保險業的機器人流程自動化正在興起。 與其他具有大量基於規則和重複性任務的行業一樣，RPA 可以幫助組織實現更快、更具成本效益和無錯誤的流程，從而讓現有員工騰出時間來做更多價值驅動的工作。
保單承保和理賠自動化是 RPA 在保險行業的兩個旗艦用途。 然而，該技術也可以協助完成一系列任務，例如增強客戶體驗和管理監管環境中的變化。
本文將著眼於保險業的 RPA，並研究市場規模、優勢、趨勢、挑戰、用例和案例研究。
RPA在保險市場規模中的應用
到 2023 年，全球保險業的機器人流程自動化價值超過 1 億美元。 然而，分析師預計，到 2032 年，保險市場的規模將超過 12 億美元，複合年增長率約為 28%。
北美（42700萬美元）和歐洲（32500萬美元）佔全球市場的最大份額。 然而，大約五分之一的支出來自亞太地區，隨著該地區繼續推進數字化轉型，這一比例預計將大幅增長。
影響增長的因素
RPA在保險業中的應用
保險業快速採用 RPA 是由一系列複雜的因素推動的。 讓我們來探討一下 RPA 解決的一些行業特定問題。
#1. 不斷變化的監管環境
保險業的法規總是在不斷發展。 技術、經濟狀況以及政治或消費者團體的干預導致了該行業最近的變化，使一些保險公司難以跟上。 但是， 不遵守法規可能會導致巨額罰款。
RPA 工具允許保險公司收集數據、構建報告並自動執行其他合規任務。
#2. 技能短缺
保險業正遭受技能短缺的困擾。 事實上，去年在英國， 每100個職位就有5個職位空缺。 其中一些角色包括精算師、承銷商和策略師。
保險流程自動化可以通過提供可以執行重複性、大批量任務的數位勞動力來幫助解決這些問題。 這種説明使現有員工能夠騰出時間來從事更多以價值為導向的工作，這意味著僱主可以事半功倍。
#3. 數字化轉型
保險業是數據密集型行業。 近年來，該行業經歷了數字化轉型，以滿足客戶不斷變化的需求。 消費者的需求，加上日益激烈的競爭和對效率的明確需求，意味著保險公司必須採用數字技術才能保持領先地位。
人工智慧、機器學習和雲計算等技術的進一步進步為保險公司創造了機會。 RPA 可以説明將這些工具整合到保險技術監管生態系統中，並允許更高級的數字化轉型。
#4. 降低成本的壓力
保險價格多年來一直在飆升。 影響高保費成本的因素有很多，包括支付索賠、欺詐和增加監管合規性的成本。
與普遍的看法相反，保險公司沒有巨大的獲利率。 事實上，它們的獲利率通常在 2% 到 3% 左右。 然而，公眾的看法是，這些企業正在攫取超額利潤。
RPA工具使保險公司能夠更具成本效益地運營，從而降低用戶的保費成本。 通過減少對人力的依賴，公司可以在不影響質量的情況下提供簡化的服務。
#5. 不斷變化的消費者需求
保險業內部的競爭非常激烈，客戶爭奪戰越來越多地通過提供更好的服務來決定。 保險業需要滿足消費者對更具成本效益且易於理解的保單的需求。 客戶自助服務選項（如索賠處理自動化）可以幫助保險公司滿足現代期望。
RPA 有助於簡化這些流程，當與生成式 AI 等其他 AI 工具一起增強時，該技術可以處理客戶查詢並幫助處理請求。
RPA 在保險業的優勢
RPA 在保險領域變得流行有幾個令人信服的原因。 讓我們來看看為什麼保險行業的公司正在接受 RPA 解決方案。
#1. 提高運營效率
所有企業都渴望提高運營效率，但由於保險業的競爭如此激烈，企業面臨著額外的壓力。 值得慶幸的是，由於 RPA 用於索賠處理、客戶服務、承保等，保險業充滿了可以優化的任務。
#2. 降低成本
RPA 機器人允許保險團隊訪問一年 365 天、每周 7 天、每天 24 小時工作的數字工作力。 這些工具永遠不會感到疲倦，不需要休息，也不要求加薪。 自動化可説明保險團隊減少員工人數或將員工輪換到更面向客戶、以價值為導向的角色。
#3. 提高工作滿意度
保險業的工作滿意度為 64%，高於全國所有職業57%的平均水準。 然而，長時間工作和頻繁的壓力經常被保險專業人士視為他們工作的缺點。 RPA 有助於減輕單調和重複性的任務，並允許員工從事有意義的職責，從而提高工作滿意度。
#4. 更好的客戶體驗
RPA 工具可以自動執行客戶入職和服務，從而帶來更快、更令人滿意的體驗。 此外，保險公司可以自動化溝通並提供全渠道支援，以便他們的客戶可以享受更個性化的互動。
客戶自助服務工具也意味著全天候提供支援。 所有這些細節都通過為消費者提供他們想要的東西來改善客戶體驗。
#5. 提高準確性
由於 RPA 工具能夠自動執行基於規則的任務，因此可以有效地消除人為錯誤和不準確之處。 這些好處意味著提高聲譽、降低成本、改善客戶體驗和增強合規性。
機器人流程的用例
保險業自動化
RPA 通過自動執行手動任務改變了保險業。 讓我們來探討一下保險業中一些最引人注目的 RPA 用例。
#1. 索賠處理
索賠處理中的 RPA 可幫助團隊進行數據輸入、文檔檢索和驗證以及資訊分發。 當手動執行時，這些職責是重複和耗時的，這使工人遠離更複雜的任務。 RPA 解決了這個問題，使保險公司更快、更高效，同時降低了運營成本。
保險理賠流程自動化有助於提高透明度，並在各種設備上即時更新狀態，從而滿足現代消費者的需求。
#2. 保險業
保險承保中的 RPA 透過自動化資訊收集、數據輸入和客戶分析，幫助員工更快地工作。 承保是保險的基石，因為準確評估風險和定價政策往往是成敗的區別。
保險承保中的 RPA 有助於確保更快的處理時間，而不會影響準確性或合規性。 總體而言，它也帶來了出色的客戶滿意度。
#3. 策略管理
一旦保險單被出售，就需要相當多的管理工作來保持它們的良好信譽。 RPA 通過自動化溝通、發佈保單更新和收取保費來説明保單續保。
該技術還用於自動更新策略和客戶詳細資訊，確保良好的數據品質。 最後，RPA 是保單取消的完美選擇，因為它可以自動記錄、發送相關通信，甚至可以處理退款。
#4. 法規遵從性
監管合規是保險業的一件大事。 但是，公司可以通過使用 RPA 來確保高品質和一致的數據收集和報告，從而減輕員工的負擔。
RPA 還可以監控合規性問題，並提請相關內部各方注意。 最後，團隊可以設置機器人來搜索相關網站和通信監管機構，以查找規則的更新或更改，並確保它們反映在公司的指導方針中。
#4. 增強遺留軟體
與銀行和金融服務行業非常相似，保險業仍然依賴傳統軟體。 事實上，凱捷幾年前的一項調查顯示，大約 80%的保險公司使用的軟體至少有十年的歷史。
升級這些系統的成本和對業務中斷的擔憂是保險團隊堅持使用過時系統的重要原因。 然而，RPA擅長充當這些神秘系統和更現代工具之間的橋樑。 團隊只需大修IT基礎設施的一小部分成本，即可使用 RPA 與當前軟體進行交互，並打開基於雲的現代工具世界。
#5. 顧客服務
正如我們上面提到的，近年來保險業的客戶期望發生了顯著變化。 新的和顛覆性的公司已經加入進來，提供更加個人化的服務類型，具有更高的透明度、速度和簡單性。 事實上，保險業過去以悶熱和過於乾燥而聞名，贏得年輕用戶的習慣需要不同的方法。
RPA 工具可以幫助保險團隊實現客戶服務自動化，使其回應速度更快、更快速、更個人化。 改善消費者體驗是客戶信任度和忠誠度的重要預測指標，而 RPA 可以幫助企業跨越這一鴻溝。
#6. 機器學習和數據分析
現代承保使用機器學習進行預測分析、欺詐檢測，甚至個人化定價。 RPA 工具可以通過從各種來源收集數據並清理信息來協助完成此過程。 這個過程確保了數據的可靠性，從而提高了準確性。
RPA 工具還可以為保險公司分析數據並發現異常和趨勢。 更重要的是，RPA 可以幫助將數據分發到相關方、儀錶板和資料庫。
#7. 行銷
保險是一個競爭如此激烈的利基市場，以至於營銷團隊在促銷上花費了大量的資金。 例如，在美國， Geico 2022 年的營銷預算為 15 億美元。 根據 HubSpot 的 2023 年行銷狀況報告， 保險公司的平均營銷預算佔總收入的 11.2%。
在節省成本的同時獲取客戶，對於在競爭激烈的市場中爭奪一席之地的公司來說至關重要。 RPA 行銷自動化工具可以通過多種不同的方式幫助帶來價值。
保險業的RPA行銷自動化包括機械化的電子郵件行銷和社交媒體活動。 但是，當與 ML 或數據分析工具搭配使用時，RPA 可以幫助團隊提取活動數據並協助進行衡量和歸因。
#8. 智慧文件處理 （IDP）
保險公司需要處理大量檔，從內部記錄到健康和財務數據。 RPA 與智慧文檔處理相結合，可以幫助團隊閱讀和理解文書工作或 PDF，並提取數據以發送到內部系統。 這些工具還可以通過解析非結構化文檔並將資訊遷移到資料庫和電子表格來幫助團隊進行數位化工作。
RPA 在保險業案例研究中的應用
有這麼多優秀的保險流程自動化用例，很明顯為什麼該行業的採用率與日俱增。 然而，案例研究是一切栩栩如生的地方，並且該技術的潛力得以實現。
保險 RPA 案例研究 #1
我們在保險業中的第一個 RPA 案例研究來自研究論文《 拋棄勞動密集型紙質流程：捷克保險公司的流程自動化 》（Marek，2019 年）。 作者寫道，一家總部位於捷克的國際保險公司面臨著幾個問題。 新的法律和法規迫使他們實現運營現代化，這些運營主要是基於紙張的，並且充斥著工作流程的不一致。
該團隊採用敏捷方法，將承保流程數位化，將工作流程和公司數據集中到一個平臺中，並使用 RPA 工具提高生產力。
該專案取得了巨大的成功。 他們將報價準備時間縮短了 40%，將成本降低了 50%，並將錯誤率降至 1% 以下。
保險 RPA 案例研究 #2
以下 案例研究 是 RPA 在人壽保險和年金業務流程管理服務中的一個範例。 該公司是一家軟體供應商，在保險和退休基金領域擁有全球客戶群。 這裏的問題很明顯：該公司每年收到超過800,000份保單申請，所有這些申請都是他們手動處理的。 這些請求以 PDF 的形式出現，需要手動輸入各種系統。 該過程非常耗時，並且容易出現人為錯誤。
然而，採用 RPA 解決方案並非易事。 一個大問題是，他們所服務的每個客戶都有自己的要求，因此要求存在很大差異。 實際上，由於每個客戶都有獨特的流程，因此缺乏傳統方法無法解決的流程標準化問題。
該公司分析了其流程，並確定了 RPA 可以執行的基於規則的重複性任務。 他們尋找的是大批量和時間密集型的確定性任務。 確定的一些流程包括更新策略數據、處理客戶請求以及向客戶發送信件和通知。 該團隊為這些工作流實施了 RPA 解決方案。
實施取得了巨大的成功。 其中一些凈結果包括減少了近 60% 的人工工作量和 70% 的處理時間。 更重要的是，該公司能夠將員工人數削減50%，每月節省大量支出。
保險 RPA 案例研究 #3
一家擁有 500 多名後台和客戶服務人員的歐洲領先保險經紀人和風險顧問希望實施強大的理賠處理自動化。 當保險公司的客戶住院時，該公司將支付住院費用，並在患者簽署表格以識別豁免后收回費用。 手動執行時，需要長時間的電話和大量重複的手動任務。
客戶實施了 RPA 解決方案，以自動處理來自醫院、日間診所和藥房的索賠。 影響是巨大的，這導致保險公司改善和集中運營，實現了近 50% 的穩態節約和 46% 的總成本收益。
本案例研究展示了機器人流程自動化保險索賠如何更快、更便宜、更準確，從而讓客戶更滿意並提高生產力。
RPA 實施的挑戰
在保險業
雖然 RPA 在保險理賠處理和承保方面的優勢是顯而易見的，但公司必須克服一些挑戰才能從 RPA 實施中獲得最大收益。
#1. 遺留基礎設施
如前所述，許多保險公司都在使用遺留系統運營。 這些基礎設施的大部分設計早在雲計算或遠端訪問成為問題之前就已經存在，這意味著該軟體與 RPA 解決方案集成並不簡單。
儘管存在這些挑戰，但組織可以通過多種方式彌合其現有過時和複雜的軟體與現代 RPA 工具之間的差距。 對於初學者來說，螢幕抓取技術能夠從介面中提取數據並將其傳輸到基於雲的系統。 同樣，保險公司可以探索 API，甚至構建中間件來連接遺留系統。
總的來說，雖然有很多可用的選項，但很大程度上取決於保險軟體的具體情況。 像 ZAPTEST 這樣的 RPA 工具可以提供您所需的靈活性，以確保高水準的數據品質、安全性和系統相容性。 也許最重要的是，ZAPTEST Enterprise 還配備了強大的軟體測試自動化工具和 ZAP 專家的協助，以説明規劃、實施、部署、測試和維護 RPA 專案。
#2. 數據品質
任何 RPA 實施都需要清晰、準確的資訊。 然而，許多保險公司將數據保存在孤島中，這在為自動化解決方案集中資訊時可能會導致一些問題。 RPA 可以幫助將這些數據遷移到雲系統或本地資料庫。 更重要的是，它可以幫助確保全面的數據收集和清除。
#3. 複雜的決策
RPA 用於處理大量可預測的任務。 但是，如果保險公司希望充分利用這些工具，他們將需要處理非結構化數據和異常並做出決策。
值得慶幸的是，與 AI 集成的 RPA 工具可以提供兩全其美的優勢。 RPA 可以處理繁重的工作，認知 AI 工具能夠讀取非結構化數據、做出決策和處理異常。
#4. 合規
毫不妥協的監管要求和不斷發展的數據隱私法是保險公司非常清楚的負擔。 實施 RPA 解決方案需要進行規劃，以確保安全、負責任地處理數據。
RPA 在保險業趨勢中的應用
RPA 憑藉其靈活性以及與 AI/ML 工具和其他技術的整合，在保險領域取得了巨大進步。 讓我們來探討一下保險RPA領域的一些大趨勢。
#1. 全渠道溝通
保險業正變得越來越以客戶為中心。 在某種程度上，這與競爭和不斷變化的消費者需求有關。 LLM 聊天機器人和智慧虛擬助手可以在整個客戶旅程中工作，並通過電子郵件、文本、社交媒體或信使平臺提供個人化服務。 24-7 全天候提供的客戶自助服務選項將與 RPA 工具連接，這些工具可以發送和接收數據並確保即時更新記錄。
#2. 人工智慧輔助風險評估
基於人工智慧的模型已經在保險業中使用。 然而，這些產生的預測和見解只與輸入的數據一樣好。 RPA 工具可幫助團隊收集、清理數據並將其發送到預測模型，以幫助保險公司實現更高水準的準確性和洞察力，從而降低風險和錯誤並提高盈利能力。
此外，認知人工智慧工具也被用於欺詐檢測，這將在未來降低風險並幫助保險公司保持競爭力。
#3. 低代碼和無程式碼工具以及測試自動化
保險業越來越多地使用低代碼和無代碼工具來幫助構建定製的應用程式。 過去，團隊需要深厚的編碼知識來構建和測試應用程式。 如今，非技術團隊和開發人員正在利用無代碼和 軟體測試 自動化工具來快速構建自動化工具。
由於這些使用者友好的工具配有拖放介面，由於軟體開發生命週期更短，保險公司可以更好地回應消費者的需求。 也許更重要的是，它降低了將工具推向市場的成本，這可以促進客戶服務和入職，以及幫助員工從重複性任務中解放出來的內部自動化工具。
#4. 託管 RPA
IT技能短缺意味著一些想要實施自動化解決方案的保險公司已經看到專案被推遲或擱置。 更重要的是，增加具有必要專業知識的IT人員通常非常昂貴。 因此，越來越多的保險組織正在轉向託管 RPA 服務，以在項目實施的每個階段為他們提供説明。
ZAPTEST Enterprise客戶可以利用這種服務。 除了獲得一流的 RPA 和測試自動化工具外，保險公司還可以從擁有 ZAP 專家來幫助他們進行規劃、部署和維護中受益。
#5. RPA 卓越中心 （CoE）
許多保險公司都明白，RPA將在行業的未來中發揮重要作用。 因此，他們通過建立 RPA 卓越中心 （CoE） 來確保他們能夠充分利用自動化技術的眾多優勢，從而確保他們的業務面向未來。
投資 RPA CoE 有助於填補技能差距，鼓勵創新，並幫助團隊確定適合自動化的流程。
機器人流程的未來
保險業自動化
保險業是一個數據豐富的行業，嚴重依賴基於規則的決策和預測分析。 換句話說，這是一個將繼續被RPA和AI徹底改變的行業。 讓我們來看看RPA工具將如何影響未來的保險公司。
1. 輔助保險RPA
RPA 在保險行業的應用通常集中在後端流程上。 然而，輔助RPA將提供與前端客戶服務人員的無縫互動，通過自動化數據輸入和召回、分析資訊以協助決策以及向投保人發送相關通信，幫助他們快速輕鬆地處理消費者請求。
2. 超自動化
保險業是大規模數據驅動的。 超自動化將涉及 RPA、AI、ML 和其他技術的混合，可以自動化承保、索賠處理、欺詐檢測、客戶服務等。 最終結果可能是一個完全自動化的保險經紀人，以低成本提供高品質和快速的服務。
3. 遠端資訊處理和物聯網
雖然物聯網可能還沒有完全兌現其承諾，但保險業仍有很大的空間用於智慧感測器和類似技術。 財產險RPA工具可以與智慧家居和汽車連接以驗證保險索賠，而遠端資訊處理數據可以通過智能手機或可穿戴設備跟蹤汽車或運動和活動等內容。
4. 複雜的風險模型
雖然風險模型已經具有很高的準確性，但AI/ML工具可以使這些預測幾乎是主動的。 有了足夠的數據和正確的分析工具，這項技術可以做出高度個人化的預測，準確無誤，每年為行業節省數十億美元。
然而，在保險承保中，人工智慧輔助的RPA可能會遇到圍繞用戶數據的道德問題。 早在2016 年，一些保險公司就承認會查看投保人的社交媒體帳戶來評估風險。 事實上，Tesco連鎖超市使用Clubcard數據來確定其金融服務的家庭風險評分。
這些未申報的資訊是否會在索賠處理自動化中使用，還有待猜測。 保險公司需要權衡這種方法的盈利能力與道德問題和潛在的聲譽損害。
結語
機器人流程自動化在保險業有很多好處。 從説明降低成本、提高生產力和改善客戶體驗，保險業的 RPA 可以提供可觀的投資回報。
理賠自動化和承保可能是該領域最引人注目的RPA用例。 這些時間和資訊密集型任務目前需要整個保險業進行相當程度的人為干預。 然而，轉型已經在進行中。 保險公司幫助人們不再擔心自己的未來;RPA技術對保險公司也有同樣的作用。
