。
また、Sprout.aiは継続的にアップデートされ、新機能が追加されています。
続きを読む 自動クレーム処理への投資で保険会社のコストを削減する方法
3.特徴と機能性
特注の社内ソリューションを開発するには、ゼロからモデルを作成し、テストする必要がある。このプロセスには時間がかかり、社内のチームにはこのような特殊な経験や実環境でのテストが不足している可能性があるため、予期せぬ問題が発生しやすい。
sprout.aiの事前構築されたモデルは、何百万もの実際のシナリオで厳密にテストされ実証されており、オーダーメイドの開発で発生する可能性のある予期せぬ問題のリスクを大幅に軽減します。世界中の様々な保険会社との共同作業から得られた進歩を利用し、sprout.aiは継続的に改善とアップデートを提供しています。
Sprout.aiは、ファイルのメタデータを理解して改ざんをチェックするような高度な機能を提供しており、クレーム処理をより迅速に行うことができます。このような利点は、社内チームが単独で実現することは、そのスキルレベルに関わらず困難です。Sprout.aiを選択することで、企業はクレーム処理を効率的かつ最新の状態に保つ、より広範なイノベーションと改善を利用できるようになります。
Sprout.aiはまた、GPTのような汎用モデルにはない自動検証メカニズムを持っています。GPTは答えを提供することができますが、精度を判断し、期待される結果と比較し、ビジネスロジックを統合するためには追加のツールが必要です。Sprout.aiは、ビジネスロジックやクレームコンテキストとモデルを統合し、プロセス全体を効率化するソリューションを提供します。
ユーザビリティはSprout.aiの有効性の重要な要素である。Sprout.aiはユーザーインターフェース（UI）を備えており、自動化されたソリューションで期待通りの結果が得られなかった場合に対話することができる。これは、効果的なクレーム管理に不可欠な重要な洞察と説明可能性を提供する。
4.知識と専門性
社内ソリューションは、社内の進歩や人脈によって制限される。社内のチームには毎日数人が課題に取り組んでいるかもしれませんが、世界規模で起きている広範なイノベーションを見逃すことになります。
経験豊富なチームの専門知識は、大きな違いを生む。
Sprout.aiには、保険業界へのAIソリューション提供で豊富な経験を持つ、業界をリードするAIエンジニアとデータサイエンティストのチームがいます。そのため、堅牢で信頼性が高く、複雑な保険金請求処理に対応することができます。sprout.aiは、さまざまな地域、言語、事業分野の保険会社と協力することで利益を得ています。sprout.aiがある顧客のために導入したイノベーション、例えば不正検知や画像処理の新しい手法は、すべての顧客に利益をもたらす。
5.コア・コンピテンシー
既成概念にとらわれないソリューションにより、企業はクレーム処理プラットフォームの開発や維持にリソースを割くことなく、コアコンピタンスである顧客へのサービスに集中することができる。
Sprout.aiでは、ソリューション開発に伴うリスクはなく、リソース、時間、資金、人材を節約できます。
6.カスタマイズ
独自のソリューションを構築することでしか、ニーズに合わせてカスタマイズできないと思うかもしれない。しかし、必ずしもそうではありません。
Sprout.aiは、特定のニーズに合わせてカスタマイズできる、すぐに使えるソリューションです。つまり、保険会社は実績のあるレディメイドのプラットフォームの恩恵を受けながら、独自のプロセスや要件に合った機能や特徴を柔軟にカスタマイズできるのです。
このアプローチは、すぐに使えるソリューションの迅速な展開と低コスト、そしてオーダーメイドのカスタマイズの適応性という、両方の長所を兼ね備えている。
7.スケーラビリティ
ビジネスの成長とともに、クレーム処理ソリューションも成長することが不可欠です。
Sprout.aiは、ボリュームの増加や複雑化に対応できるように設計されており、お客様のニーズが進化しても、大幅なオーバーホールをすることなくシステムを適応させることができます。この将来を見据えたアプローチは、長寿命と業界の進歩との継続的な整合性を保証します。
対照的に、オーダーメイドのソリューションは、当初は特定のニーズに対応できるかもしれないが、規模を拡大するために大規模な再開発や追加投資が必要になることがある。特注システムは、新しい技術や需要の増加に対応する上でしばしば課題に直面し、大幅な遅れやコスト増につながる可能性がある。
8.メンテナンス
クレーム処理システムの維持と更新は、リソースを大量に消費する可能性がある。
Sprout.aiはすべてのメンテナンスとアップデートを管理し、お客様のシステムが常に最新の機能とセキュリティ強化に対応できるようにします。これにより、社内チームの負担が軽減され、システムの維持管理よりもコア業務に集中することができます。
対照的に、オーダーメードのソリューションは、継続的なメンテナンスとアップデートのために専用のリソースを必要とすることが多く、長期的なコストと複雑さが増す。
すぐに使えるクレームソリューションとオーダーメイドのクレームソリューションの比較
| ファクター | すぐに使えるソリューション（Sprout.ai） | オーダーメイドのクレーム自動化ソリューション |
| 実施時間 | 平均16週間 | 長い開発サイクル |
| 所有コスト | 低い初期コストと実証済みのROI | 高いイニシャルコストと継続的なメンテナンス費用 |
| 特徴と機能性 | 業界に特化した機能をあらかじめ構築、カスタマイズも可能 | 特定のニーズに合わせて完全にカスタマイズ可能 |
| 必要な専門知識 | Sprout.aiのAIエンジニアとデータサイエンティストによる提供 | 社内または請負開発の専門知識が必要 |
| リスクレベル | 低リスクで実績のあるソリューション | 開発の複雑さによる高いリスク |
| メンテナンス | 管理：Sprout.ai | 社内でのメンテナンスとアップデートが必要 |
| 市場投入までの時間 | 迅速な展開 | 開発段階のため市場投入までの時間が長い |
| 柔軟性 | オーダーメード・オプションあり | 高い柔軟性とカスタマイズ性 |
| 経営への影響 | クレーム処理の即時改善 | ソリューションの開発とともに徐々に改善 |
| 資源配分 | 中核事業活動のためのリソースを確保 | 開発には多大な資源配分が必要 |
| スケーラビリティ | 既存のインフラで拡張可能 | 拡張性はカスタム開発次第 |
| サポート | Sprout.aiによる継続的なサポート | サポートは社内で管理しなければならない |
| 実績 | 保険金請求業務で48%のコスト削減、保険金請求の自動化で50%の増加 | 結果は開発の成功にかかっている |
結論
すぐに使えるクレームソリューションとオーダーメイドのクレーム自動化システムのどちらを選ぶかを決める際には、市場投入までの時間、コスト、機能性、専門知識、リソース配分など、さまざまな要素を考慮する必要があります。
自社でソリューションを構築する場合、システムの機能と進化を完全にコントロールすることができますが、コストが高くなり、開発期間が長くなり、データへのアクセスが減少します。一方、Sprout.aiはカスタマイズ可能でありながら、すぐに導入でき、費用対効果に優れ、専門家チームによってサポートされるため、保険会社はコア業務に集中することができる。