보험 업계에서 로보틱 프로세스 자동화가 증가하고 있습니다. 규칙 기반의 반복적인 업무가 많은 다른 산업과 마찬가지로, RPA는 조직이 더 빠르고 비용 효율적이며 오류 없는 프로세스를 달성하여 기존 직원이 더 가치 중심적인 업무를 수행할 수 있도록 지원합니다.

보험 언더라이팅과 보험금 청구 자동화는 보험 부문에서 RPA를 가장 많이 사용하는 두 가지 사례입니다. 그러나 이 기술은 고객 경험을 향상시키고 규제 환경의 변화를 관리하는 등 다양한 작업을 지원할 수도 있습니다.

이 문서에서는 보험 업계의 RPA를 살펴보고 시장 규모, 이점, 트렌드, 과제, 사용 사례 및 사례 연구를 살펴봅니다.

 

보험 시장 규모에서의 RPA

보험 부문의 글로벌 로보틱 프로세스 자동화 시장은 2023년에 1억 달러 이상의 가치가 있을 것으로 예상됩니다. 하지만 연평균 약 28%의 높은 성장률로 분석가들은 2032년까지 보험 시장 규모가 12억 달러를 넘어설 것으로 예상하고 있습니다.

북미(4억 2,700만 달러)와 유럽(3억 2,500만 달러)이 전 세계 시장에서 가장 큰 비중을 차지합니다. 그러나 지출의 약 5분의 1이 아시아 태평양 지역에서 발생하고 있으며, 이 지역의 디지털 혁신이 계속 진행됨에 따라 그 비중은 상당히 증가할 것으로 예상됩니다.

 

성장에 영향을 미치는 요인

보험 분야의 RPA

보험 업계에서 RPA를 빠르게 도입하는 데는 여러 가지 복합적인 요인이 작용합니다. RPA로 해결할 수 있는 몇 가지 산업별 문제를 살펴보겠습니다.

 

#1. 변화하는 규제 환경

보험 업계의 규정은 항상 진화하고 있습니다. 최근 기술, 경제 상황, 정치권 또는 소비자 단체의 개입으로 인해 보험 업계에 변화가 일어나고 있으며 일부 보험사는 이를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다. 그러나 규정을 준수하지 않을 경우 무거운 벌금이 부과될 수 있습니다.

보험사는 RPA 도구를 사용하여 데이터를 수집하고, 보고서를 작성하고, 기타 규정 준수 작업을 자동화할 수 있습니다.

 

#2. 기술 부족

보험 업계는 기술 인력 부족으로 어려움을 겪고 있습니다. 실제로 지난해 영국에서는 100개의 포지션당 5개의 공석이 발생했습니다. 보험계리사, 언더라이터, 전략가 등의 역할이 있습니다.

보험 프로세스 자동화는 반복적이고 대량의 작업을 수행할 수 있는 디지털 인력을 제공함으로써 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 지원을 통해 기존 직원들이 더 많은 가치 중심의 업무에 집중할 수 있으므로 고용주는 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있습니다.

 

#3. 디지털 혁신

보험 업계는 데이터 집약적인 산업입니다. 최근 몇 년 동안 이 분야는 진화하는 고객의 요구를 충족하기 위해 디지털 전환을 거쳤습니다. 경쟁이 치열해지고 효율성에 대한 요구가 커지면서 소비자 수요가 증가함에 따라 보험회사는 디지털 기술을 도입하여 경쟁에서 앞서 나가야 합니다.

AI, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술의 발전은 보험회사에 새로운 기회를 창출하고 있습니다. RPA는 이러한 도구를 보험 기술 규제 에코시스템에 통합하고 더욱 발전된 디지털 트랜스포메이션을 가능하게 합니다.

 

#4. 비용 절감 압력

보험료는 수년 동안 치솟고 있습니다. 보험금 지급 비용, 사기, 규제 준수 강화 등 높은 보험료 비용에 영향을 미치는 요인은 무수히 많습니다.

일반적인 생각과는 달리 보험회사의 이윤은 크지 않습니다. 실제로 이러한 업체들은 일반적으로 약 2~3%의 마진으로 운영됩니다. 하지만 대중의 인식은 이러한 기업들이 과도한 이익을 취하고 있다는 것입니다.

RPA 도구를 사용하면 보험회사가 보다 비용 효율적으로 운영할 수 있으므로 사용자의 보험료 비용을 절감할 수 있습니다. 기업은 인력에 대한 의존도를 줄임으로써 품질 저하 없이 간소화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

#5. 변화하는 소비자 요구

보험 업계 내 경쟁이 치열해지면서 더 나은 서비스 제공을 통해 고객을 확보하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 보험 업계는 이해하기 쉽고 비용 효율적인 보험에 대한 소비자의 요구를 충족시켜야 합니다. 청구 처리 자동화와 같은 고객 셀프 서비스 옵션은 보험 회사가 현대적인 기대치를 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.

RPA는 이러한 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되며, 제너레이티브 AI와 같은 다른 AI 도구로 보강하면 고객 문의를 처리하고 요청을 지원할 수 있습니다.

 

보험 분야 RPA의 이점

RPA가 보험 업계에서 인기를 끌고 있는 이유는 여러 가지가 있습니다. 보험 업계 기업들이 RPA 솔루션을 도입하는 이유를 살펴보겠습니다.

 

#1. 운영 효율성 향상

모든 기업이 운영 효율성을 높이고자 하지만 보험 업계의 경쟁이 치열해지면서 기업들은 또 다른 압박에 직면해 있습니다. 다행히 보험은 청구 처리, 고객 서비스, 언더라이팅 등 RPA를 통해 최적화할 수 있는 업무로 가득합니다.

 

#2. 비용 절감

RPA 봇을 통해 보험 팀은 연중무휴 24시간 근무하는 디지털 인력을 활용할 수 있습니다. 이러한 도구는 지치지 않고, 휴식을 취할 필요도 없으며, 급여 인상을 요구하지도 않습니다. 자동화를 통해 보험 팀은 인력을 줄이거나 직원을 더 많은 고객 대면, 가치 중심 역할로 전환할 수 있습니다.

 

#3. 업무 만족도 향상

보험업계의 직무 만족도는 64%로 전체 직종 평균인 57%보다 높습니다. 하지만 보험 전문가들은 장시간 근무와 잦은 스트레스를 업무의 단점으로 자주 언급합니다. RPA는 일상적이고 반복적인 업무를 완화하고 직원들이 직무 만족도를 향상시키는 의미 있는 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

 

#4. 더 나은 고객 경험

RPA 도구는 고객 온보딩과 서비스를 자동화하여 더 빠르고 만족스러운 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 보험회사는 커뮤니케이션을 자동화하고 옴니채널 지원을 제공하여 고객이 보다 개인화된 상호 작용을 즐길 수 있도록 할 수 있습니다.

고객 셀프 서비스 도구는 24시간 내내 지원을 받을 수 있다는 의미이기도 합니다. 이러한 모든 세부 사항은 소비자가 원하는 것을 제공함으로써 고객 경험을 개선합니다.

 

#5. 정확도 향상

규칙 기반 작업을 자동화하는 RPA 도구의 기능 덕분에 인적 오류와 부정확성을 효과적으로 제거할 수 있습니다. 이러한 이점은 평판 향상, 비용 절감, 고객 경험 개선, 규제 준수 강화를 의미합니다.

 

로보틱 프로세스 사용 사례

보험 자동화

RPA는 수작업을 자동화하여 보험 업계를 변화시켰습니다. 보험 업계에서 가장 매력적인 RPA 사용 사례 몇 가지를 살펴보겠습니다.

 

#1. 청구 처리

보험금 청구 처리의 RPA는 팀의 데이터 입력, 문서 검색 및 확인, 정보 배포에 도움을 줍니다. 이러한 업무는 수작업으로 수행하면 반복적이고 시간이 많이 걸리기 때문에 직원들이 더 복잡한 업무에서 멀어지게 됩니다. RPA는 이러한 문제를 해결하고 보험회사가 운영 비용을 절감하면서 더 빠르고 생산적으로 일할 수 있도록 지원합니다.

보험금 청구 프로세스 자동화를 통해 다양한 디바이스에서 투명성을 높이고 실시간으로 상태를 업데이트하여 현대 소비자의 요구를 충족할 수 있습니다.

 

#2. 언더라이팅

보험 언더라이팅 분야의 RPA는 정보 수집, 데이터 입력, 고객 분석을 자동화하여 직원들이 훨씬 빠르게 업무를 처리할 수 있도록 지원합니다. 보험은 위험을 정확하게 평가하고 보험료를 책정하는 것이 성공과 실패를 가르는 경우가 많기 때문에 언더라이팅은 보험의 초석입니다.

보험 언더라이팅의 RPA는 정확성이나 규정 준수에 영향을 주지 않으면서 처리 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 전반적으로 고객 만족도도 매우 높습니다.

 

#3. 정책 관리

보험이 판매된 후에는 보험을 양호한 상태로 유지하기 위해 상당한 양의 관리가 필요합니다. RPA는 커뮤니케이션, 정책 업데이트 발행, 보험료 수금 등의 업무를 자동화하여 보험 갱신 업무를 지원합니다.

이 기술은 정책과 고객 세부 정보를 자동으로 업데이트하는 데도 사용되어 우수한 데이터 품질을 보장합니다. 마지막으로, RPA는 기록을 자동화하고 관련 커뮤니케이션을 전송하며 환불까지 처리할 수 있으므로 정책 취소에 완벽한 선택입니다.

 

#4. 규정 준수

보험 업계에서 규정 준수는 매우 중요한 문제입니다. 하지만 기업은 RPA를 사용하여 고품질의 일관된 데이터 수집 및 보고를 보장함으로써 직원들의 업무 부담을 줄일 수 있습니다.

또한 RPA는 규정 준수 문제를 모니터링하여 관련 내부 당사자에게 알릴 수 있습니다. 마지막으로, 팀은 봇을 설정하여 관련 웹사이트와 규제 기관에서 규칙의 업데이트 또는 변경 사항을 검색하고 이를 회사 지침에 반영할 수 있습니다.

 

#4. 레거시 소프트웨어 강화

은행 및 금융 서비스 업계와 마찬가지로 보험 업계도 여전히 레거시 소프트웨어에 의존하고 있습니다. 실제로 몇 년 전 Capgemini의 설문조사에 따르면 보험회사의 약 80%가 10년 이상 된 소프트웨어를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다.

이러한 시스템을 업그레이드하는 데 드는 비용과 비즈니스 중단에 대한 우려는 보험 팀이 오래된 시스템을 고수하는 가장 큰 이유입니다. 하지만 RPA는 이러한 난해한 시스템과 최신 도구 사이의 가교 역할을 하는 데 능숙합니다. IT 인프라를 정비하는 데 드는 비용의 일부만으로 팀은 RPA를 사용하여 기존 소프트웨어와 상호 작용하고 최신 클라우드 기반 도구의 세계를 열 수 있습니다.

 

#5. 고객 서비스

앞서 언급했듯이 최근 몇 년 사이 보험 업계에서 고객의 기대치는 눈에 띄게 변화했습니다. 새롭고 파괴적인 기업들이 등장하여 투명성, 속도, 단순성을 높인 보다 개인화된 유형의 서비스를 제공하고 있습니다. 실제로 보험은 과거에 답답하고 지나치게 건조하다는 평판을 받았으며, 젊은 사용자들의 마음을 사로잡기 위해서는 다른 접근 방식이 필요합니다.

RPA 도구는 보험 팀이 고객 서비스를 자동화하여 더욱 신속하고 신속하게 대응하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 도와줍니다. 소비자 경험을 개선하는 것은 고객 신뢰와 충성도를 예측하는 중요한 요소이며, RPA는 기업이 이러한 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

#6. 머신 러닝 및 데이터 분석

최신 언더라이팅은 예측 분석, 사기 탐지, 개인화된 가격 책정 등을 위해 머신 러닝을 혼합하여 사용합니다. RPA 도구는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 정보를 정리하여 이 프로세스를 지원할 수 있습니다. 이 프로세스는 데이터의 신뢰성을 보장하여 정확도를 높입니다.

RPA 도구는 보험회사의 데이터를 분석하고 이상 징후와 추세를 파악할 수도 있습니다. 또한 RPA는 관련 당사자, 대시보드 및 데이터베이스에 데이터를 배포하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

#7. 마케팅

보험은 경쟁이 치열한 틈새 시장이기 때문에 마케팅 팀은 홍보에 엄청난 비용을 지출합니다. 예를 들어, 미국의 Geico는 2022년에 15억 달러의 마케팅 예산을 책정했습니다. HubSpot의 마케팅 현황 보고서 2023에 따르면, 보험사의 평균 마케팅 예산은 총 매출의 11.2%였습니다.

경쟁이 치열한 시장에서 자리를 잡기 위해 경쟁하는 기업에게는 고객을 확보하는 동시에 비용을 절감하는 것이 중요합니다. RPA 마케팅 자동화 도구는 여러 가지 방식으로 가치를 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

보험 부문의 RPA 마케팅 자동화에는 이메일 마케팅과 소셜 미디어 캠페인의 기계화가 포함됩니다. 하지만 RPA를 ML 또는 데이터 분석 도구와 함께 사용하면 팀이 캠페인 데이터를 추출하고 측정 및 어트리뷰션을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

#8. 지능형 문서 처리(IDP)

보험 회사는 내부 기록부터 건강 및 재무 데이터에 이르기까지 수많은 문서를 처리해야 합니다. 지능형 문서 처리로 강화된 RPA는 팀이 서류나 PDF를 읽고 이해하며 데이터를 추출하여 내부 시스템으로 전송할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 도구는 비정형 문서를 파싱하고 정보를 데이터베이스와 스프레드시트로 마이그레이션하여 팀의 디지털화 작업에도 도움을 줄 수 있습니다.

 

보험 분야 RPA 사례 연구

수많은 훌륭한 보험 프로세스 자동화 사용 사례를 통해 보험 업계에서 보험 프로세스 자동화 도입이 날로 증가하는 이유를 알 수 있습니다. 그러나 사례 연구를 통해 이 모든 것이 현실화되고 기술의 잠재력이 실현됩니다.

 

보험 RPA 사례 연구 #1

보험업계의 첫 번째 RPA 사례 연구는 연구 논문 ‘ 노동 집약적인 종이 기반 프로세스 버리기 ‘에서 확인할 수 있습니다: 체코 보험회사의 프로세스 자동화 (Marek, 2019). 저자들은 체코에 본사를 둔 한 국제 보험 회사가 몇 가지 문제에 직면했다고 적고 있습니다. 새로운 법규와 규정으로 인해 주로 종이 문서에 기반하고 워크플로우의 일관성이 없는 운영 방식을 현대화해야 했습니다.

이 팀은 애자일 접근 방식을 채택하여 언더라이팅 프로세스를 디지털화하고 워크플로와 회사 데이터를 하나의 플랫폼으로 중앙 집중화했으며, RPA 도구를 사용하여 생산성을 높였습니다.

이 프로젝트는 큰 성공을 거두었습니다. 견적서 작성 시간을 40% 단축하고 비용을 50% 절감했으며 오류를 1% 이하로 줄였습니다.

 

보험 RPA 사례 연구 #2

다음 사례 연구는 생명 보험 및 연금 비즈니스 프로세스 관리 서비스에서 RPA를 적용한 사례입니다. 문제의 회사는 보험 및 퇴직연금 분야의 글로벌 고객 포트폴리오를 보유한 소프트웨어 제공업체였습니다. 매년 80만 건이 넘는 정책 요청이 들어오는데, 이를 모두 수작업으로 처리해야 했기 때문입니다. 이러한 요청은 다양한 시스템에 수작업으로 입력해야 하는 PDF 형식으로 이루어졌습니다. 이 프로세스는 시간이 많이 걸리고 사람의 실수가 발생할 수 있었습니다.

하지만 RPA 솔루션을 도입하는 것은 간단하지 않았습니다. 한 가지 큰 문제는 고객마다 요구사항이 다르기 때문에 요구사항이 매우 다양하다는 것이었습니다. 사실상 고객마다 고유한 워크플로우를 가지고 있었기 때문에 기존 방식으로는 해결할 수 없는 프로세스 표준화가 부족했습니다.

이 회사는 프로세스를 분석하여 RPA로 수행할 수 있는 규칙 기반의 반복적인 작업을 파악했습니다. 그들은 많은 양과 시간 집약적인 결정론적 작업을 찾았습니다. 확인된 프로세스 중 일부에는 정책 데이터 업데이트, 고객의 요청 처리, 고객에게 편지 및 알림 전송 등이 포함되어 있습니다. 팀은 이러한 워크플로우를 위해 RPA 솔루션을 구현했습니다.

구현은 대성공을 거두었습니다. 그 결과 수작업이 60% 가까이 감소하고 처리 시간이 70% 단축되었습니다. 또한 이 회사는 인력을 50% 감축하여 매달 막대한 지출을 절감할 수 있었습니다.

 

보험 RPA 사례 연구 #3

500개 이상의 백오피스 및 고객 서비스를 제공하는 유럽의 선도적인 보험 브로커이자 리스크 컨설턴트는 강력한 클레임 처리 자동화를 구현하고자 했습니다. 보험사 고객이 입원하면 보험사는 입원비를 지불하고 면제를 확인하기 위한 양식에 서명한 후 환자로부터 돈을 회수했습니다. 수동으로 수행하면 장시간의 전화 통화와 수많은 반복적인 수작업이 필요했습니다.

이 고객은 병원, 주간 진료소 및 약국의 보험금 청구를 자동화하기 위해 RPA 솔루션을 구현했습니다. 그 결과 이 보험사는 운영을 개선하고 중앙 집중화하여 거의 50%에 달하는 정상 상태의 비용 절감과 총 46%의 비용 절감 효과를 달성할 수 있었습니다.

이 사례 연구는 로보틱 프로세스 자동화를 통해 보험금을 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 정확하게 청구하여 고객 만족도를 높이고 생산성을 향상하는 방법을 보여줍니다.

 

RPA 구현의 과제

보험 부문

보험금 청구 처리 및 언더라이팅에서 RPA의 이점은 분명하지만, 기업이 RPA 구현을 최대한 활용하기 위해 극복해야 할 몇 가지 과제가 있습니다.

 

#1. 레거시 인프라

앞서 언급했듯이 많은 보험 회사가 레거시 시스템으로 운영되고 있습니다. 이러한 인프라의 대부분은 클라우드 컴퓨팅이나 원격 액세스가 이슈가 되기 훨씬 전에 설계되었기 때문에 소프트웨어가 RPA 솔루션과 통합하기가 쉽지 않습니다.

이러한 과제에도 불구하고 조직이 기존의 오래되고 복잡한 소프트웨어와 최신 RPA 도구 간의 격차를 해소할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 우선, 스크린 스크래핑 기술은 인터페이스에서 데이터를 추출하여 클라우드 기반 시스템으로 전송할 수 있습니다. 마찬가지로 보험 회사도 API를 탐색하거나 미들웨어를 구축하여 레거시 시스템을 연결할 수 있습니다.

전반적으로 사용할 수 있는 옵션은 많지만, 보험 소프트웨어의 특성에 따라 많은 부분이 달라집니다. ZAPTEST와 같은 RPA 도구는 높은 수준의 데이터 품질, 보안 및 시스템 호환성을 보장하는 데 필요한 유연성을 제공할 수 있습니다. 가장 중요한 점은 ZAPTEST Enterprise에는 강력한 소프트웨어 테스트 자동화 도구와 ZAP 전문가의 지원이 제공되어 RPA 프로젝트의 계획, 구현, 배포, 테스트 및 유지 관리에 도움을 준다는 점입니다.

 

#2. 데이터 품질

RPA를 구현하려면 명확하고 정확한 정보가 필요합니다. 그러나 많은 보험 회사가 데이터를 사일로 내에 보관하고 있어 자동화 솔루션을 위한 정보를 중앙 집중화할 때 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다. RPA는 이러한 데이터를 클라우드 시스템이나 온프레미스 데이터베이스로 마이그레이션하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 포괄적인 데이터 수집 및 정리를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

#3. 복잡한 의사 결정

RPA는 대량의 예측 가능한 작업을 처리하기 위해 만들어졌습니다. 그러나 보험회사가 이러한 도구를 최대한 활용하려면 비정형 데이터와 예외를 처리하고 의사 결정을 내려야 합니다.

다행히도 AI와 통합된 RPA 도구는 두 가지 장점을 모두 제공할 수 있습니다. RPA는 구조화되지 않은 데이터를 읽고, 의사 결정을 내리고, 예외를 처리할 수 있는 코그너티브 AI 도구를 통해 과중한 업무를 처리할 수 있습니다.

 

#4. 규정 준수

타협할 수 없는 규제 요건과 끊임없이 진화하는 데이터 개인정보 보호법은 보험 회사들이 모두 잘 알고 있는 부담입니다. RPA 솔루션을 구현하려면 데이터를 안전하고 책임감 있게 처리할 수 있는 계획을 세워야 합니다.

 

보험 분야의 RPA 트렌드

RPA는 유연성과 AI/ML 도구 및 기타 기술과의 통합 덕분에 보험 업계에서 큰 발전을 이루고 있습니다. 보험 RPA 분야의 주요 트렌드 몇 가지를 살펴보겠습니다.

 

#1. 옴니채널 커뮤니케이션

보험은 훨씬 더 고객 중심으로 변화하고 있습니다. 이는 부분적으로는 경쟁과 변화하는 소비자 요구와 관련이 있습니다. LLM 챗봇과 지능형 가상 어시스턴트는 전체 고객 여정에서 작동하며 이메일, 문자, 소셜 미디어 또는 메신저 플랫폼을 통해 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 연중무휴로 제공되는 고객 셀프 서비스 옵션은 데이터를 송수신하고 기록을 실시간으로 업데이트할 수 있는 RPA 도구와 연결됩니다.

 

#2. AI 지원 위험 평가

AI 기반 모델은 이미 보험 업계에서 사용되고 있습니다. 하지만 이렇게 생성된 예측과 인사이트는 입력된 데이터만큼만 유효합니다. RPA 도구는 팀이 데이터를 수집, 정리, 예측 모델에 전송하여 보험 회사가 위험과 오류를 줄이고 수익성을 개선하는 데 필요한 정확성과 인사이트를 확보할 수 있도록 지원합니다.

또한, 인지 AI 도구는 사기 탐지에도 사용되어 향후 위험을 완화하고 보험회사의 경쟁력을 강화하는 데 도움이 될 것입니다.

 

#3. 로우/노코드 도구 및 테스트 자동화

보험 업계에서는 맞춤형 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 로우코드 및 노코드 툴이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 과거에는 팀이 앱을 빌드하고 테스트하기 위해 심도 있는 코딩 지식이 필요했습니다. 요즘에는 비기술 팀과 개발자들이 코드가 없는 소프트웨어 테스트 자동화 도구를 활용하여 자동화 도구를 빠르게 구축하고 있습니다.

드래그 앤 드롭 인터페이스를 갖춘 사용자 친화적인 도구 덕분에 보험 회사는 소프트웨어 개발 주기를 단축하여 소비자의 요구에 더욱 신속하게 대응할 수 있습니다. 더 중요한 것은 도구를 출시하는 데 드는 비용을 줄여 고객 서비스와 온보딩을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 내부 자동화 도구를 통해 직원들이 반복적인 업무에서 벗어날 수 있다는 점입니다.

 

#4. 관리형 RPA

IT 기술 부족으로 인해 자동화 솔루션을 구현하려는 일부 보험사에서는 프로젝트가 지연되거나 보류되고 있습니다. 게다가 필요한 전문 지식을 갖춘 IT 직원을 추가하는 데는 상당한 비용이 소요되는 경우가 많습니다. 그 결과, 더 많은 보험 조직이 프로젝트 구현의 모든 단계에서 도움을 받을 수 있는 관리형 RPA 서비스로 전환하고 있습니다.

ZAPTEST Enterprise 고객은 이러한 서비스를 이용할 수 있습니다. 보험 회사는 최고 수준의 RPA 및 테스트 자동화 도구를 확보하는 것 외에도 계획, 배포 및 유지 관리를 도와줄 ZAP 전문가를 확보하는 이점도 누릴 수 있습니다.

 

#5. RPA CoE(우수 센터)

많은 보험 회사들은 RPA가 업계의 미래에 큰 역할을 할 것이라는 점을 잘 알고 있습니다. 그 결과, 이들은 자동화 기술의 무수한 이점을 활용할 수 있도록 RPA CoE(우수 센터)를 구축하여 비즈니스의 미래를 대비하고 있습니다.

RPA CoE에 투자하면 기술 격차를 해소하고 혁신을 촉진하며 팀이 자동화가 필요한 프로세스를 식별하는 데 도움이 됩니다.

 

로봇 프로세스의 미래

보험 자동화

보험은 규칙 기반 의사 결정과 예측 분석에 크게 의존하는 데이터가 풍부한 산업입니다. 다시 말해, 이 분야는 RPA와 AI로 인해 계속해서 혁신이 일어날 분야입니다. RPA 도구가 미래의 보험회사에 어떤 영향을 미칠지 살펴보겠습니다.

 

1. 보험 RPA 지원

보험 부문의 RPA 애플리케이션은 일반적으로 백엔드 프로세스에 집중되어 있습니다. 하지만 지원 RPA는 프론트엔드 고객 서비스 직원과의 원활한 상호 작용을 제공하여 데이터 입력 및 리콜을 자동화하고, 정보를 분석하여 의사 결정을 지원하며, 보험 계약자에게 관련 커뮤니케이션을 전송함으로써 소비자의 요청을 빠르고 쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다.

 

2. 초자동화

보험 산업은 방대한 양의 데이터를 기반으로 합니다. RPA, AI, ML 및 기타 기술이 혼합된 초자동화는 언더라이팅, 보험금 청구 처리, 사기 탐지, 고객 서비스 등을 자동화할 수 있습니다. 그 결과 저렴한 비용으로 고품질의 신속한 서비스를 제공하는 완전 자동화된 보험 브로커가 탄생할 수 있습니다.

 

3. 텔레매틱스 및 IoT

IoT가 그 약속을 완전히 실현하지는 못했지만, 보험 업계에서 스마트 센서와 유사한 기술을 활용할 수 있는 여지는 여전히 많습니다. 손해보험 RPA 도구는 스마트 홈 및 자동차와 연결하여 보험금 청구의 유효성을 검사할 수 있으며, 텔레매틱스 데이터는 스마트폰이나 웨어러블 디바이스를 통해 자동차나 운동 및 활동량 등을 추적할 수 있습니다.

 

4. 복잡한 위험 모델

위험 모델은 이미 높은 수준의 정확도를 가지고 있지만, AI/ML 도구는 이러한 예측을 거의 사전 예방적으로 수행할 수 있습니다. 충분한 데이터와 적절한 분석 도구만 있다면 이 기술은 고도로 개인화된 예측을 정확하고 정확하게 수행하여 업계에서 연간 수십억 달러를 절감할 수 있습니다.

그러나 보험 언더라이팅에서 AI 지원 RPA는 사용자 데이터와 관련된 윤리적 문제에 부딪힐 수 있습니다. 2016년까지만 해도 일부 보험사는 위험을 평가하기 위해 보험 계약자의 소셜 미디어 계정을 살펴본다는 사실을 인정했습니다. 실제로 테스코 슈퍼마켓 체인은 클럽카드 데이터를 사용하여 금융 서비스를 위한 가계 위험 점수를 결정합니다.

이 미신고 정보가 청구 처리 자동화 내에서 사용될지 여부는 추측할 수 있습니다. 보험 회사는 이러한 접근 방식의 수익성과 윤리적 문제 및 잠재적 평판 손상을 비교 검토해야 합니다.

 

마지막 생각들

보험 업계에서 로보틱 프로세스 자동화는 많은 이점을 제공합니다. 비용 절감, 생산성 향상, 고객 경험 개선에 이르기까지 보험 분야의 RPA는 인상적인 투자 수익을 제공할 수 있습니다.

보험금 청구 자동화와 언더라이팅은 아마도 이 분야에서 가장 강력한 RPA 사용 사례 두 가지일 것입니다. 이러한 시간과 정보 집약적인 작업은 현재 보험 업계 전반에서 상당한 수준의 인적 개입을 필요로 합니다. 하지만 변화는 이미 진행 중입니다. 보험회사는 사람들이 미래에 대한 걱정을 덜 수 있도록 도와주며, RPA 기술은 보험회사에게도 같은 역할을 합니다.

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