Kárrendezési adatgyűjtési sablon

Az esemény időbélyege rögzíti a kárügyi folyamat egyes tevékenységeinek kezdési időpontját. Ez adja meg az események sorrendbe állításához és a köztük eltelt idő kiszámításához szükséges időbeli adatokat. Az időbélyeg az eseménynapló időbeli alapja.

A process mining elemzésben ez az attribútum szükséges minden időalapú mutató kiszámításához, beleértve az átfutási időt, a várakozási időt és a tevékenységek időtartamát. Segítségével feltárhatók a szűk keresztmetszetek, elemezhető a folyamat teljesítményének alakulása, és nyomon követhető az SLA-k betartása, mivel pontosan rögzíti, mikor történtek az események.

Az időbélyeg nélkülözhetetlen az események időrendi sorrendbe állításához és az időtartam-alapú mutatók, például az átfutási idő kiszámításához, valamint a szűk keresztmetszetek feltárásához.

A Sapiens ClaimsPro esemény- vagy tranzakciónapló-tábláiban található, a tevékenység vagy az állapotváltozás adatai mellett.

A kárügy-azonosító kapcsolja össze az egy biztosítási kárügyhöz tartozó összes eseményt és tevékenységet. Segítségével a kárügy teljes folyamata rekonstruálható és egységesen elemezhető a bejelentéstől a lezárásig.

A process mining során minden eseménynapló-bejegyzést hozzá kell rendelni egy kárügy-azonosítóhoz. Így az eszköz végig tudja követni az egyes kárügyek teljes útját, meg tudja jeleníteni a folyamatváltozatokat, ki tudja számítani a teljes átfutási időt, és fel tudja tárni a szűk keresztmetszeteket, illetve a szokásos munkafolyamattól való eltéréseket. A kárügy-azonosító szerinti elemzés teljes képet ad az ügy menetéről.

Ezzel lehet az összes kapcsolódó tevékenységet egyetlen folyamatpéldányba rendezni, és a kárügy teljes életciklusát elejétől a végéig elemezni.

Ez a Sapiens ClaimsPro fő kárügyi tranzakciós táblájának elsődleges kulcsa. A pontos táblanévért és mezőnévért tekintse meg a rendszer dokumentációját.

Ez az attribútum a kárügy életciklusa során végrehajtott egyetlen lépést vagy feladatot írja le, például: „Kárigény benyújtása”, „Első felülvizsgálat” vagy „Kifizetés teljesítése”. Minden tevékenység a folyamat egy különálló pontját jelöli, amelynek van kezdete, és esetenként befejezési időpontja is.

A tevékenységek elemzése a process mining alapja. Segítségével megjeleníthető a folyamattérkép, azonosíthatók a lépések közötti szűk keresztmetszetek, elemezhető a tevékenységek gyakorisága, és feltárhatók a folyamat eltérései. Az egy kárügy-azonosítóhoz tartozó tevékenységek sorrendje adja a folyamatmenet alapját.

Meghatározza a folyamat lépéseit, ami elengedhetetlen a folyamattérkép elkészítéséhez, valamint a szűk keresztmetszetek és a hatékonytalanságok feltárásához.

Általában a Sapiens ClaimsPro eseménynaplóiból, állapotváltozási rekordjaiból vagy feladatlezárási tábláiból származik. Előfordulhat, hogy az állapotkódokat vagy tranzakciótípusokat hozzá kell rendelni a megfelelő tevékenységekhez.

Ez az attribútum rögzíti a kárügy rendezésekor kifizetett összeget. A kárügy pénzügyi hatását és a folyamat során hozott döntéseket tükröző eredménymutató.

A folyamatelemzésben az egyezségi összeg a „Kárügyi döntések és egyezségek elemzése” dashboardon használható annak vizsgálatára, hogy a folyamatváltozatok vagy a kárszakértők eljárása hogyan függ össze a kifizetésekkel. Az „Egyezségi összeg következetességi indexe” KPI egyik fő bemeneti adata is. Segít feltárni, ha hasonló kárügyekben eltérő döntések születnek.

Fontos eredménymutató. A folyamatváltozatokkal összevetve kiderülhet, hogyan hatnak a pénzügyi eredményre a folyamat hiányosságai és az előírt menettől való eltérések.

A Sapiens ClaimsPro kárügyhöz kapcsolódó pénzügyi vagy kifizetési tranzakciós tábláiban található.

Az esemény befejezési ideje jelzi, mikor ért véget egy tevékenység. Egyes események azonnal lezajlanak, vagyis a StartTime és az EndTime megegyezik, sok tevékenységnek azonban van időtartama. Ha rendelkezésre áll ez az időbélyeg, pontosan mérhető, mennyi ideig tartott az egyes lépések végrehajtása.

Az attribútummal kiszámítható a tevékenység aktív vagy feldolgozási ideje, elkülönítve a tevékenységek közötti várakozási időtől. Így megkülönböztethető, mennyi időt töltöttek tényleges munkával egy kárügyön, és mennyit állt az ügy egy várólistán. Ez segít azonosítani az időigényes tevékenységeket.

Lehetővé teszi az egyes tevékenységek aktív feldolgozási idejének kiszámítását, így elkülöníthető az értékteremtő munka és a várakozás.

Előfordulhat, hogy a kezdési időponttal együtt szerepel ugyanazokban a tranzakciónaplókban, vagy a következő esemény kezdési időpontjából kell meghatározni. További információért tekintse meg a Sapiens ClaimsPro dokumentációját.

A kárügy súlyossága a kárügy becsült összetettségét, kockázatát vagy pénzügyi kitettségét jelző besorolás. Ez gyakran meghatározza a szükséges ellenőrzés mértékét, a kárszakértőtől elvárt tapasztalatot és a követendő munkafolyamatot.

Ez az attribútum szükséges a „Kárügyek súlyossága szerinti átfutásiidő-elemzés” dashboardhoz. Segít megérteni, hogy az összetettebb kárügyeket hatékonyan kezelik-e, vagy aránytalanul hosszú átfutási időt okoznak. A teljesítménymutatók értelmezéséhez is fontos, hiszen egy súlyos kárügy várhatóan tovább tart, mint egy enyhe.

Fontos támpontot ad az átfutási idő elemzéséhez: segít megérteni, miért tart tovább egyes kárügyek kezelése, és hogy az összetett ügyeket hatékonyan rendezik-e.

Ez lehet kézzel megadott mező vagy a Sapiens ClaimsPro kárügyi jellemzői alapján számított érték.

A kárügy típusa az üzletág vagy a kár jellege alapján sorolja kategóriákba a kárügyeket. Ez alapvető szegmentálási szempont, amely gyakran meghatározza, milyen munkafolyamaton halad végig a kárügy, és mely csapatok vesznek részt a kezelésében.

A folyamat kárügytípus szerinti elemzésével összehasonlítható a különböző üzletágak hatékonysága és eljárásrendje. Egy gépjármű-kárügy például gyorsan, nagyrészt automatizáltan kezelhető, míg egy kereskedelmi ingatlankárügy összetett és időigényes lehet. Ez az attribútum szükséges az „Egyezségi összeg következetességi indexe” KPI kiszámításához.

Lehetővé teszi a különböző üzletágak folyamatainak összehasonlítását, így feltárhatók a bevált gyakorlatok és az egyes kárügykategóriákra jellemző szűk keresztmetszetek.

A Sapiens ClaimsPro fő kárügyi rekordjának szokásos mezője, minden kárügyi rendszer alapvető adateleme.

Ez az attribútum azonosítja azt a felhasználót vagy erőforrást, aki a kárügyön végrehajtott egy műveletet. A kijelölt kárszakértő nyomon követésével megérthető a munkaterhelés eloszlása, az egyéni teljesítmény és az erőforrások elosztása.

Az elemzésben a folyamattérkép kárszakértő szerint szűrhető, így összehasonlítható, hogyan kezelik a kárügyeket, és azonosíthatók a képzési igények. Ez az alapja a „Kárszakértők és részlegek tevékenységi terhelése” dashboardnak és a „Kárszakértői munkaterhelés egyensúlya” KPI kiszámításának.

Nélkülözhetetlen az erőforrások elemzéséhez: segít feltárni a munkaterhelés egyenlőtlenségeit, azonosítani a kiemelkedő teljesítményű munkatársakat és a képzési igényeket.

A Sapiens ClaimsPro felhasználói tevékenységnaplóiban vagy tranzakciós tábláiban található, gyakran ahhoz a felhasználóhoz kapcsolva, aki létrehozta vagy utoljára módosította a rekordot.

Ez az attribútum jelzi, melyik üzleti egység vagy csapat, például az „Első bejelentés”, az „Összetett kárügyek” vagy a „SIU (Különleges vizsgálati egység)” felel egy kárügyért vagy tevékenységért. Segítségével részlegenként elemezhető a folyamat.

A részleg szerinti elemzés feltárja az egyes csapatokra jellemző szűk keresztmetszeteket, megmutatja a részlegek közötti átadásokat, és segít felmérni a részlegek hatékonyságát. Szükséges a „Kárszakértők és részlegek tevékenységi terhelése” dashboardhoz és a folyamatok szervezeti szintű elemzéséhez.

Lehetővé teszi a folyamat teljesítményének és a csapatok közötti átadásoknak az elemzését, így feltárhatók a szervezeti szűk keresztmetszetek.

Gyakran a rendszer felhasználói profiljához kapcsolódik, vagy közvetlenül a kárügyhöz rendelik. További információért tekintse meg a Sapiens ClaimsPro dokumentációját.

Ez az attribútum azonosítja az új kárügy bejelentési csatornáját. A csatorna jelentősen befolyásolhatja a kezdeti adatok minőségét, ami a folyamat további szakaszaira is kihat.

A bejelentési csatorna szerinti elemzés segít felmérni a hatékonyságot és a minőséget. A „Kárbejelentési csatornák hatékonysága” dashboard például megmutathatja, hogy az online portálon bejelentett kárügyek átfutási ideje rövidebb-e, és ritkábban kell-e újramunkálni őket, mint a postai úton bejelentett ügyeket. Az eredmények alapján célzottan fejleszthetők a csatornák és a digitális ügyintézés.

Segít azonosítani, mely bejelentési csatornák teszik lehetővé a leghatékonyabb ügyintézést, és hol érdemes automatizálni vagy javítani az ügyfélélményt.

Általában az első kapcsolatfelvételkor rögzítik, majd a Sapiens ClaimsPro fő kárügyi rekordjának mezőjeként tárolják.

Ha a kárügyi döntés „Elutasítva”, ez az attribútum tartalmazza az elutasítás indokát. Lehet szabványos kód vagy szabad szöveges leírás, például „Kizárás a biztosítási feltételek alapján”, „Nincs elegendő bizonyíték” vagy „Csalás gyanúja”.

Ez az információ hasznos a „Kárügyi döntések és egyezségek elemzése” dashboardhoz. Az elutasítási okok elemzése mintákat tárhat fel. Ha például sok kárigényt hiányos adatok miatt utasítanak el, az adatgyűjtési szakasz problémájára utalhat. Az adatok segítenek feltárni az elutasítások kiváltó okait.

Fontos támpontot ad az elutasított kárügyek elemzéséhez, így feltárhatók az elutasítások kiváltó okai, csökkenthető az elutasítások aránya és javítható a bejelentések minősége.

A „Kárigény elutasítása” vagy a „Kárügyi döntés meghozatala” tevékenységhez kapcsolódik, és valószínűleg a Sapiens ClaimsPro állapot- vagy indokkódmezőjében tárolják.

Ez az attribútum a folyamatadatok eredetét jelzi. Az adott adathalmazban az értéke lehet állandó, például „Sapiens ClaimsPro”, de több rendszerből származó adatok egyesítésekor különösen fontos.

Az elemzés során segít az adatirányításban és a hibakeresésben, valamint biztosítja, hogy a megállapítások a megfelelő forrásrendszerhez kapcsolódjanak. Fontos mező az adatok eredetének nyomon követéséhez és a folyamat technológiai környezetének megértéséhez.

Biztosítja az adatok eredetének és útjának nyomon követhetőségét, ami több rendszer adatainak egyesítésekor és auditáláskor különösen fontos.

Általában az adatkinyerés, -átalakítás és -betöltés (ETL) során hozzáadott, állandó érték, amely a rekordok eredetét jelöli.

A káresemény dátuma, más néven a kár bekövetkezésének dátuma, az a nap, amikor megtörtént az az esemény, például autóbaleset vagy vagyoni kár, amely miatt a kárigényt benyújtják. Az ügyfél szempontjából gyakran ez indítja el a teljes kárügyi folyamatot.

Ez az attribútum szükséges a bejelentési késedelem kiszámításához, vagyis a káresemény dátuma és a „Kárigény benyújtása” közötti idő méréséhez. A késedelem elemzése betekintést adhat az ügyfelek viselkedésébe, és megmutathatja, hogyan ösztönözhetők a gyorsabb bejelentésre, ami gyakran kedvezőbb eredményhez vezet.

Megadja, mikor történt a káresemény, így elemezhető a bejelentési késedelem, vagyis a kár bekövetkezése és a kárigény benyújtása közötti idő.

A fő kárügyi rekord alapmezője, amelyet az első kárbejelentés (FNOL) során rögzítenek.

Ez az attribútum a kárügy aktuális állapotát mutatja. A tevékenységek események, az állapot pedig az ezek eredményeként kialakuló helyzet. Röviden összefoglalja, hol tart a kárügy az életciklusában.

A kárügyek állapotának elemzésével felmérhető a nyitott ügyek száma és az, hogy melyik szakaszban tartanak. Működési dashboardokhoz is hasznos, és a „Kárügyi állapot átláthatósági pontszáma” KPI kiszámításához is felhasználható, ha nyomon követjük, milyen gyakran és mennyire érdemben frissül az állapot a folyamat során.

Magas szintű képet ad a kárügy aktuális állapotáról, így nyomon követhető a folyamatban lévő munkaterhelés és az ügy előrehaladása.

A Sapiens ClaimsPro fő kárügyi rekordjának egyik alapmezője, amelyet különböző üzleti tranzakciók frissítenek.

A kötvényszám összekapcsolja a kárügyet a károsult biztosítási szerződésével. Így megismerhetők a kárügy kezelését és az arról hozott döntéseket befolyásoló fedezeti feltételek, limitek és önrészek.

Bár a kötvényszámot nem mindig használják közvetlenül a folyamatmenet elemzéséhez, részletes vizsgálatoknál fontos attribútum. Segítségével a kárügyi adatok összekapcsolhatók a kötvényadatokkal, így teljesebb kép kapható az ügyfélkapcsolatról és a kockázati profilról. A kárügyek kötvényenkénti összesítésével problémás kötvények vagy trendek is azonosíthatók.

Összekapcsolja a kárügyet a biztosítási szerződéssel, így a folyamatadatok a fedezeti feltételekkel és limitekkel együtt elemezhetők.

A Sapiens ClaimsPro fő kárügyi rekordjának szokásos mezője, amely összekapcsolja a kárügyet a kötvénykezelő rendszerrel.

A rendezési határidő a kárügy lezárására kitűzött dátum. Meghatározásakor gyakran figyelembe veszik a kárügy típusát, az illetékességi területet és a biztosítási feltételeket. Viszonyítási alapként szolgál a teljesítmény és a szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodások betartásának méréséhez.

Ez a dátum szükséges a „Kárügyek rendezésére vonatkozó SLA-k betartása” dashboardhoz és a „Határidőre rendezett kárügyek aránya” KPI-hoz. A tényleges „Kárügy lezárása” dátum és a határidő összevetésével a rendszer „Határidőre” vagy „Késve” kategóriába sorolhatja a kárügyeket, így jól láthatóvá válik az SLA-k teljesülése.

Viszonyítási alapot ad az SLA-k betartásának méréséhez. Segítségével kiszámítható a határidőre rendezett kárügyek aránya, és azonosíthatók a késés kockázatának kitett ügyek.

Ez a dátum a Sapiens ClaimsPro fő kárügyi rekordjában vagy egy kapcsolódó SLA-kezelő modulban tárolható.

Ez az attribútum a „Kárügy lezárása” tevékenység időbélyegének és a „ResolutionTargetDate” értékének összevetésével számítható ki. A kárügyeket „Határidőre” vagy „Késve” kategóriába sorolja, így azonnal láthatóvá válik az SLA-k teljesülése.

Ez a számított mező a „Kárügyek rendezésére vonatkozó SLA-k betartása” dashboard alapja. Egyszerűbbé teszi az elemzést: a felhasználók egy lépésben kiszűrhetik a késve lezárt kárügyeket, majd megvizsgálhatják a késéshez vezető gyakori folyamatmeneteket és szűk keresztmetszeteket. Közvetlenül támogatja a „Határidőre rendezett kárügyek aránya” KPI-t.

Közvetlenül méri az SLA-k betartását, így könnyen kiszűrhetők és elemezhetők a késve rendezett kárügyek.

Ez az attribútum nem szerepel a forrásrendszerben. Az adatátalakítás során számítják ki a „Kárügy lezárása” tevékenység „EventTimestamp” értékének és a „ResolutionTargetDate” értékének összevetésével.

Az attribútum értéke „true”, ha egy tevékenység vagy tevékenységsorozat ugyanazon kárügyben megismétlődik. Ha például a kárügy az „Első felülvizsgálat” után az „További információ kérése” lépéshez jut, majd visszakerül az „Első felülvizsgálat” szakaszba, a felülvizsgálat második előfordulása újramunkaként lesz megjelölve.

Az újramunka megjelölése nélkülözhetetlen a folyamat hatékonytalanságának méréséhez. Ez az adat szolgáltatja a „Kárügyi újramunkálási és újbóli benyújtási trendek” dashboard és a „Kárügyi újramunkálási ciklusok gyakorisága” KPI alapját. Az újramunkálási ciklusok elkülönítésével és elemzésével feltárhatók a kiváltó okok, például a kezdeti adatok gyenge minősége vagy a nem egyértelmű iránymutatás, és csökkenthető a felesleges munka.

Segít mérni a folyamat hatékonytalanságát az ismétlődő tevékenységek megjelölésével, így célzott folyamatfejlesztés indítható.

Ez az adat nem szerepel a forrásrendszerben. A process mining eszköz egyetlen ügyön belül az ismétlődő tevékenységsorozatok felismerésével számítja ki.

Ez az attribútum rögzíti, mikor történt a legutóbbi adatlekérés a Sapiens ClaimsPro rendszerből. Segít megállapítani, mennyire frissek az elemzett adatok, és egy adathalmazon belül általában minden rekordnál azonos.

Elemzés vagy dashboard esetén ez az időbélyeg fontos támpontot ad az adatok aktualitásáról. Segít eldönteni, hogy valós idejű információt vagy korábbi állapotot lát-e, ami lényeges a megfelelő időben meghozott működési döntésekhez.

Jelzi az adatok frissességét, így a felhasználók tudják, mennyire aktuális az elemzés.

Az érték az adatkinyerés (ETL) során jön létre, és ekkor kerül az adathalmazba.