保险业的机器人流程自动化正在兴起。 与其他拥有大量基于规则的重复性任务的行业一样，RPA 可以帮助企业实现更快、更具成本效益和无差错的流程，从而解放现有员工，让他们从事更有价值的工作。
保单核保和理赔自动化是 RPA 在保险行业的两大主要用途。 不过，该技术还能协助完成一系列任务，如提升客户体验和管理监管环境的变化。
本文将介绍保险行业的 RPA，并探讨市场规模、优势、趋势、挑战、用例和案例研究。
RPA 在保险业的市场规模
2023 年，全球保险业机器人流程自动化的价值将超过 1 亿美元。 不过，由于年复合增长率高达 28% 左右，分析师预计 到 2032年， 保险市场规模 将超过 12 亿美元。
北美（4.27 亿美元）和欧洲（3.25 亿美元）占全球市场的最大份额。 不过，约五分之一的支出来自亚太地区，随着该地区继续向数字化转型，预计这一份额将大幅增长。
影响
保险业的 RPA
保险业快速采用RPA的驱动因素错综复杂。 让我们来探讨一下 RPA 能解决哪些特定行业的问题。
#1. 不断变化的监管环境
保险行业的法规一直在不断变化。 近来，技术、经济条件以及政治或消费者团体的干预导致了保险行业的变化，使一些保险公司难以跟上形势。 然而，不遵守法规可能会被处以高额罚款。
RPA 工具允许保险公司收集数据、构建报告并自动执行其他合规任务。
#2. 技能短缺
保险业正遭受技能短缺之苦。事实上，去年在英国，每 100 个职位中就有 5 个空缺。 其中一些职位包括精算师、承销商和战略家。
保险流程自动化可以帮助解决这些问题，因为它提供了一支可以执行重复性、大批量任务的数字化员工队伍。 这种帮助可以解放现有员工，让他们从事更有价值的工作，这意味着雇主可以少花钱多办事。
#3. 数字化转型
保险业是数据密集型行业。 近年来，该行业经历了数字化转型，以满足客户不断变化的需求。 消费者的需求，加上日益激烈的竞争和对效率的明确需求，意味着保险公司必须拥抱数字技术，以保持领先地位。
人工智能、ML 和云计算等技术的进一步发展为保险公司创造了机遇。 RPA 可帮助将这些工具整合到保险技术监管生态系统中，实现更先进的数字化转型。
#4. 降低成本的压力
多年来，保险价格一直在飙升。 影响保费成本居高不下的因素有很多，包括赔付成本、欺诈和日益严格的合规性。
与人们普遍认为的相反，保险公司的利润率并不高。 事实上，这些企业的利润率通常在2%至 3%左右。然而，公众却认为这些企业攫取了超额利润。
RPA 工具可使保险公司的运营更具成本效益，从而降低用户的保费成本。 通过减少对人力的依赖，企业可以在不影响质量的前提下提供简化的服务。
#5. 不断变化的消费者需求
保险业的竞争非常激烈，客户争夺战越来越多地取决于提供更好的服务。 保险业需要满足消费者的需求，使保单更经济、更简单易懂。 理赔自动化等客户自助服务选项可帮助保险公司满足现代人的期望。
RPA 有助于简化这些流程，当与其他人工智能工具（如生成式人工智能）一起使用时，该技术可以处理客户咨询并帮助处理请求。
RPA 在保险业的优势
RPA 在保险业大受欢迎有几个令人信服的原因。 让我们来看看为什么保险行业的公司都在采用 RPA 解决方案。
#1. 提高业务效率
所有企业都渴望提高运营效率，但在竞争如此激烈的保险业，企业面临着额外的压力。 值得庆幸的是，借助 RPA，保险业的理赔处理、客户服务、核保等许多任务都可以得到优化。
#2. 降低成本
RPA 机器人使保险团队能够使用一年 365 天、全天候工作的数字劳动力。 这些工具永远不会累，不需要休息，也不会要求加薪。 自动化可帮助保险团队减少员工人数，或将员工轮换到更面向客户、以价值为导向的岗位上。
#3. 提高工作满意度
保险业的工作满意度为64%，高于全国所有职业 57% 的平均水平。 然而，保险专业人员经常把工作时间长、压力大作为工作的弊端。 RPA 有助于减轻琐碎的重复性工作，让工人能够从事有意义的工作，从而提高工作满意度。
#4. 更好的客户体验
RPA 工具可以实现客户入职和服务的自动化，从而带来更快、更满意的体验。 此外，保险公司还可以实现通信自动化，提供全渠道支持，让客户享受更加个性化的互动。
客户自助服务工具还意味着全天候提供支持。 所有这些细节都能满足消费者的需求，从而改善客户体验。
#5. 提高准确性
借助 RPA 工具自动执行基于规则的任务的能力，可以有效消除人为错误和不准确性。 这些优势意味着提高声誉、降低成本、改善客户体验以及加强监管合规性。
机器人流程使用案例
保险自动化
通过自动化人工任务，RPA 改变了保险业。 让我们来探讨一下保险行业中一些最引人注目的 RPA 使用案例。
#1. 索赔处理
报销处理中的 RPA 可帮助团队进行数据录入、文件检索和验证以及信息分发。 在人工操作的情况下，这些工作既重复又耗时，会让工人无法完成更复杂的任务。 RPA 解决了这一问题，使保险公司在降低运营成本的同时，提高了速度和生产力。
保险理赔流程自动化有助于提高透明度并通过各种设备实时更新状态，从而满足现代消费者的需求。
#2. 核保
RPA 在保险核保中的应用通过自动化信息收集、数据录入和客户分析，帮助员工更快地完成工作。 核保是保险业的基石，因为准确评估风险和定价往往是成败的关键。
RPA 在保险核保中的应用有助于确保更快的处理时间，同时不影响准确性或合规性。 总之，这也会带来极高的客户满意度。
#3. 政策管理
保险单一旦售出，就需要进行相当多的管理，以保持其良好的状态。 RPA 通过自动通信、发布保单更新和收取保费，帮助进行保单续订。
该技术还可用于自动更新政策和客户详细信息，确保良好的数据质量。 最后，RPA 是保单取消的最佳选择，因为它可以自动记录、发送相关通信，甚至可以处理退款。
#4. 监管合规
合规是保险行业的一件大事。 不过，企业可以通过使用 RPA 来确保高质量和一致的数据收集和报告，从而减轻员工的负担。
RPA 还可以监控合规问题，并提请内部相关方注意。 最后，团队可以设置机器人，在相关网站和监管机构中搜索规则的更新或变化，并确保它们反映在公司的指导方针中。
#4. 增强传统软件
与银行和金融服务业一样，保险业仍然依赖于传统软件。 事实上，凯捷几年前的一项调查显示，约80% 的保险公司使用的软件至少已有十年历史。
升级这些系统的成本和对业务中断的担忧是保险团队坚持使用过时系统的主要原因。 然而，RPA 擅长充当这些神秘系统与更现代化工具之间的桥梁。 团队只需花费彻底改造 IT 基础设施的一小部分成本，就能使用 RPA 与当前软件进行交互，并打开现代云工具的世界。
#5. 客户服务
如上所述，近年来客户对保险行业的期望发生了显著变化。 新的、颠覆性的公司已经出现，它们提供更加个性化的服务，具有更高的透明度、更快的速度和更简单的操作。 事实上，保险业过去一直以闷热和过于枯燥而闻名，要赢得年轻用户的青睐，就必须采取不同的方法。
RPA 工具可以帮助保险团队实现客户服务自动化，使其反应更迅速、更快捷、更个性化。 改善消费者体验是客户信任度和忠诚度的重要预测因素，而 RPA 可以帮助企业跨越这一鸿沟。
#6. 机器学习和数据分析
现代核保将机器学习与预测分析、欺诈检测甚至个性化定价相结合。 RPA 工具可以通过从各种来源收集数据并清理信息来协助完成这一过程。 这一过程可确保数据的可靠性，从而提高准确性。
RPA 工具还可以为保险公司分析数据，发现异常情况和趋势。 此外，RPA 还能帮助将数据分发到相关方、仪表盘和数据库。
#7. 市场营销
保险业是一个竞争激烈的细分市场，营销团队在推广方面花费了大量资金。 例如，在美国，Geico 在 2022 年的营销预算为 15 亿美元。根据 HubSpot 的《2023 年营销状况报告》，保险公司的平均营销预算占总收入的 11.2%。
对于在拥挤的市场中争夺一席之地的企业来说，既能节约成本，又能赢得客户至关重要。 RPA 营销自动化工具可以通过几种不同的方式帮助实现价值。
保险行业的 RPA 营销自动化包括电子邮件营销和社交媒体活动的机械化。 不过，如果与 ML 或数据分析工具搭配使用，RPA 可以帮助团队提取活动数据，并协助测量和归因。
#8. 智能文件处理（IDP）
保险公司需要处理大量文件，从内部记录到健康和财务数据。 借助智能文档处理技术，RPA 可以帮助团队阅读和理解文书或 PDF 文件，并提取数据发送到内部系统。 这些工具还可以解析非结构化文档，并将信息迁移到数据库和电子表格中，从而帮助团队开展数字化工作。
RPA 在保险业的应用案例研究
有了这么多优秀的保险流程自动化使用案例，该行业的采用率与日俱增的原因也就不言而喻了。 然而，案例研究是一切变得生动的地方，也是实现技术潜力的地方。
保险 RPA 案例研究 #1
我们的第一个 RPA 保险案例研究来自研究论文《 摒弃劳动密集型纸质流程》：捷克一家保险公司的流程自动化 》（Marek，2019 年）。 作者写道，一家总部设在捷克的国际保险公司面临着几个问题。 新的立法和法规迫使他们对主要基于纸张、工作流程不一致的业务进行现代化改造。
该团队采用敏捷方法，将承保流程数字化，将工作流程和公司数据集中到一个平台，并使用 RPA 工具来提高生产率。
该项目取得了巨大成功。 他们将报价准备时间缩短了 40%，成本降低了 50%，错误率降至 1%以下。
保险 RPA 案例研究 #2
以下案例研究是人寿保险和年金业务流程管理服务中的 RPA 实例。 该公司是一家软件供应商，客户遍及全球保险和退休基金领域。 这里的问题显而易见：该公司每年收到 80 多万份保单申请，全部由人工处理。 这些请求是以 PDF 格式提出的，需要手工输入各种系统。 这一过程既耗时又容易出现人为错误。
然而，采用 RPA 解决方案并非一蹴而就。 一个很大的问题是，他们所服务的每个客户都有自己的要求，因此需求差异很大。 实际上，由于每个客户都有自己独特的工作流程，因此缺乏流程标准化是传统手段无法解决的问题。
该公司分析了其流程，并确定了可由 RPA 执行的基于规则的重复性任务。 他们寻找的是工作量大、时间密集的确定性任务。 确定的一些流程包括更新政策数据、对客户的请求采取行动以及向客户发送信函和通知。 团队为这些工作流程实施了 RPA 解决方案。
实施工作取得了巨大成功。 部分净成果包括人工工作量减少了近 60%，处理时间缩短了 70%。 此外，该公司还能将员工人数减少 50%，每月节省大量开支。
保险 RPA 案例研究 #3
一家拥有 500 多名后台和客户服务人员的欧洲领先保险经纪人和风险顾问公司希望实施强大的理赔处理自动化。 当保险公司的客户住院时，该公司会支付住院费用，并在病人签署一份表格以确定免责情况后从病人那里收回这笔钱。 如果是人工操作，则需要长时间的电话联系和大量重复的人工任务。
客户实施了 RPA 解决方案，以自动处理医院、日间诊所和药房的报销申请。 其影响是巨大的，这导致保险公司改进和集中运营，实现了近 50%的稳态节约，总成本效益达到 46%。
本案例研究展示了机器人流程自动化如何使保险理赔更快、更便宜、更准确，从而提高客户满意度和生产率。
实施 RPA 的挑战
保险业
虽然 RPA 在保险理赔处理和核保方面的优势显而易见，但要从 RPA 实施中获得最大收益，企业必须克服一些挑战。
#1. 遗留基础设施
如前所述，许多保险公司都在使用遗留系统。 这些基础设施大多是在云计算或远程访问成为关注点之前设计的，这意味着这些软件无法直接与 RPA 解决方案集成。
尽管存在这些挑战，但企业仍有许多方法可以弥补现有过时、复杂的软件与现代 RPA 工具之间的差距。 首先，屏幕抓取技术能够从界面中提取数据，并将其传输到云端系统。 同样，保险公司可以探索应用程序接口，甚至建立中间件来连接传统系统。
总之，虽然有很多选择，但很大程度上取决于保险软件的具体情况。 像ZAPTEST这样的 RPA 工具可以为您提供所需的灵活性，以确保高水平的数据质量、安全性和系统兼容性。 也许最重要的是，ZAPTEST Enterprise 还配备了强大的软件测试自动化工具和 ZAP 专家协助，以帮助规划、实施、部署、测试和维护 RPA 项目。
#2. 数据质量
任何 RPA 的实施都需要清晰、准确的信息。 然而，许多保险公司将数据保存在孤岛中，这可能会在为自动化解决方案集中信息时造成一些问题。 RPA 可以帮助将这些数据迁移到云系统或内部数据库。 此外，它还有助于确保全面的数据收集和清理。
#3. 复杂的决策
RPA 专门用于处理大批量、可预测的任务。 但是，如果保险公司想从这些工具中获得最大收益，就需要处理非结构化数据和异常情况，并做出决策。
值得庆幸的是，与人工智能相结合的 RPA 工具可以提供两全其美的解决方案。 RPA 可以处理繁重的工作，其认知型人工智能工具能够读取非结构化数据、做出决策并处理异常情况。
#4. 合规性
无懈可击的监管要求和不断变化的数据隐私法是保险公司深有体会的负担。 实施 RPA 解决方案需要进行规划，以确保安全、负责任地处理数据。
RPA 在保险业的发展趋势
RPA 凭借其灵活性以及与人工智能/ML 工具和其他技术的整合，正在保险行业取得巨大进步。 让我们来探讨一下保险 RPA 领域的一些大趋势。
#1. 全渠道传播
保险越来越以客户为中心。 这在一定程度上与竞争和不断变化的消费者需求有关。 LLM 聊天机器人和智能虚拟助理可以贯穿整个客户旅程，通过电子邮件、文本、社交媒体或信使平台提供个性化服务。 全天候提供的客户自助服务选项将与 RPA 工具连接，后者可以发送和接收数据，并确保记录实时更新。
#2. 人工智能辅助风险评估
基于人工智能的模型已经在保险行业得到应用。 然而，这些预测和洞察力的好坏取决于输入的数据。 RPA 工具可帮助团队收集、清理数据，并将数据发送至预测模型，从而帮助保险公司提高准确性和洞察力，降低风险和错误，提高盈利能力。
此外，认知型人工智能工具还被用于欺诈检测，未来可降低风险，帮助保险公司保持更强的竞争力。
#3. 低代码和无代码工具及测试自动化
保险业越来越多地使用低代码和无代码工具来帮助构建定制应用程序。 过去，团队需要深厚的编码知识才能构建和测试应用程序。 如今，非技术团队和开发人员正在利用无代码和软件测试自动化工具快速构建自动化工具。
有了这些带有拖放界面的用户友好型工具，保险公司可以在更短的软件开发周期内对消费者的需求做出更迅速的反应。 也许更重要的是，它降低了将工具推向市场的成本，从而促进了客户服务和入职培训，以及有助于将员工从重复性工作中解放出来的内部自动化工具。
#4. 托管式 RPA
IT 技能短缺意味着一些希望实施自动化解决方案的保险公司的项目被推迟或搁置。 更重要的是，增加具有必要专业知识的 IT 人员往往成本高昂。 因此，越来越多的保险机构转向 RPA 托管服务，以便在项目实施的每个阶段为他们提供帮助。
ZAPTEST 企业客户可以利用这种服务。 除了获得一流的 RPA 和测试自动化工具外，保险公司还可以从 ZAP 专家那里获得规划、部署和维护方面的帮助。
#5. RPA 高级研究中心 (CoE)
许多保险公司都明白，RPA 将在该行业的未来发挥重要作用。 因此，他们正在通过建立 RPA 高级研究中心（CoE）来确保自己的业务面向未来，以充分利用自动化技术带来的无数好处。
投资 RPA CoE 有助于填补技能差距，鼓励创新，并帮助团队识别自动化时机已经成熟的流程。
机器人流程的未来
保险自动化
保险是一个数据丰富的行业，非常依赖基于规则的决策和预测分析。 换句话说，这是一个将继续被 RPA 和人工智能彻底改变的行业。 让我们来看看 RPA 工具将如何影响未来的保险公司。
1.辅助保险 RPA
保险行业的 RPA 应用通常侧重于后端流程。 然而，辅助型 RPA 将提供与前端客户服务人员的无缝互动，通过自动输入和调用数据、分析信息以协助决策以及向投保人发送相关通信，帮助他们快速、轻松地处理消费者的请求。
2.超自动化
保险业是由大量数据驱动的。超自动化（Hyperautomation）将涉及 RPA、人工智能、ML 和其他技术的组合，可以实现承保、理赔处理、欺诈检测、客户服务等方面的自动化。 最终的结果可能是一个全自动的保险经纪人，以低成本提供高质量的快速服务。
3.远程信息处理和物联网
虽然物联网可能还没有完全实现其承诺，但智能传感器和类似技术在保险业仍有很大的发展空间。 P&C 保险 RPA 工具可与智能家居和汽车连接，以验证保险理赔，而远程信息处理数据可通过智能手机或可穿戴设备跟踪汽车或运动和活动等情况。
4.复杂的风险模型
虽然风险模型已经具有相当高的准确性，但人工智能/人工智能工具几乎可以使这些预测变得主动。 只要有足够的数据和正确的分析工具，这项技术就能准确无误地做出高度个性化的预测，每年为业界节省数十亿美元。
不过，人工智能辅助 RPA 在保险核保方面可能会遇到与用户数据有关的道德问题。 早在 2016 年，一些保险公司就承认会查看投保人的社交媒体账户来评估风险。 事实上，乐购连锁超市使用 Clubcard 数据来确定其金融服务的家庭风险评分。
至于这些未申报的信息是否会在报销处理自动化系统中使用，目前尚无定论。 保险公司需要权衡这种方法的盈利性与道德问题和潜在的声誉损害。
最后的想法
机器人流程自动化对保险业有很多好处。 从帮助降低成本、提高生产力到改善客户体验，RPA 在保险业的应用可以带来可观的投资回报。
理赔自动化和承保可能是 RPA 在该领域最引人注目的两个应用案例。 这些时间和信息密集型任务目前在整个保险行业都需要相当程度的人工干预。 然而，变革已经开始。 保险公司帮助人们不再为自己的未来担忧；RPA 技术对保险公司来说也是如此。
