> Perbaikan proses berkelanjutan > Pemrosesan klaim > Duck Creek Claims > Templat data

Templat Data Pemrosesan Klaim Anda

Duck Creek Claims

Atribut Pemrosesan Klaim(19) Aktivitas Pemrosesan Klaim(15) Panduan Ekstraksi(1)

Templat Data Pemrosesan Klaim Anda

Templat ini memandu Anda mengumpulkan data yang tepat untuk process mining yang efektif. Templat ini menjelaskan atribut penting dan aktivitas proses yang diperlukan untuk menyusun log peristiwa yang lengkap. Anda juga akan menemukan panduan praktis untuk mengekstrak data langsung dari sistem Duck Creek Claims.

Atribut yang disarankan untuk dikumpulkan
Aktivitas utama yang perlu dilacak
Panduan ekstraksi data dari Duck Creek Claims

Baru mengenal log peristiwa? Pelajari cara membuat log peristiwa process mining.

Unduh template

Atribut Pemrosesan Klaim

Berikut kolom data yang disarankan untuk disertakan dalam log peristiwa agar analisis pemrosesan klaim berjalan menyeluruh.

3 Wajib 6 Disarankan 10 Opsional

	Nama	Deskripsi
	ID klaim ClaimId	Pengenal unik untuk satu klaim asuransi yang berfungsi sebagai pengenal utama kasus.
Deskripsi Claim ID adalah kunci utama yang menghubungkan semua peristiwa dan aktivitas terkait satu klaim asuransi, dari pengajuan hingga penutupan. Dengan kunci ini, seluruh siklus klaim dapat dilacak secara terpadu. Dalam analisis process mining, atribut ini penting untuk menyusun tampilan kasus. Analis dapat menelusuri perjalanan setiap klaim secara lengkap, mengukur waktu siklus dari awal hingga akhir, dan menganalisis variasi proses. Mengapa ini penting Ini adalah Case ID utama yang menghubungkan semua peristiwa terkait dalam proses, sehingga Anda dapat melihat seluruh siklus klaim dari awal hingga akhir. Sumber data Ini adalah kunci utama di entitas atau tabel klaim utama dalam Duck Creek Claims. Lihat dokumentasi sistem untuk mengetahui nama tabel dan kolom yang tepat. Contoh CL-2023-001234CL-2023-005678CL-2024-009101
	Nama aktivitas ActivityName	Nama aktivitas bisnis atau peristiwa yang terjadi pada waktu tertentu dalam proses klaim.
Deskripsi Atribut ini menjelaskan langkah atau tugas tertentu dalam proses klaim, seperti 'Klaim diajukan', 'Penilai klaim ditugaskan', atau 'Pembayaran diterbitkan'. Setiap aktivitas menandai satu tahap dalam siklus klaim. Analisis urutan dan frekuensi aktivitas merupakan inti process mining. Analisis ini membantu menemukan model proses, mengidentifikasi hambatan, mendeteksi pengulangan pekerjaan, dan melihat penyimpangan proses dari model standar. Mengapa ini penting Nama aktivitas menentukan langkah-langkah dalam alur proses. Informasi ini menjadi dasar untuk menemukan, menganalisis, dan memantau proses klaim. Sumber data Biasanya, data ini diambil dari log peristiwa, nama transaksi, atau catatan perubahan status di Duck Creek Claims. Anda mungkin perlu memetakan beberapa kolom atau tabel sumber. Contoh Klaim diajukanPenilai klaim ditugaskanInvestigasi dimulaiPembayaran diterbitkanKlaim ditutup
	Waktu peristiwa EventTime	Waktu yang menunjukkan kapan aktivitas atau peristiwa tertentu terjadi.
Deskripsi Waktu peristiwa mencatat tanggal dan waktu yang tepat untuk setiap aktivitas dalam siklus klaim. Informasi waktu ini penting untuk menganalisis kinerja. Dalam analisis, waktu ini digunakan untuk menghitung waktu siklus antaraktivitas, menemukan waktu tunggu, mengukur durasi kasus secara keseluruhan, dan menganalisis kinerja proses dari waktu ke waktu. Informasi ini menjadi dasar bagi metrik proses berbasis waktu. Mengapa ini penting Waktu ini penting untuk menghitung semua metrik berbasis waktu, seperti waktu siklus dan durasi. Dengan begitu, Anda dapat menganalisis kinerja dan menemukan hambatan. Sumber data Ini adalah kolom waktu standar yang terkait dengan log peristiwa atau transaksi di Duck Creek Claims. Cari kolom seperti 'CreateDate', 'Timestamp', atau 'EventDate'. Contoh 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T09:15:00Z
	Departemen Department	Departemen atau tim yang bertanggung jawab atas aktivitas atau klaim pada waktu tertentu.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan kelompok fungsi atau departemen yang menangani klaim, seperti 'Penerimaan Awal', 'Unit Investigasi', atau 'Tim Penyelesaian'. Informasi ini memberi konteks organisasi pada alur proses. Analisis berdasarkan departemen penting untuk memahami kinerja proses secara keseluruhan. Analisis ini membantu menemukan hambatan antar-departemen, mengukur efisiensi tim, dan memahami alur kerja di seluruh organisasi. Mengapa ini penting Memungkinkan analisis kinerja berdasarkan fungsi, serta menyoroti serah terima antar-departemen dan hambatan khusus di tiap tim. Sumber data Lihat dokumentasi Duck Creek Claims. Informasi ini sering dikaitkan dengan profil pengguna yang ditugaskan atau penugasan antrean/kelompok kerja. Contoh Klaim kendaraan bermotorKlaim properti, kerugian besarUnit investigasi khususPemrosesan pembayaran
	Jenis klaim ClaimType	Kategori klaim asuransi, seperti kendaraan bermotor, properti, atau tanggung gugat.
Deskripsi Jenis klaim mengelompokkan klaim berdasarkan lini bisnis atau sifat kerugiannya. Atribut ini menjadi dimensi utama untuk memilah dan menganalisis data klaim. Atribut ini digunakan untuk membandingkan kinerja proses berbagai jenis klaim. Contohnya, klaim 'Kendaraan bermotor, kerugian total' memiliki proses dan KPI yang berbeda dari klaim 'Properti, kerusakan akibat air'. Analisis berdasarkan jenis klaim memberi konteks, memungkinkan perbandingan kinerja yang lebih bermakna, dan membantu merancang inisiatif perbaikan proses yang sesuai. Mengapa ini penting Dimensi ini penting untuk memilah analisis karena tiap jenis klaim dapat memiliki proses, SLA, dan tingkat kompleksitas yang berbeda. Sumber data Lihat dokumentasi Duck Creek Claims. Atribut ini merupakan bagian utama dari data klaim. Contoh Kendaraan pribadi, tabrakanProperti komersial, kebakaranKompensasi pekerjaTanggung gugat umum
	Nilai Kerugian LossAmount	Perkiraan atau nilai aktual kerugian finansial yang dilaporkan dalam klaim.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan perkiraan awal nilai kerugian yang terkait dengan klaim. Nilai ini merupakan metrik finansial penting yang sering memengaruhi penyaluran klaim, tingkat keparahan, dan kebutuhan investigasi. Dalam analisis, nilai kerugian digunakan untuk mengelompokkan klaim dan melihat hubungan antara dampak finansial dengan jalannya proses. Misalnya, klaim bernilai tinggi mungkin mengikuti alur berbeda atau membutuhkan waktu penyelesaian lebih lama. Nilai ini memberi konteks finansial penting untuk data proses operasional. Mengapa ini penting Memberi konteks finansial pada klaim, sehingga Anda dapat menganalisis pengaruh nilai klaim terhadap alur pemrosesan, durasi, dan hasilnya. Sumber data Lihat dokumentasi Duck Creek Claims. Ini adalah kolom finansial utama pada klaim, yang sering disebut 'Kerugian yang Dilaporkan' atau 'Cadangan Awal'. Contoh 1500.0025000.50125000.00
	Penilai klaim yang ditugaskan AssignedAdjuster	Nama atau ID penilai klaim yang bertanggung jawab menangani klaim pada aktivitas tertentu.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan pengguna atau sumber daya yang menjalankan suatu aktivitas. Nilainya dapat berubah selama siklus klaim saat kasus dialihkan ke penilai atau tim lain. Atribut ini penting untuk menganalisis kinerja sumber daya, pembagian beban kerja, dan serah terima. Dasbor yang menampilkan jumlah klaim yang ditangani penilai, variasi beban kerja, dan hambatan sering mengandalkan atribut ini untuk memahami pembagian dan pemrosesan pekerjaan. Mengapa ini penting Mendukung analisis kinerja sumber daya, keseimbangan beban kerja, dan pola kolaborasi. Informasi ini membantu menemukan hambatan dan kebutuhan pelatihan. Sumber data Lihat dokumentasi Duck Creek Claims. Cari kolom pengguna, pemilik, atau penerima tugas di tabel terkait tugas klaim, peristiwa, atau entitas klaim utama. Contoh John SmithJane DoeRobert Brownadjuster_1138
	Status Klaim ClaimStatus	Status klaim secara keseluruhan pada waktu tertentu, seperti Terbuka, Menunggu, atau Ditutup.
Deskripsi Status Klaim menunjukkan kondisi klaim saat ini dalam siklusnya. Status ini merangkum posisi klaim dalam keseluruhan proses. Atribut ini berguna untuk melihat ringkasan inventaris klaim dan memfilter kasus. Atribut ini sangat penting untuk mengetahui hasil akhir klaim, misalnya 'Ditutup - Dibayar' atau 'Ditutup - Ditolak'. Informasi ini diperlukan untuk menganalisis hasil dan memahami tingkat penolakan. Mengapa ini penting Menampilkan kondisi terkini dan hasil akhir klaim, yang penting untuk menganalisis hasil dan memfilter kasus. Sumber data Lihat dokumentasi Duck Creek Claims. Ini adalah kolom utama pada catatan klaim. Contoh TerbukaMenunggu - Menanti InformasiDitutup - DiselesaikanDitutup - Ditolak
	Tingkat keparahan klaim ClaimSeverity	Klasifikasi tingkat kompleksitas finansial atau operasional klaim, seperti rendah, sedang, atau tinggi.
Deskripsi Tingkat keparahan klaim menunjukkan perkiraan dampak atau kompleksitas klaim. Penilaiannya dapat didasarkan pada perkiraan awal kerugian, sifat insiden, atau aturan bisnis yang telah ditetapkan. Atribut ini penting untuk analisis kinerja karena klaim dengan tingkat keparahan tinggi biasanya memerlukan lebih banyak langkah, waktu pemrosesan lebih lama, dan sumber daya khusus. Dengan memilah KPI berdasarkan tingkat keparahan, Anda dapat menetapkan target kinerja yang realistis dan memahami dampak kompleksitas terhadap efisiensi proses dan hasil. Mengapa ini penting Membantu mengelompokkan klaim berdasarkan kompleksitas, sehingga analisis kinerja lebih terperinci dan pembandingan waktu siklus serta biaya lebih realistis. Sumber data Lihat dokumentasi Duck Creek Claims. Informasi ini mungkin tersedia di kolom khusus atau dapat diturunkan dari nilai cadangan kerugian awal. Contoh RendahSedangTinggiKatastrofik
	Alasan Penolakan RejectionReason	Alasan spesifik klaim ditolak atau tidak disetujui.
Deskripsi Saat keputusan untuk menolak klaim dibuat, atribut ini mencatat alasan di balik keputusan tersebut. Biasanya, alasannya dipilih dari daftar kode atau keterangan yang telah ditentukan. Analisis alasan penolakan sangat penting untuk dashboard 'Wawasan Keputusan dan Penolakan Klaim'. Analisis ini membantu menemukan masalah yang sering muncul dalam pengajuan, pola dugaan penipuan, atau ketentuan polis yang mungkin kurang jelas. Hasilnya dapat menjadi dasar perbaikan proses penerimaan klaim atau aturan underwriting. Mengapa ini penting Menjelaskan alasan klaim ditolak dan memberi wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk memperbaiki proses penerimaan, mengurangi pengajuan yang tidak valid, serta menemukan kebutuhan pelatihan. Sumber data Lihat dokumentasi Duck Creek Claims. Kolom ini biasanya terisi saat status klaim diubah menjadi 'Ditolak' atau status serupa. Contoh Risiko Tidak DitanggungPolis KedaluwarsaKlaim DuplikatDugaan Penipuan
	Diotomatisasi IsAutomated	Penanda boolean yang menunjukkan apakah aktivitas dilakukan otomatis oleh sistem tanpa campur tangan manusia.
Deskripsi Penanda ini membedakan tugas yang diselesaikan pengguna dengan tugas yang dijalankan otomatis oleh sistem, seperti notifikasi otomatis, validasi data awal, atau pemrosesan langsung tanpa intervensi. Analisis atribut ini penting untuk memahami tingkat otomatisasi dalam proses klaim. Atribut ini membantu mengukur dampak inisiatif otomatisasi, menemukan peluang untuk otomatisasi lebih lanjut, dan memastikan langkah otomatis berjalan sesuai harapan tanpa menimbulkan masalah pada tahap berikutnya. Mengapa ini penting Membantu mengukur dampak otomatisasi terhadap efisiensi dan biaya, serta menemukan peluang untuk pemrosesan langsung tanpa intervensi. Sumber data Informasi ini mungkin dapat disimpulkan dari 'pengguna' yang terkait dengan suatu peristiwa, misalnya 'SYSTEM' atau 'BATCH', atau dari penanda khusus pada catatan peristiwa. Contoh truefalse
	Nilai Penyelesaian SettlementAmount	Nilai akhir yang disepakati untuk menyelesaikan klaim.
Deskripsi Atribut ini mencatat nilai penyelesaian yang telah dihitung dan disetujui untuk dibayarkan. Ini merupakan metrik hasil utama untuk setiap klaim yang berujung pada pembayaran. Atribut ini penting untuk analisis finansial dan dashboard seperti 'Waktu Otorisasi dan Penerbitan Pembayaran'. Anda dapat membandingkannya dengan 'Nilai Kerugian' awal untuk menganalisis ketepatan cadangan. Atribut ini juga menjadi dasar untuk memahami hasil finansial proses klaim. Mengapa ini penting Menunjukkan hasil finansial utama suatu klaim. Informasi ini penting untuk pelaporan keuangan dan analisis ketepatan perkiraan awal kerugian. Sumber data Lihat dokumentasi Duck Creek Claims. Informasi ini biasanya tersimpan di tabel transaksi finansial atau pembayaran yang terkait dengan klaim. Contoh 1450.7522000.00115800.20
	Nomor Polis PolicyNumber	Pengenal unik polis asuransi yang menjadi dasar pengajuan klaim.
Deskripsi Atribut ini menghubungkan klaim dengan polis asuransi yang mendasarinya. Informasi ini memberi konteks tentang perlindungan, ketentuan, dan pelanggan yang terkait dengan klaim. Nomor Polis tidak selalu digunakan langsung dalam analisis alur proses, tetapi sangat berguna untuk melengkapi data klaim. Anda dapat menggabungkannya dengan data polis dan pelanggan untuk menganalisis perbedaan kinerja proses menurut segmen pelanggan, jenis polis, atau usia polis. Hasilnya memberi gambaran bisnis yang lebih menyeluruh. Mengapa ini penting Menghubungkan klaim dengan pelanggan dan polis, sehingga Anda dapat menganalisis dampak kinerja proses pada berbagai segmen pelanggan atau jenis polis. Sumber data Lihat dokumentasi Duck Creek Claims. Ini adalah kolom referensi standar pada entitas klaim utama. Contoh PA-987654321CP-123456789WC-555444333
	Pembaruan data terakhir LastDataUpdate	Waktu pembaruan data terbaru dari sistem sumber.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan kapan dataset terakhir diperbarui. Informasi ini menjadi acuan untuk mengetahui seberapa baru data yang dianalisis. Di dasbor dan analisis, informasi ini memberi tahu pengguna kapan insight terakhir diperbarui. Dengan begitu, pengguna dapat mengetahui apakah transaksi terbaru sudah tercakup dalam tampilan proses. Mengapa ini penting Memberi tahu pengguna seberapa baru data yang digunakan. Informasi ini penting untuk menafsirkan hasil analisis dan mengambil keputusan tepat waktu. Sumber data Waktu ini dibuat selama proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data (ETL), lalu biasanya disimpan dalam metadata dataset. Contoh 2024-05-21T02:00:00Z
	Pengerjaan Ulang IsRework	Penanda hasil perhitungan yang menunjukkan apakah suatu aktivitas merupakan bagian dari siklus pengerjaan ulang.
Deskripsi Atribut boolean ini bernilai true jika suatu aktivitas diulang untuk sebuah klaim setelah aktivitas lain yang berbeda dilakukan. Contohnya, proses kembali dari 'Kerugian Dinilai' ke 'Investigasi Dimulai'. Atribut ini penting untuk mengukur dan menganalisis pengerjaan ulang. Atribut ini mendukung KPI 'Tingkat Pengerjaan Ulang Klaim' dan dashboard 'Pola Pengerjaan Ulang dan Pemrosesan Ulang Klaim'. Anda dapat memfilter dan menandai aktivitas serta kasus yang melibatkan pengerjaan ulang untuk menemukan inefisiensi dan masalah kualitas dalam proses. Mengapa ini penting Mengukur pengerjaan ulang pada tingkat aktivitas, sehingga penyebab dan dampak inefisiensi proses mudah diukur, ditampilkan, dan dianalisis. Sumber data Kolom ini tidak berasal dari sistem sumber. Kolom ini dihitung saat persiapan data menggunakan algoritme untuk mendeteksi urutan aktivitas yang berulang dalam suatu kasus. Contoh truefalse
	Penyelesaian Tepat Waktu IsOnTimeResolution	Penanda hasil perhitungan yang menunjukkan apakah klaim ditutup pada atau sebelum tanggal target penyelesaian.
Deskripsi Atribut boolean ini dihitung dengan membandingkan stempel waktu aktivitas 'Klaim Ditutup' dengan 'ResolutionTargetDate' untuk klaim tersebut. Hasilnya menandai klaim sebagai tepat waktu (true) atau terlambat (false). Atribut ini mendukung KPI 'Tingkat Penyelesaian Klaim Tepat Waktu'. Anda dapat menggunakannya untuk merangkum dan menampilkan kepatuhan terhadap SLA di dashboard, serta menelusuri karakteristik umum klaim yang terlambat, seperti jenis klaim, departemen, atau alur proses tertentu. Mengapa ini penting Mengukur kepatuhan terhadap SLA untuk setiap klaim, sehingga Anda dapat memfilter klaim yang terlambat dan menganalisis akar penyebabnya. Sumber data Kolom ini tidak berasal dari sistem sumber. Kolom ini dihitung saat persiapan data dengan membandingkan stempel waktu aktivitas terakhir dengan kolom 'ResolutionTargetDate'. Contoh truefalse
	Sistem sumber SourceSystem	Sistem tempat data peristiwa diambil.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan aplikasi sumber asal data klaim. Dalam konteks ini, nilainya akan selalu 'Duck Creek Claims'. Atribut ini tetap penting untuk tata kelola data dan pelacakan, meskipun semua data berasal dari satu sistem. Atribut ini juga berguna jika kelak data digabungkan dari beberapa sistem. Informasi ini menjelaskan asal dan struktur data. Mengapa ini penting Memberikan informasi penting tentang asal-usul dan konteks data. Informasi ini penting untuk tata kelola data dan pemecahan masalah, terutama di lingkungan dengan beberapa sistem terintegrasi. Sumber data Biasanya, nilai statis ini ditambahkan saat ekstraksi dan transformasi data untuk menandai asal data. Contoh Duck Creek Claims
	Tanggal Target Penyelesaian ResolutionTargetDate	Tanggal target penyelesaian klaim, berdasarkan SLA atau sasaran internal.
Deskripsi Atribut ini mencatat tenggat penutupan klaim. Tanggalnya biasanya ditentukan oleh ketentuan regulator, perjanjian tingkat layanan (SLA), atau indikator kinerja utama (KPI) internal. Tanggal target dapat berbeda menurut jenis atau tingkat keparahan klaim. Tanggal ini menjadi dasar penghitungan KPI 'Tingkat Penyelesaian Klaim Tepat Waktu' dan mendukung dashboard 'Kepatuhan terhadap Target Penyelesaian Klaim'. Anda dapat memantau klaim yang berisiko melewati SLA lebih awal dan menentukan prioritas pekerjaan. Mengapa ini penting Membantu mengukur kinerja terhadap perjanjian tingkat layanan (SLA) dan target internal, yang berdampak langsung pada kepuasan pelanggan dan kepatuhan. Sumber data Lihat dokumentasi Duck Creek Claims. Kolom ini mungkin berupa kolom tanggal SLA khusus atau dihitung dari tanggal pengajuan klaim dan aturan bisnis. Contoh 2023-11-15T23:59:59Z2024-01-20T23:59:59Z2024-03-01T23:59:59Z
	Waktu Selesai EndTime	Stempel waktu yang menunjukkan kapan suatu aktivitas selesai.
Deskripsi Atribut ini mencatat waktu selesainya suatu aktivitas. StartTime menunjukkan kapan aktivitas dimulai, sedangkan EndTime melengkapi data untuk menghitung durasi tugas tersebut. Dalam process mining, data waktu mulai dan selesai aktivitas memungkinkan analisis kinerja yang lebih mendalam. Data ini membantu menghitung secara akurat 'Waktu Pemrosesan', yaitu waktu kerja aktif untuk suatu tugas, dan 'Waktu Tunggu', yaitu waktu di antara tugas. Pembedaan ini penting untuk menemukan hambatan secara akurat. Mengapa ini penting Memungkinkan penghitungan waktu pemrosesan aktivitas secara akurat dan membedakan waktu kerja aktif dari waktu menganggur atau menunggu. Ini penting untuk menganalisis hambatan dengan tepat. Sumber data Kolom stempel waktu terpisah mungkin tersedia di log peristiwa. Jika tidak, waktu ini dapat diturunkan dari StartTime aktivitas berikutnya dalam urutan yang sama untuk kasus tersebut. Contoh 2023-10-26T10:05:12Z2023-10-26T15:00:00Z2023-10-27T11:20:30Z

Wajib Disarankan Opsional

Aktivitas Pemrosesan Klaim

Berikut langkah proses dan pencapaian utama yang perlu dicatat dalam log peristiwa agar alur pemrosesan klaim dapat diketahui dengan akurat.

6 Disarankan 9 Opsional

	Aktivitas	Deskripsi
	Keputusan klaim dibuat	Aktivitas ini menandai keputusan resmi atas klaim, seperti 'Approved', 'Partially Approved', atau 'Denied'. Pencapaian penting ini disimpulkan dari perubahan status menjadi keputusan akhir.
Mengapa ini penting Ini adalah pencapaian penting dalam pengambilan keputusan. Waktu yang dibutuhkan hingga tahap ini dan hasil keputusannya menjadi fokus utama analisis proses dan efisiensi. Sumber data Peristiwa ini disimpulkan dari perubahan kolom 'Claim Decision' atau 'Claim Status' khusus ke status akhir, seperti 'Approved' atau 'Denied'. Waktu perubahan tersebut dicatat. Pengumpulan data Disimpulkan dari pembaruan status utama atau kolom keputusan klaim. Jenis peristiwa inferred
	Klaim diajukan	Ini adalah peristiwa pertama, yaitu saat perusahaan asuransi menerima First Notice of Loss (FNOL). Biasanya, sistem mencatatnya sebagai transaksi eksplisit ketika agen atau pemegang polis memasukkan informasi awal klaim.
Mengapa ini penting Aktivitas ini menandai dimulainya seluruh siklus klaim. Menganalisis waktu dari peristiwa ini ke peristiwa lainnya penting untuk memahami total durasi pemrosesan dan efisiensi penerimaan klaim. Sumber data Biasanya, peristiwa ini tercatat secara eksplisit di tabel log klaim atau FNOL saat data klaim baru pertama kali dibuat di Duck Creek Claims. Pengumpulan data Peristiwa dicatat saat data klaim baru pertama kali dibuat. Jenis peristiwa explicit
	Klaim ditolak	Aktivitas ini menandai akhir proses alternatif, yaitu saat klaim resmi ditolak. Peristiwa ini tercatat saat status akhir klaim ditetapkan menjadi 'Denied' atau 'Rejected'.
Mengapa ini penting Hasil ini penting dan perlu dianalisis secara terpisah. Memahami alasan dan waktu penolakan klaim membantu memperbaiki proses penerimaan klaim dan mengelola kepatuhan. Sumber data Peristiwa ini disimpulkan dari waktu perubahan status akhir klaim menjadi 'Denied', 'Rejected', atau 'Closed without Payment' di tabel entitas klaim. Pengumpulan data Disimpulkan dari status akhir klaim yang menunjukkan alasan penolakan. Jenis peristiwa inferred
	Klaim ditutup	Ini adalah aktivitas terakhir yang menandai penutupan administratif berkas klaim setelah pembayaran diterbitkan atau klaim diselesaikan. Peristiwa ini tercatat saat status akhir diperbarui menjadi 'Closed'.
Mengapa ini penting Aktivitas ini menandai berakhirnya proses dengan sukses. Tahap ini menjadi titik akhir untuk menghitung KPI 'Average End-to-End Claim Cycle Time' dan metrik durasi penting lainnya. Sumber data Peristiwa ini disimpulkan dari waktu perubahan status akhir menjadi 'Closed' atau 'Settled' di tabel data utama klaim. Pengumpulan data Disimpulkan dari status akhir klaim yang ditetapkan menjadi 'Closed'. Jenis peristiwa inferred
	Pembayaran diotorisasi	Menandai persetujuan resmi untuk membayar nilai penyelesaian yang telah dihitung. Tahap ini sering melibatkan manajer atau pihak berwenang lain dan tercatat sebagai transaksi persetujuan eksplisit.
Mengapa ini penting Ini adalah titik kontrol penting dan berpotensi menjadi hambatan sebelum pembayaran. KPI 'Average Claim Approval Time' mengukur durasi dari 'Claim Decision Made' hingga tahap ini. Sumber data Biasanya, peristiwa ini tercatat secara eksplisit di workflow atau modul keuangan saat pengguna dengan izin tertentu menyetujui pembayaran. Catatannya dapat ditemukan di log persetujuan. Pengumpulan data Peristiwa persetujuan eksplisit yang tercatat di workflow atau log transaksi. Jenis peristiwa explicit
	Pembayaran diterbitkan	Aktivitas ini menandai pelaksanaan transaksi keuangan untuk membayar klaim. Peristiwa ini tercatat secara eksplisit saat pembayaran dikirim melalui cek, EFT, atau metode lainnya.
Mengapa ini penting Tahap ini menandai terpenuhinya kewajiban keuangan untuk klaim yang disetujui. Waktu dari 'Payment Authorized' hingga 'Payment Issued' menunjukkan efisiensi bagian keuangan. Sumber data Data diambil dari tabel transaksi keuangan di Duck Creek Claims. Tabel ini mencatat semua pembayaran keluar beserta kode transaksi dan waktunya. Pengumpulan data Entri transaksi keuangan tersendiri dibuat di log saat pembayaran diproses. Jenis peristiwa explicit
	Informasi tambahan diminta	Aktivitas ini terjadi saat penilai klaim memutuskan bahwa informasi tambahan diperlukan, lalu mengirim permintaan kepada pemegang polis atau pihak ketiga. Peristiwa ini sering tercatat secara eksplisit di modul komunikasi atau korespondensi sistem.
Mengapa ini penting Frekuensi aktivitas ini yang tinggi dapat menunjukkan masalah dalam proses pengumpulan data awal. Aktivitas ini juga menambah waktu tunggu secara signifikan dan memperpanjang waktu siklus secara keseluruhan. Sumber data Data diambil dari log komunikasi keluar, seperti surat atau email, atau dari transaksi 'Request for Information' tertentu di Duck Creek Claims. Pengumpulan data Dicatat saat korespondensi atau tugas untuk meminta informasi dibuat. Jenis peristiwa explicit
	Informasi tambahan diterima	Menandai diterimanya informasi yang diminta sehingga pemrosesan klaim dapat dilanjutkan. Penilai klaim mungkin mencatatnya secara manual, atau sistem mencatatnya otomatis jika informasi dikirim melalui portal digital.
Mengapa ini penting Jeda antara 'Information Requested' dan 'Information Received' merupakan waktu tunggu yang penting. Dengan menganalisis durasi ini, Anda dapat menemukan ketergantungan pada pihak luar dan hambatan komunikasi. Sumber data Peristiwa ini dapat tercatat secara eksplisit melalui integrasi dengan sistem manajemen dokumen. Penilai klaim juga dapat mencatatnya secara manual atau mengubah status saat dokumen diterima. Pengumpulan data Peristiwa dicatat saat dokumen diunggah atau dimasukkan secara manual oleh penilai klaim. Jenis peristiwa explicit
	Investigasi dimulai	Aktivitas ini menandai dimulainya tahap investigasi resmi atas klaim. Biasanya, peristiwa ini disimpulkan dari perubahan status klaim menjadi 'Under Investigation' atau status serupa.
Mengapa ini penting Tahap ini menandai dimulainya proses yang membutuhkan banyak sumber daya. Mengukur durasi investigasi penting untuk KPI 'Average Investigation Duration' dan membantu mengelola bagian proses yang krusial. Sumber data Peristiwa ini disimpulkan dari waktu pembaruan status klaim menjadi 'Investigation in Progress' atau 'Pending Inspection' di kolom status klaim utama. Pengumpulan data Ditentukan dari perubahan status klaim yang menandai dimulainya aktivitas investigasi. Jenis peristiwa inferred
	Investigasi selesai	Menandai selesainya aktivitas investigasi setelah semua fakta yang diperlukan terkumpul. Biasanya, peristiwa ini disimpulkan saat status klaim berubah dari 'Under Investigation' menjadi status pengambilan keputusan, seperti 'Pending Decision'.
Mengapa ini penting Selesainya investigasi merupakan pencapaian penting yang memungkinkan tahap pengambilan keputusan dan penyelesaian klaim dimulai. Keterlambatan pada tahap ini berdampak besar pada proses selanjutnya. Sumber data Peristiwa ini disimpulkan dari waktu pembaruan status klaim dari status 'investigation' menjadi status 'review' atau 'decision'. Pengumpulan data Ditentukan dari perubahan status klaim yang menandai berakhirnya aktivitas investigasi. Jenis peristiwa inferred
	Klaim terdaftar	Menandai penerimaan dan pendaftaran resmi klaim yang diajukan. Pada tahap ini, klaim mendapat Claim ID unik. Peristiwa ini sering dibuat otomatis oleh sistem setelah validasi data awal.
Mengapa ini penting Tahap ini meresmikan dimulainya klaim dan memicu proses berikutnya, seperti penugasan penilai klaim. Jeda antara pengajuan dan pendaftaran dapat menunjukkan masalah kualitas data awal atau beban sistem. Sumber data Peristiwa ini disimpulkan dari waktu pembuatan Claim ID utama dan perubahan status klaim dari 'pending' atau 'submitted' menjadi 'open' atau 'registered' di tabel entitas klaim utama. Pengumpulan data Peristiwa ini diturunkan dari waktu pembuatan data klaim utama atau perubahan status menjadi 'Open'. Jenis peristiwa inferred
	Nilai kerugian ditetapkan	Pencapaian ini menandai saat cadangan keuangan ditetapkan atau diperbarui berdasarkan temuan investigasi. Tahap ini menunjukkan perkiraan dampak finansial klaim dan tercatat saat nilai cadangan dimasukkan atau disesuaikan.
Mengapa ini penting Ini adalah titik pemeriksaan keuangan yang penting dalam proses. Menganalisis kapan tahap ini terjadi memberi gambaran tentang kecepatan dan ketepatan evaluasi keuangan. Sumber data Peristiwa ini sering tercatat sebagai transaksi keuangan eksplisit di log transaksi keuangan klaim atau tabel riwayat cadangan di Duck Creek Claims. Pengumpulan data Transaksi keuangan dicatat saat cadangan klaim ditetapkan atau diperbarui. Jenis peristiwa explicit
	Nilai penyelesaian klaim dihitung	Setelah klaim disetujui, aktivitas ini menandai penghitungan nilai akhir penyelesaian atau pembayaran. Tahap ini dapat tercatat secara eksplisit atau disimpulkan dari penetapan nilai pembayaran akhir di modul keuangan sistem.
Mengapa ini penting Aktivitas ini penting untuk mengukur KPI 'Settlement Rework Rate'. Jika peristiwa ini terjadi beberapa kali untuk satu klaim, hal itu dapat menunjukkan inefisiensi, kesalahan, atau negosiasi dalam tahap penyelesaian. Sumber data Peristiwa ini dapat tercatat sebagai entri log transaksi eksplisit atau disimpulkan dari pembaruan kolom 'Settlement Amount' di data keuangan klaim. Log audit kolom ini menjadi sumber utama. Pengumpulan data Peristiwa dicatat saat nilai pembayaran akhir dihitung dan disimpan. Jenis peristiwa explicit
	Penilai klaim ditugaskan	Peristiwa ini mencatat penugasan penilai atau petugas klaim untuk menangani klaim yang telah terdaftar. Sistem mencatat penugasan ini sebagai titik serah terima yang jelas sekaligus menetapkan penanggung jawab klaim.
Mengapa ini penting Peristiwa ini penting untuk menganalisis alokasi sumber daya, beban kerja penilai klaim, dan keterlambatan penugasan. Sebagai titik serah terima utama, tahap ini dapat menimbulkan waktu tunggu. Sumber data Peristiwa ini dilacak melalui pembaruan kolom 'Assigned Adjuster' di tabel data klaim utama. Riwayat atau log audit kolom ini menyediakan waktunya. Pengumpulan data Dicatat dalam jejak audit saat kolom penilai klaim diisi atau diubah. Jenis peristiwa explicit
	Tinjauan awal selesai	Menandai selesainya tinjauan pertama atas klaim oleh penilai yang ditugaskan. Peristiwa ini biasanya disimpulkan dari perubahan status klaim setelah penugasan, misalnya dari 'Assigned' menjadi 'Under Review' atau 'Investigation'.
Mengapa ini penting Pencapaian ini membantu mengukur waktu hingga penilai klaim melakukan tindakan pertama dan dapat menunjukkan penumpukan pekerjaan. Ini adalah titik pemeriksaan utama pertama yang melibatkan penanganan manusia. Sumber data Peristiwa ini disimpulkan dari perubahan kolom status klaim, misalnya menjadi 'Initial Review Complete' atau 'Pending Information'. Waktu perubahan status digunakan sebagai waktunya. Pengumpulan data Disimpulkan dari perubahan kolom status klaim setelah penilai ditugaskan. Jenis peristiwa inferred

Disarankan Opsional

Panduan Ekstraksi

Cara mengambil data dari Duck Creek Claims

Langkah

Buka Duck Creek Data Hub Configuration Utility: Masuk ke lingkungan Duck Creek dan buka aplikasi Data Hub. Anda memerlukan izin yang sesuai untuk membuat atau mengubah konfigurasi ekspor data.
Buat tugas ekspor data baru: Di Data Hub, mulai proses pembuatan tugas ekspor baru. Beri nama yang jelas, misalnya ProcessMind_Claims_Event_Log_Export.
Tentukan sumber data: Atur tugas agar terhubung ke database SQL utama Data Hub. Masukkan nama server, nama database, dan kredensial pengguna yang memiliki akses baca ke skema terkait.
Masukkan kueri ekstraksi: Buka bagian definisi kueri pada tugas ekspor. Salin seluruh skrip dari bagian kueri di bawah ini, lalu tempelkan ke editor kueri.
Atur parameter kueri: Temukan bagian parameter di konfigurasi. Tentukan nilai untuk parameter @StartDate dan @EndDate yang digunakan dalam kueri, sesuai rentang tanggal ekspor yang diinginkan. Misalnya, '2023-01-01' dan '2023-12-31'.
Petakan kolom keluaran: Atur opsi berkas keluaran. Pastikan kolom dalam pernyataan SELECT (ClaimId, ActivityName, EventTime, dan seterusnya) dipetakan dengan benar ke kolom berkas keluaran. Nama judul kolom di berkas keluaran harus sama persis.
Atur berkas keluaran: Tentukan format keluaran sebagai CSV. Gunakan koma (,) sebagai pemisah dan UTF-8 sebagai pengodean karakter agar kompatibel dengan ProcessMind.
Tentukan lokasi penyimpanan: Masukkan jalur berkas atau lokasi jaringan untuk menyimpan berkas CSV yang dihasilkan. Pastikan sistem memiliki izin untuk menulis ke lokasi tersebut.
Jadwalkan tugas ekspor: Atur jadwal tugas. Untuk analisis awal, Anda dapat menjalankannya secara manual. Untuk pemantauan berkelanjutan, buat jadwal berulang, misalnya harian atau mingguan.
Jalankan tugas dan ambil berkas: Jalankan tugas untuk membuat berkas log peristiwa. Setelah selesai, ambil berkas CSV dari lokasi yang ditentukan pada langkah 8.
Siapkan berkas untuk diunggah: Sebelum mengunggahnya ke ProcessMind, buka berkas CSV untuk pemeriksaan akhir. Pastikan judul kolom benar, format tanggal konsisten (YYYY-MM-DD HH:MI:SS), dan data tampil sesuai harapan.

Konfigurasi

Prasyarat: Anda harus memiliki akses ke modul Duck Creek Data Hub. Pengguna atau akun layanan yang menjalankan tugas ekspor harus memiliki izin baca pada tabel database yang mendasari Data Hub, misalnya [DataHubSchema].[FactClaimTransaction], [DataHubSchema].[DimClaim], [DataHubSchema].[DimStatusHistory].
Pengaturan rentang tanggal: Kueri menggunakan parameter @StartDate dan @EndDate. Tetapkan kedua parameter ini untuk menentukan rentang ekstraksi. Untuk analisis pertama, disarankan menggunakan periode 6-12 bulan agar mencakup cukup banyak kasus yang selesai maupun yang masih berjalan.
Pemfilteran: Kueri menyertakan placeholder /* AND DC.LineOfBusiness IN ('[Your_LOB_Filter]') */ di dalam Common Table Expression (CTE). Hapus tanda komentar dan ubah baris ini untuk memfilter lini bisnis tertentu, misalnya 'Personal Auto' atau 'Commercial Property'. Dengan begitu, volume data berkurang dan analisis lebih terarah.
Siklus pembaruan Data Hub: Perhatikan jeda pembaruan data di Data Hub. Data tidak diperbarui secara real-time dan biasanya diperbarui sesuai jadwal, misalnya setiap malam. Data hasil ekstraksi hanya akan mencakup pembaruan Data Hub terakhir yang berhasil.
Format keluaran: Atur tugas ekspor agar menghasilkan berkas datar, sebaiknya CSV. Gunakan tanda kutip ganda (") sebagai pembatas teks untuk menangani koma di dalam kolom data.

Contoh kueri sql

-- Common Table Expression (CTE) to fetch core claim attributes
-- This improves readability and performance by querying base tables once.
WITH ClaimBase AS (
    SELECT 
        DC.ClaimId,
        DC.ClaimNumber,
        DC.ClaimType,
        DC.Severity AS ClaimSeverity,
        DC.CurrentStatus AS ClaimStatus,
        FC.LossAmount,
        DA.AdjusterName AS AssignedAdjuster,
        DD.DepartmentName AS Department,
        -- Timestamps for various events
        FC.FNOLReportedDate AS ClaimSubmittedTime,
        FC.ClaimRegisteredDate AS ClaimRegisteredTime,
        FC.AdjusterAssignmentDate AS AdjusterAssignedTime,
        FC.PaymentIssuedDate AS PaymentIssuedTime,
        FC.ClaimClosedDate AS ClaimClosedTime
    FROM 
        [DataHubSchema].[DimClaim] AS DC
    LEFT JOIN 
        [DataHubSchema].[FactClaim] AS FC ON DC.ClaimKey = FC.ClaimKey
    LEFT JOIN 
        [DataHubSchema].[DimAdjuster] AS DA ON FC.AssignedAdjusterKey = DA.AdjusterKey
    LEFT JOIN
        [DataHubSchema].[DimDepartment] AS DD ON FC.DepartmentKey = DD.DepartmentKey
    WHERE 
        FC.FNOLReportedDate BETWEEN @StartDate AND @EndDate
        /* AND DC.LineOfBusiness IN ('[Your_LOB_Filter]') */ -- Optional: Uncomment to filter by Line of Business
)
-- 1. Claim Submitted
SELECT
    cb.ClaimId,
    'Claim Submitted' AS ActivityName,
    cb.ClaimSubmittedTime AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster,
    cb.Department,
    cb.ClaimType,
    cb.ClaimSeverity,
    'Submitted' AS ClaimStatus, -- Status at the time of this event
    cb.LossAmount
FROM
    ClaimBase cb
WHERE
    cb.ClaimSubmittedTime IS NOT NULL

UNION ALL

-- 2. Claim Registered
SELECT
    cb.ClaimId,
    'Claim Registered' AS ActivityName,
    cb.ClaimRegisteredTime AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster,
    cb.Department,
    cb.ClaimType,
    cb.ClaimSeverity,
    'Registered' AS ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM
    ClaimBase cb
WHERE
    cb.ClaimRegisteredTime IS NOT NULL

UNION ALL

-- 3. Adjuster Assigned
SELECT
    cb.ClaimId,
    'Adjuster Assigned' AS ActivityName,
    cb.AdjusterAssignedTime AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster,
    cb.Department,
    cb.ClaimType,
    cb.ClaimSeverity,
    'Assigned' AS ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM
    ClaimBase cb
WHERE
    cb.AdjusterAssignedTime IS NOT NULL

UNION ALL

-- 4. Initial Review Completed (Inferred from status change)
SELECT
    cb.ClaimId,
    'Initial Review Completed' AS ActivityName,
    sh.StatusSetDate AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster,
    cb.Department,
    cb.ClaimType,
    cb.ClaimSeverity,
    sh.NewStatus AS ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM 
    ClaimBase cb
JOIN [DataHubSchema].[DimStatusHistory] sh ON cb.ClaimId = sh.ClaimId
WHERE 
    sh.PreviousStatus IN ('Assigned', 'Registered') AND sh.NewStatus IN ('Under Review', 'Investigation')
    AND sh.StatusSetDate = (SELECT MIN(s2.StatusSetDate) FROM [DataHubSchema].[DimStatusHistory] s2 WHERE s2.ClaimId = cb.ClaimId AND s2.NewStatus IN ('Under Review', 'Investigation'))

UNION ALL

-- 5. Additional Information Requested
SELECT 
    cb.ClaimId, 
    'Additional Information Requested' AS ActivityName, 
    fct.TransactionDate AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster, 
    cb.Department, 
    cb.ClaimType, 
    cb.ClaimSeverity, 
    cb.ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM 
    ClaimBase cb
JOIN [DataHubSchema].[FactClaimTransaction] fct ON cb.ClaimId = fct.ClaimId
WHERE 
    fct.TransactionType = 'InformationRequestSent'

UNION ALL

-- 6. Additional Information Received
SELECT 
    cb.ClaimId, 
    'Additional Information Received' AS ActivityName, 
    fct.TransactionDate AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster, 
    cb.Department, 
    cb.ClaimType, 
    cb.ClaimSeverity, 
    cb.ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM 
    ClaimBase cb
JOIN [DataHubSchema].[FactClaimTransaction] fct ON cb.ClaimId = fct.ClaimId
WHERE 
    fct.TransactionType = 'InformationResponseReceived'

UNION ALL

-- 7. Investigation Started (Inferred from status change)
SELECT 
    cb.ClaimId, 
    'Investigation Started' AS ActivityName, 
    sh.StatusSetDate AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster, 
    cb.Department, 
    cb.ClaimType, 
    cb.ClaimSeverity, 
    sh.NewStatus AS ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM 
    ClaimBase cb
JOIN [DataHubSchema].[DimStatusHistory] sh ON cb.ClaimId = sh.ClaimId
WHERE 
    sh.NewStatus = 'Under Investigation'
    AND sh.StatusSetDate = (SELECT MIN(s2.StatusSetDate) FROM [DataHubSchema].[DimStatusHistory] s2 WHERE s2.ClaimId = cb.ClaimId AND s2.NewStatus = 'Under Investigation')

UNION ALL

-- 8. Investigation Completed (Inferred from status change)
SELECT 
    cb.ClaimId, 
    'Investigation Completed' AS ActivityName, 
    sh.StatusSetDate AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster, 
    cb.Department, 
    cb.ClaimType, 
    cb.ClaimSeverity, 
    sh.NewStatus AS ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM 
    ClaimBase cb
JOIN [DataHubSchema].[DimStatusHistory] sh ON cb.ClaimId = sh.ClaimId
WHERE 
    sh.PreviousStatus = 'Under Investigation' AND sh.NewStatus = 'Pending Decision'
    AND sh.StatusSetDate = (SELECT MIN(s2.StatusSetDate) FROM [DataHubSchema].[DimStatusHistory] s2 WHERE s2.ClaimId = cb.ClaimId AND s2.PreviousStatus = 'Under Investigation' AND s2.NewStatus = 'Pending Decision')

UNION ALL

-- 9. Loss Assessed (Reserve Set/Updated)
SELECT 
    cb.ClaimId, 
    'Loss Assessed' AS ActivityName, 
    fct.TransactionDate AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster, 
    cb.Department, 
    cb.ClaimType, 
    cb.ClaimSeverity, 
    cb.ClaimStatus,
    fct.TransactionAmount AS LossAmount -- Use transaction amount for this event
FROM 
    ClaimBase cb
JOIN [DataHubSchema].[FactClaimTransaction] fct ON cb.ClaimId = fct.ClaimId
WHERE 
    fct.TransactionType = 'ReserveSet'

UNION ALL

-- 10. Claim Decision Made (Inferred from status change)
SELECT 
    cb.ClaimId, 
    'Claim Decision Made' AS ActivityName, 
    sh.StatusSetDate AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster, 
    cb.Department, 
    cb.ClaimType, 
    cb.ClaimSeverity, 
    sh.NewStatus AS ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM 
    ClaimBase cb
JOIN [DataHubSchema].[DimStatusHistory] sh ON cb.ClaimId = sh.ClaimId
WHERE 
    sh.NewStatus IN ('Approved', 'Partially Approved', 'Denied')
    AND sh.StatusSetDate = (SELECT MIN(s2.StatusSetDate) FROM [DataHubSchema].[DimStatusHistory] s2 WHERE s2.ClaimId = cb.ClaimId AND s2.NewStatus IN ('Approved', 'Partially Approved', 'Denied'))

UNION ALL

-- 11. Settlement Calculated
SELECT 
    cb.ClaimId, 
    'Settlement Calculated' AS ActivityName, 
    fct.TransactionDate AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster, 
    cb.Department, 
    cb.ClaimType, 
    cb.ClaimSeverity, 
    cb.ClaimStatus,
    fct.TransactionAmount AS LossAmount
FROM 
    ClaimBase cb
JOIN [DataHubSchema].[FactClaimTransaction] fct ON cb.ClaimId = fct.ClaimId
WHERE 
    fct.TransactionType = 'SettlementCalculated'

UNION ALL

-- 12. Payment Authorized
SELECT 
    cb.ClaimId, 
    'Payment Authorized' AS ActivityName, 
    fct.TransactionDate AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster, 
    cb.Department, 
    cb.ClaimType, 
    cb.ClaimSeverity, 
    cb.ClaimStatus,
    fct.TransactionAmount AS LossAmount
FROM 
    ClaimBase cb
JOIN [DataHubSchema].[FactClaimTransaction] fct ON cb.ClaimId = fct.ClaimId
WHERE 
    fct.TransactionType = 'PaymentAuthorized'

UNION ALL

-- 13. Payment Issued
SELECT
    cb.ClaimId,
    'Payment Issued' AS ActivityName,
    cb.PaymentIssuedTime AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster,
    cb.Department,
    cb.ClaimType,
    cb.ClaimSeverity,
    'PaymentIssued' AS ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM
    ClaimBase cb
WHERE
    cb.PaymentIssuedTime IS NOT NULL

UNION ALL

-- 14. Claim Denied
SELECT 
    cb.ClaimId, 
    'Claim Denied' AS ActivityName, 
    sh.StatusSetDate AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster, 
    cb.Department, 
    cb.ClaimType, 
    cb.ClaimSeverity, 
    'Denied' AS ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM 
    ClaimBase cb
JOIN [DataHubSchema].[DimStatusHistory] sh ON cb.ClaimId = sh.ClaimId
WHERE 
    sh.NewStatus = 'Denied'

UNION ALL

-- 15. Claim Closed
SELECT
    cb.ClaimId,
    'Claim Closed' AS ActivityName,
    cb.ClaimClosedTime AS EventTime,
    cb.AssignedAdjuster,
    cb.Department,
    cb.ClaimType,
    cb.ClaimSeverity,
    'Closed' AS ClaimStatus,
    cb.LossAmount
FROM
    ClaimBase cb
WHERE
    cb.ClaimClosedTime IS NOT NULL;

Siap Memulai?

Templat ini menyediakan hal-hal yang Anda perlukan untuk mulai mengoptimalkan pemrosesan klaim. Mulai kumpulkan data hari ini dan temukan wawasan yang berguna.

Kembali ke panduan perbaikan

Unduh template

Atasi Tumpukan Klaim: Optimalkan Pemrosesan Klaim Sekarang

Capai 70% pemrosesan otomatis tanpa intervensi, sekaligus mengurangi biaya dan keterlambatan.

Mulai uji coba gratis

Uji coba gratis selama 14 hari, tanpa perlu kartu kredit.

Templat Data Pemrosesan Klaim Anda

Templat Data Pemrosesan Klaim Anda

Atribut Pemrosesan Klaim

Aktivitas Pemrosesan Klaim

Panduan Ekstraksi

Duck Creek Data Hub untuk Ekstraksi Data Klaim

Langkah

Konfigurasi

Contoh kueri sql

Siap Memulai?

Atasi Tumpukan Klaim: Optimalkan Pemrosesan Klaim Sekarang