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請求処理を改善

Duck Creekの請求処理を最適化する6つのステップ
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課題 (11) 目標 (11) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (5)

Duck Creek Claimsの保険金請求処理を最適化し、解決を迅速化

請求処理は複雑になりやすく、避けられる遅延や予期しないコンプライアンス上の問題につながることがあります。ProcessMindはプロセスを明確に示し、ワークフローに潜むボトルネックや非効率を特定できるよう支援します。ガイドに沿って業務の効率化、コスト削減、顧客満足度の向上を進めましょう。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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保険金請求処理の最適化が保険会社に欠かせない理由

保険金請求を効率よく処理することは、保険業務を支える基盤です。単に保険金を支払うだけではなく、契約者への責任、財務の安定性、規制への準拠を示すものでもあります。Duck Creek Claimsのようなシステムを導入していても、請求対応が非効率であれば、手戻りや手作業による業務コストの増加、遅延や透明性の不足による顧客満足度の低下、業界規制に違反するリスクの上昇など、さまざまな問題が連鎖して発生します。受付から最終的な支払いまで、最適化されていない請求プロセスに潜むコストは、収益を圧迫し、ブランドの評判を損なうおそれがあります。Duck Creek Claims上で請求が実際にどのように処理されているかを把握することが、こうした課題を成長と信頼につなげる第一歩です。

Duck Creek Claimsのプロセスマイニングで業務を効率化

プロセスマイニングを使うと、Duck Creek Claimsでの保険金請求業務の実態を詳しく把握できます。何が起きたかを示す従来のレポートやビジネスインテリジェンスとは異なり、プロセスマイニングでは、請求ごとに「請求受付」から「請求完了」までの経路をたどり、どのように処理されたかを明らかにします。Duck Creek Claimsのシステムログからイベントデータを直接抽出し、請求処理のエンドツーエンドのワークフローを正確なビジュアルマップとして再構成します。これにより、次のことが可能になります。

  • 実際のプロセスを可視化：請求が実際にたどる経路を確認し、想定された理想的なプロセスからの逸脱を特定できます。「追加情報の依頼」が何度も繰り返されていないかなど、プロセスマイニングでループを明らかにします。
  • ボトルネックと遅延を特定：特定の部門、担当査定者、「調査開始」や「支払い承認」などのアクティビティのどこで請求が滞留しているかを自動で見つけます。保険金請求処理のサイクルタイムが延びる原因となる箇所を正確に把握できます。
  • 非効率の根本原因を分析：ボトルネックが発生する理由を詳しく調べます。特定の請求種別で遅延が繰り返されているのか、特定の受付チャネルからの請求に問題があるのかを確認できます。
  • コンプライアンスを確認し、逸脱を検知：標準業務手順（SOP）や規制要件に従っていないケースを自動で検知します。コンプライアンス上の問題につながるおそれのある手順の省略や、承認されていない近道も明らかにします。
  • パフォーマンスを正確に測定：請求種別ごとのサイクルタイム、アクティビティの所要時間、解決目標日の達成状況を正確に測定し、データに基づくパフォーマンス管理を支援します。

詳細な分析により、思い込みではなく具体的な根拠に基づいて、Duck Creek Claims環境に合わせたプロセス最適化に取り組めます。

保険金請求のワークフローで改善できる主な領域

Duck Creek Claimsのデータから得られるプロセスマイニングのインサイトを使うと、保険金請求処理を改善するさまざまな機会が見つかります。

  • サイクルタイムを短縮：アクティビティ間の不要な遅延を特定して解消し、引き継ぎを効率化し、待ち行列を最適化することで、「請求受付」から「支払い完了」までの時間を短縮します。
  • 手戻りや重複作業を削減：繰り返し発生するアクティビティや、請求が差し戻される原因となる手順を特定し、初回から正しく処理できるよう対策を設計します。
  • リソースの配分を改善：査定者の業務量を把握し、リソースの過不足を特定して、品質を損なわずに効率が最大になるようタスクを再配分します。
  • コンプライアンスの遵守を徹底：違反につながるおそれのあるプロセス逸脱を早期に特定し、対象を絞った研修やDuck Creek Claims内のシステムルールの調整につなげます。
  • 自動化の可能性を見極める：繰り返し発生するルールベースのアクティビティを見つけ、複雑で付加価値の高い業務に査定者が専念できるようにします。
  • 顧客満足度を向上：保険金請求処理が速くなり、透明性が高まることで、契約者の体験が向上し、信頼と継続的な関係の強化につながります。

保険金請求処理の効率化で得られる測定可能な効果

プロセスマイニングのインサイトを計画的に利用することで、Duck Creek Claimsでの業務に次のような測定可能な改善が期待できます。

  • 保険金請求の解決を迅速化：保険金請求処理のサイクルタイムを大幅に短縮できます。多くの場合、15～30％以上の短縮につながり、支払いの迅速化と顧客満足度の向上が期待できます。
  • 業務コストを削減：手戻りを減らし、不要な手作業をなくし、リソース配分を最適化することで、大幅なコスト削減につなげます。
  • コンプライアンス体制を強化：プロセスが社内外の基準を継続的に満たすようにし、規制リスクや罰金の可能性を抑えます。
  • 従業員の生産性を向上：査定者やスタッフが、より明確で効率的なワークフローに沿って業務を進められるようにし、負担を減らして処理量を高めます。
  • 顧客体験を向上：迅速で公正な保険金請求の解決を実現し、契約者との長期的な関係を築きます。
  • データに基づく戦略立案：Duck Creek Claimsの設定、研修プログラム、今後の投資について、十分な根拠に基づいて判断できます。

保険金請求処理の改善に向けた6つのステップ

Duck Creek Claimsを使った保険金請求処理の最適化は、複雑な技術知識がなくても始められます。ガイドに沿って進めることで、すぐに有用なインサイトを得るための手順を確認できます。保険金請求のワークフローに潜むボトルネックや非効率な箇所を見つけ、対象を絞った改善に取り組めます。Duck Creek Claimsの可能性を引き出し、保険金請求業務を競争力につなげましょう。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

請求の受付から解決までに時間がかかり、顧客満足度の低下や業務コストの増加につながっています。処理期間が長引くと、契約者の不満が高まり、保険会社の事務費用も増加します。
ProcessMindはDuck Creek Claimsでの請求処理全体を分析し、受付、審査、支払いなどのアクティビティ間で遅延が発生している箇所を特定します。このインサイトをもとにワークフローを効率化し、全体のサイクルタイムを短縮できます。

追加情報の依頼が何度も発生したり、支払額の計算を再評価したりするなど、請求の手戻りが頻繁に起きています。貴重なリソースが費やされ、処理時間が延びるうえ、保険金請求処理の業務コストも増加します。
ProcessMindはDuck Creek Claimsのデータから、プロセスの逸脱や手戻りのループを可視化し、繰り返し発生する手順とその理由を特定します。これにより、不要な繰り返しを減らすための改善策を検討できます。

支払い承認や請求判断などの重要な承認手順がボトルネックとなり、請求の解決に大幅な遅れが生じることがあります。こうした遅延は契約者への支払い時期に直結し、顧客満足度の低下を招くおそれがあります。
ProcessMindはDuck Creek Claimsでの請求の流れを可視化し、特定の承認箇所やロールで請求が滞留している場所を明らかにします。遅延の発生箇所を正確に把握できるため、迅速な対応につながります。

多くの請求が目標解決日や社内のサービスレベル合意（SLA）を達成できず、規制上の罰則や契約者からの信頼低下につながるおそれがあります。目標を継続的に達成できない場合、プロセスに根本的な非効率がある可能性があります。
ProcessMindは実際の請求処理期間を解決目標日やその他のSLAと比較し、基準を満たさないケースと遅延の原因となったアクティビティを明らかにします。これにより、保険金請求処理のコンプライアンスを確保するための先回りした対策を講じられます。

定められた標準業務手順に従わず、異なる経路やアクティビティの順序で請求が処理されることがあります。このばらつきはエラーを招き、監査を難しくし、効率の標準化を妨げます。
ProcessMindはDuck Creek Claimsのデータから実際のプロセスのバリアントを自動で検出・可視化し、理想的なプロセスモデルと比較します。逸脱が発生する場所と理由を明らかにし、ベストプラクティスの定着を支援します。

担当査定者や部門の間で業務量が均等に配分されず、一部のリソースに負荷が集中する一方で、十分に使われていないリソースもあります。この偏りは遅延や燃え尽き、請求対応全体の非効率につながります。
ProcessMindはDuck Creek Claimsのイベントデータから、リソース配分とアクティビティの実行状況を分析します。負荷が集中している査定者やチームを特定し、業務を再配分する機会を見つけます。これにより、保険金請求処理全体でリソースを有効に使えます。

初回の申請内容が不完全だったり、案内が不明確だったりするため、追加情報の依頼が何度も発生することがあります。依頼のたびに請求のライフサイクルが長引き、契約者の不満にもつながります。
ProcessMindは「追加情報の依頼」アクティビティが繰り返される請求を特定し、その前段の手順や、通常求められる情報の種類を分析します。Duck Creek Claimsでデータ収集が不完全になる根本原因を明らかにできます。

保険金の算定に非効率な点があると、支払いの遅延や金額の誤りにつながります。再計算や異議申し立てが発生してコストが増え、保険金請求処理における契約者の体験にも悪影響を及ぼすおそれがあります。
ProcessMindはDuck Creek Claimsでの保険金算定のワークフロー全体をたどり、エラーにつながる不要なループ、遅延、手作業を明らかにします。正確性と処理速度の向上に役立ちます。

「却下理由」に示されるように、プロセスの早い段階で却下される請求が多く、再申請や異議申し立てにつながることがあります。余分な作業や解決の遅延が発生し、保険金請求処理の事務負担も増加します。
ProcessMindは最終的に却下された請求を分析し、プロセスの経路をさかのぼって、却下前に共通して見られるパターンやアクティビティを特定します。Duck Creek Claimsで却下が発生する主な原因を明らかにできます。

組織では、「請求受付」から「請求完了」までの全体像を明確に把握できていないことがあります。こうした見えにくさが、全体に関わる問題の特定を妨げ、戦略的な最適化を難しくします。
ProcessMindはDuck Creek Claimsでの請求ごとの実際のエンドツーエンドの経路を再構成し、すべての経路とバリアントをインタラクティブなビジュアルマップで表示します。保険金請求処理の業務をこれまで以上に明確に把握できます。

保険金請求処理の「調査開始」から「調査完了」までの段階では、非効率や長期化、不要な手順が発生することがあります。全体のサイクルタイムが延び、請求解決にかかるコストも増加します。
ProcessMindは調査段階のアクティビティを分析し、ボトルネック、順次実行できる並行アクティビティ、Duck Creek Claimsでの「調査開始」から「調査完了」までに生じる不要な遅延を特定します。

一般的な目標

成功の基準を定義

保険金請求の処理に時間がかかると、顧客満足度が低下し、業務コストが増加します。解決を迅速化すれば顧客の継続利用につながり、リソースにも余裕が生まれ、組織の財務状況の改善にも役立ちます。
ProcessMindはDuck Creek Claimsのワークフローで遅延の根本原因を明らかにし、ボトルネックや非効率な経路を特定します。アクティビティごと、バリアントごとのサイクルタイムを分析して改善対象を絞り、解決までの時間を全体で20～30％短縮することを目指せます。

手戻りは労力とコストを無駄にし、サイクルタイムを延ばすため、収益性と顧客体験に直接影響します。不要な繰り返しを減らし、毎回初回から正しく請求を処理できるようにします。
ProcessMindはDuck Creek Claimsでの請求経路を詳しく表示し、差し戻しや再処理が頻繁に発生する箇所を明らかにします。こうした逸脱を可視化することで、発生のきっかけを特定し、ワークフローを効率化する変更を検討できます。手戻りを50％以上削減し、プロセスの流れを改善することを目指せます。

保険金請求の承認が遅れると、顧客満足度に直接影響し、サービスレベル合意の未達につながるおそれがあります。この重要な段階を迅速化することで、支払いを早め、対応力を高め、保険会社の評判向上につなげます。
ProcessMindはDuck Creek Claimsで承認の遅延を引き起こしている段階やロールを特定します。リソース配分と引き継ぎ時間を分析してプロセス上の例外を見つけ、迅速な意思決定の手順を整えることで、対象を絞った対策により承認サイクルを15～25％短縮することを目指せます。

保険金請求の解決目標を達成することは、顧客の信頼と規制への準拠に欠かせません。期限内の解決を継続することで、オペレーショナルエクセレンスと契約者への責任を示せます。
ProcessMindはDuck Creek Claimsで解決目標日から逸脱した請求経路を明確に表示します。実際の処理期間と目標を比較し、遅延の理由を特定して、SLAの達成率を高めるプロセス変更につなげます。期限内解決率90％以上を目指せます。

プロセスにばらつきがあると、品質の差やコンプライアンス上のリスク、予測しにくいサイクルタイムにつながります。ワークフローを標準化すれば、査定者や請求種別にかかわらず、すべての請求を効率よく一貫して処理できます。
ProcessMindはDuck Creek Claimsで実際に使われている請求処理のバリアントをすべて可視化し、理想的な経路からの逸脱を明らかにします。基準に準拠しない経路や非効率な経路を把握してベストプラクティスの定着を促し、プロセスのばらつきを抑えます。その結果、請求業務の一貫性と予測可能性が高まり、処理エラーを最大20％削減できます。

査定者間の業務量に偏りがあると、一部の査定者は燃え尽き、別の査定者は十分に力を発揮できない状態になり、効率や従業員の意欲に影響します。適切に配分することで、公平な業務分担とチームの生産性向上につながります。
ProcessMindはDuck Creek Claims環境でのリソースの利用状況を分析し、査定者の担当件数や、業務量の偏りによるボトルネックを明らかにします。キャパシティの問題や業務量の不均衡を特定してリソースを効果的に再配分することで、処理速度を高め、査定者の負担を10～15％軽減できます。

追加情報の依頼が頻繁に発生すると、請求処理が長引き、契約者の不満につながります。依頼を減らすことで効率が高まり、解決が早まり、顧客満足度も向上します。
ProcessMindはDuck Creek Claimsで追加情報の依頼につながる段階や条件を特定します。パターンを分析し、初回のデータ収集を改善したり、社内の情報共有を効率化したりすることで、不要な情報依頼を20％減らし、遅延を抑えることを目指せます。

保険金の算定に誤りがあると、金額の不一致や手戻りが発生し、契約者との間で問題になるおそれがあります。正確性を高めることで、公正な支払いを実現し、事務負担を減らせます。
ProcessMindはDuck Creek Claimsで、保険金額の再計算や異議申し立てにつながるプロセスのバリアントを明らかにします。前段のアクティビティとデータ入力を分析して不正確さの根本原因を特定し、より一貫性のある正確な算定につながるプロセスの再設計を支援します。エラーを10％以上削減できます。

初期段階での却下率が高い場合、請求の申請、受給資格の確認、コミュニケーションに問題がある可能性があります。顧客の不満や処理コストの増加につながるため、却下率を下げることで初回審査の通過率を高められます。
ProcessMindはDuck Creek Claimsで初回の請求却下につながる一般的な経路や条件を特定します。初回審査のプロセスとよくある却下理由を分析し、申請ガイドラインや審査基準の改善につなげることで、初回却下率を15～20％下げ、処理能力を高めることを目指せます。

請求処理全体を明確に把握できないと、効果的な管理や問題の特定、戦略立案が難しくなります。可視性を高めることで、より適切な意思決定と先回りした問題解決が可能になります。
ProcessMindはDuck Creek Claimsでの請求ごとの実際のエンドツーエンドの経路を自動で再構成します。関係者はこの全体像から、文書化されていないプロセスを特定し、相互依存関係を把握し、重要業績評価指標を監視できます。業務の透明性が高まり、データに基づくプロセス改善につながります。

調査が非効率だと請求処理が長引き、貴重なリソースが拘束されるため、業務コスト全体や顧客体験に影響します。解決を迅速化するには、この段階の効率化が欠かせません。
ProcessMindはDuck Creek Claimsの「調査開始」から「調査完了」までのアクティビティにおけるバリアントや非効率な箇所を特定します。調査経路ごとの所要時間を分析し、ベストプラクティスや改善領域を見つけることで、調査時間を10～20％短縮できる可能性があります。

保険金請求処理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実施
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

Duck Creek Claimsの保険金請求処理専用に設定されたExcelデータテンプレートを開いてダウンロードします。このテンプレートを使うと、データを最適な形式でエクスポートできます。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
重要な理由

最初から正しいデータ構造を使うことで、ProcessMindとの連携がスムーズになり、データの不一致を防ぎ、分析の準備を速やかに進められます。

期待される結果

Duck Creek Claimsのデータに合わせた、すぐに入力できるExcelテンプレート。

得られること

請求処理を可視化し、迅速な改善へ

ProcessMindはDuck Creekの請求処理の実際の流れを可視化し、各ステップを示して、見えにくい非効率を明らかにします。具体的なインサイトをもとにワークフローを改善し、解決までの時間を短縮できます。
  • 請求の開始から完了までの流れを可視化
  • ボトルネックや遅延の発生箇所を特定
  • コンプライアンスからの逸脱を特定
  • リソース配分を最適化
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

主な成果

保険金請求業務における実際の効果

これらの成果は、保険金請求のワークフローにプロセスマイニングを適用した組織で一般的に得られる効果を示しています。Duck Creek Claimsのデータから詳細なインサイトを得て、ボトルネックの特定と解消、ワークフローの改善、業務全体の効率向上に取り組むことで、こうした成果につながります。

0 %
保険金請求の解決を迅速化

エンドツーエンドの処理時間を平均で短縮

ボトルネックを特定して解消することで、組織は請求の受付から完了までにかかる時間を大幅に短縮し、業務効率と顧客満足度を高められます。
0 %
保険金請求の手戻りを削減

再処理が必要な請求を削減

プロセスマイニングで手戻りの根本原因を特定すれば、チームは的を絞った改善策を実施できます。これにより、ミスや不要な再処理を減らし、時間とリソースを節約できます。
0 %
プロセスの適合性を向上

標準ワークフローへの準拠を改善

理想的なプロセスからの逸脱を可視化することで、組織は標準業務手順をより徹底できます。その結果、保険金請求の処理を一貫性のある予測可能なものにできます。
0 days
保険金請求の承認を迅速化

承認にかかる時間を平均で短縮

承認プロセスの遅延箇所を特定して改善することで、意思決定と支払い承認を迅速化し、請求処理全体を短縮できます。
0 %
情報の追加依頼を削減

不足データの照会を削減

追加情報が頻繁に求められる理由を把握すれば、最初の受付フォームや手順を改善できます。請求者の負担を減らし、処理を迅速化できます。
0 %
初回却下率を低減

早期に却下される請求を削減

初回却下の理由を分析することで、組織は適格性の基準や申請ガイドラインを見直し、要件を満たさない請求がプロセスに入るのを減らせます。

結果は、保険金請求プロセスの複雑さ、データ量、システム構成によって異なります。ここに示す数値は、さまざまな導入事例で一般的に確認された改善を表しています。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げてください。
イベントログを初めて作成する方はこちら： プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

個々の保険金請求を識別する一意のIDで、主要なケース識別子として使われます。

重要な理由

関連するすべてのイベントを結び付ける基本的なケースIDです。請求の全プロセスをエンドツーエンドで把握できます。

請求について、特定の時点で発生した業務上のアクティビティまたはイベントの名前です。

重要な理由

アクティビティ名はプロセスフローの各ステップを定義するもので、請求プロセスの発見、分析、モニタリングの基礎となります。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した日時を示すタイムスタンプです。

重要な理由

サイクルタイムや所要時間など、時間に基づくすべての指標の算出に欠かせないタイムスタンプです。パフォーマンス分析やボトルネックの特定に役立ちます。

各アクティビティで請求を担当する損害査定担当者の名前またはIDです。

重要な理由

リソースパフォーマンス、業務量の配分、連携の傾向を分析し、ボトルネックや研修が必要な領域の特定に役立ちます。

各時点でアクティビティまたは請求を担当する部門やチームです。

重要な理由

機能別のパフォーマンスを分析し、部門間の引き継ぎやチーム固有のボトルネックを明らかにできます。

自動車、財物、賠償責任など、保険金請求の分類です。

重要な理由

請求種別によってプロセス、サービスレベル合意（SLA）、複雑さが異なることが多いため、分析を区分するうえで重要な切り口です。

低・中・高など、請求の金銭的または業務上の複雑さを分類したものです。

重要な理由

請求を複雑さで区分し、より詳細なパフォーマンス分析や、サイクルタイムとコストの現実的なベンチマークに役立ちます。

特定の時点における請求の全体的な状態です。オープン、保留中、クローズなどがあります。

重要な理由

請求の現在の状態と最終結果を把握できます。結果分析やケースの絞り込みに役立ちます。

請求で報告された損害の推定額または実際の金額です。

重要な理由

請求の金銭的な背景を把握し、金額が処理経路、所要時間、結果に与える影響を分析できます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

保険会社が事故の第一報（FNOL）を受け取ったことを示す、最初のイベントです。通常、代理店または契約者がシステムに請求の初期情報を入力した際に、明示的なトランザクションとして記録されます。

重要な理由

このアクティビティは、保険金請求の全プロセスの開始を示します。このイベントから後続のイベントまでの時間を分析することは、処理全体の所要時間や受付業務の効率を把握するうえで重要です。

「承認」「一部承認」「却下」など、請求に対する正式な決定を示すアクティビティです。最終決定のステータスへの変更から推定される、重要なマイルストーンです。

重要な理由

意思決定における重要なマイルストーンです。この時点までにかかる時間と決定結果は、プロセスの分析や効率を評価するうえで中心となります。

算出した示談金額の支払いを正式に承認したことを示します。管理者または別の権限者が関与する独立した手順であることが多く、明示的な承認トランザクションとして記録されます。

重要な理由

支払い前の重要な管理ポイントであり、ボトルネックになる可能性もあります。「請求の決定」からこの時点までの期間は、重要業績評価指標（KPI）である「平均請求承認時間」で測定します。

請求の支払いに関する財務トランザクションが実行されたことを示すアクティビティです。小切手、電子資金振替（EFT）などで支払いが送金された際に生成される、明確なイベントです。

重要な理由

承認された請求に対する金銭的な支払いが完了したことを示します。「支払いを承認」してから「支払いを実行」するまでの時間から、財務部門の処理効率を把握できます。

請求が正式に却下される、プロセスのもう1つの終了パターンを示すアクティビティです。請求の最終ステータスが「却下」または「拒否」に設定されたときに記録されます。

重要な理由

個別に分析すべき重要な結果です。請求が却下される理由や時期を把握することで、受付プロセスの改善やコンプライアンスの管理につながります。

支払いの実行後、または請求の示談成立後に、請求ファイルを事務的に終了する最終アクティビティです。最終ステータスが「終了」に更新されたときに記録されます。

重要な理由

プロセスが正常に終了したことを示します。「エンドツーエンドの平均請求サイクルタイム」など、主要な所要時間指標を算出する際の終点です。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングを使うと、Duck Creek Claimsのワークフローにおけるボトルネック、手戻りのループ、コンプライアンス違反を特定できます。標準手順からの逸脱を明らかにし、サイクルタイムの長期化や保険金算定の非効率につながる領域を示します。詳細なインサイトにより、請求が実際にたどる経路を把握できます。

実際のプロセスの実行状況を分析することで、プロセスマイニングは保険金請求の解決時間の短縮や手戻りの削減に役立ちます。承認の迅速化、ポリシーの一貫した遵守、査定者の業務量配分の最適化が可能になります。その結果、効率が向上し、大幅なコスト削減につながります。

プロセスマイニングには、主にDuck Creek Claimsのイベントログが必要です。ケース識別子（請求ID）、アクティビティ名（例：「請求開始」「調査完了」）、各アクティビティのタイムスタンプが含まれます。査定者の詳細や請求種別などの属性を加えると、分析をさらに充実させられます。

イベントログのデータを抽出するには、Duck Creek Claimsのデータベースまたはデータウェアハウスへのアクセスが必要です。抽出したデータは、プロセスマイニングプラットフォームに取り込み、分析します。データを適切な形式に整えるため、基本的なデータ変換の知識が必要になる場合があります。

データの入手状況や複雑さによりますが、初回のデータ抽出とモデルの設定は通常、数週間で完了します。初期モデルができれば、ほぼすぐにインサイトを得られます。継続的にモニタリングすることで、改善の機会を見つけられます。

いいえ。プロセスマイニングに必要なのは、Duck Creek Claimsに保存された過去のデータへの読み取りアクセスのみです。分析中に稼働中の業務に干渉したり、現在のITインフラに変更を加えたりすることはありません。改善策の実施は、分析とは別の段階です。

まず、保険金請求の処理時間を短縮するなど、明確な業務上の課題や改善目標を定めます。次に、ITチームと連携してDuck Creek Claims内の関連するイベントデータの取得元を特定し、データ抽出の方法を決めます。この準備により、分析の目的が明確になり、効果的に進められます。

はい。イベントデータ内のアクティビティを担当者に関連付けることで、個人やチームごとの業務量の傾向を可視化できます。業務量の偏りや成果の高いワークフローを特定し、チーム全体の効率向上につながる研修やプロセスの見直しが必要な領域を明らかにできます。こうしたインサイトは、リソース配分の改善に役立ちます。

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