> 継続的なプロセス改善 > 保険金請求処理 > Duck Creek Claims

保険金請求処理を改善する

Duck Creekの保険金請求処理を最適化する6つのステップガイド
データテンプレートをダウンロード
保険金請求処理を改善する
保険金請求処理
Duck Creek Claims
プロセス
システム
プロセスを選択してください。
259 プロセス
キャンセル
選択
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)

迅速な解決に向けたDuck Creek Claimsの保険金請求処理の最適化

保険金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なら、ワークフローに潜むボトルネックや非効率な箇所を明確に把握できます。ガイドに沿って業務を見直し、コストを削減しながら、顧客満足度の向上につなげる方法をご確認ください。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務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もご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

保険会社にとって保険金請求処理の最適化が重要な理由

効率的な保険金請求処理は、保険事業を成功させる基盤です。支払いを管理するだけでなく、契約者への責任、財務の安定性、規制上のコンプライアンスに対する企業の姿勢を直接示すものでもあります。Duck Creek Claimsのような信頼性の高いシステムを使っていても、非効率な請求処理はさまざまな問題を引き起こします。手戻りや手作業による運用コストの増加、遅延や透明性の不足による顧客満足度の低下、業界規制への不遵守リスクの増大などです。請求の受付から最終支払いまで、最適化されていない請求プロセスに潜むコストは、利益に大きな影響を与え、ブランドの評判を損なう可能性があります。Duck Creek Claimsシステム内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顧客ロイヤルティ向上の機会へ変える第一歩です。

Duck Creek Claimsでプロセスマイニングを使って効率化

プロセスマイニングは、Duck Creek Claimsにおける請求業務の実態を明らかにします。従来のレポートやビジネスインテリジェンスが「何が起きたか」を示すのに対し、プロセスマイニングは「どのように起きたか」を明らかにし、Claim SubmittedからClaim Closedまで、個々の請求の経路を追跡します。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、請求ワークフロー全体を正確なビジュアルマップとして構築します。これにより、次の分析が可能になります。

  • 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フローからの逸脱を特定します。Additional Information Requestedに何度も戻される請求がないかを確認でき、こうしたループをプロセスマイニングで明らかにできます。
  • ボトルネックと遅延を特定：特定のDepartment、Assigned Adjuster、またはInvestigation StartedやPayment Authorizedなどのアクティビティで請求が滞留していないかを自動的に特定します。Claims Processingのサイクル時間を延ばしている正確な箇所を把握できます。
  • 非効率の根本原因を分析：特定のボトルネックが発生する理由を詳しく調べます。常に遅延を引き起こすClaim Typesがあるのか、特定のSubmission Channelから送られた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保し、逸脱を検出：標準業務手順（SOP）や規制要件が守られていないケースを自動的に検出します。コンプライアンス上の問題につながる可能性がある手順の省略や、承認されていない近道を明らかにします。
  • パフォーマンスを正確に測定：請求タイプごとのサイクル時間、アクティビティの所要時間、Resolution Target Dateの遵守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可能にします。

この詳細な分析により、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改善に取り組めます。

請求ワークフローの主な改善領域

Duck Creek Claimsのデータから得たプロセスマイニングの結果は、保険金請求処理を改善するさまざまな機会につながります。

  • サイクル時間を短縮：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、キューを最適化することで、Claim SubmittedからPayment Issuedまでの時間を短縮します。
  • 手戻りと重複を削減：繰り返し実行されるアクティビティや、請求が差し戻される原因となるステップを特定し、最初から正しく処理できるよう改善します。
  • リソース配分を改善：アジャスターの業務量を把握し、リソースの過剰利用や未活用の箇所を特定して、品質を損なわずにタスクを再配分します。
  • コンプライアンス遵守を改善：不遵守につながる可能性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。
  • 自動化の可能性を最適化：自動化に適した、繰り返しの多いルールベースのアクティビティを見つけ出し、人のアジャスターをより複雑で価値の高い業務に集中させます。
  • 顧客満足度を向上：より迅速で透明性の高いClaims Processingにより、契約者の体験を改善し、信頼とロイヤルティを高めます。

請求処理を効率化することで得られる測定可能な効果

プロセスマイニングで得た情報を計画的に利用することで、Duck Creek Claimsの業務に次のような測定可能な改善が期待できます。

  • 請求解決を迅速化：Claims Processingのサイクル時間を15～30％以上短縮し、支払いの迅速化と顧客満足度の向上につなげます。
  • 運用コストを削減：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、大幅なコスト削減を実現します。
  • コンプライアンス対応を強化：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：請求アジャスターやスタッフに、より明確で効率的なワークフローを提供し、負担を減らしながら処理量を増やします。
  • 顧客体験を向上：迅速かつ公正な請求解決という約束を果たし、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プラットフォームのシステム設定、研修プログラム、将来の投資について、適切な判断を下すための根拠を得られます。

始め方：請求処理の excellence へ向けた道筋

Duck Creek Claimsを使ったClaims Processingの最適化を始めるために、複雑な技術知識は必要ありません。ガイド付きのアプローチにより、すぐに価値ある情報を抽出するための明確な枠組みを提供します。請求ワークフローに潜むボトルネックや非効率を見つけ出し、対象を絞った改善を実施できます。Duck Creek Claimsシステムの可能性を最大限に引き出し、請求業務を競争優位へと変えていきます。

保険金請求処理 保険金請求の解決 保険金請求 損害査定 コンプライアンス分析 処理時間の短縮 保険金請求の決済 不正検知 保険金請求のライフサイクル 保険業務 保険金支払査定 保険金請求対応

よくある問題と課題

影響している課題を特定

請求は受付から解決までに時間がかかることが多く、顧客満足度の低下と運用コストの増加につながります。処理期間が長引くと、契約者の不満が高まり、保険会社の管理コストも増加します。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsにおける請求処理の全経路を分析し、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正確に特定します。この情報により、ワークフローを効率化し、全体のサイクル時間を短縮できます。

請求では、追加情報の要求が何度も発生したり、支払額の再計算が必要になったりするなど、手戻りが頻繁に発生します。これにより貴重なリソースが消費され、処理時間が延び、Claims Processingの運用コストが増加します。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsのデータに含まれるすべての逸脱と手戻りループをマッピングし、繰り返しが発生する具体的な段階と理由を特定します。この可視性により、不要な反復を減らすための対象を絞ったプロセス改善が可能になります。

Payment AuthorizationやClaim Decision Madeなどの重要な承認ステップがボトルネックとなり、請求解決に大幅な遅延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接影響し、顧客満足度の低下につながります。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsシステム内で請求が処理される流れを可視化し、請求が滞留している箇所を正確に示します。特定の承認ポイントや担当者に滞留している場合も把握できるため、遅延箇所を特定して迅速に対応できます。

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可能性があります。目標未達が続く場合、プロセスに根本的な非効率があることを示しています。
ProcessMindは、実際の請求処理期間をResolution Target Dateやその他の設定済みSLAと比較し、要件を満たしてい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、Claims Processingにおけるコンプライアンスを確保するための先回りした対応が可能になります。

請求が規定の標準業務手順に従わず、さまざまな経路やアクティビティの順序で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エーションを自動的に発見して可視化し、理想的なプロセスモデルと比較します。逸脱が発生する箇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。

Assigned Adjusterや部門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が生じています。この偏りは、請求処理の遅延、疲弊、全体的な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、負荷が集中しているアジャスターやチームを特定します。業務を再配分する機会も明らかにし、Claims Processing全体のリソース配分を改善します。

請求では、初回申請の不備や案内の不足により、Additional Information Requestedイベントが何度も発生することがあります。追加の要求が発生するたびに請求のライフサイクルが長引き、契約者の不満も高まります。
ProcessMindは、Additional Information Requestedアクティビティが繰り返し発生する請求を特定し、その直前のステップと、通常要求される情報の種類を分析します。これにより、Duck Creek Claimsにおけるデータ収集の不備の根本原因を特定できます。

Settlement Calculatedのプロセスでは、非効率な処理が発生し、支払金額の遅延や誤りにつながることがあります。その結果、再計算や紛争対応にコストがかかり、保険金請求者のClaims Processingに対する体験にも悪影響を及ぼす可能性があります。
ProcessMindは、Duck Creek Claims内のSettlement Calculatedワークフロー全体を追跡し、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。これにより、正確性と処理速度の向上を図れます。

Reason for Rejectionに示されるように、プロセスの早い段階で却下される保険金請求が多く、再申請や不服申立てにつながることがあります。これにより、Claims Processingの作業量と管理コストが増え、解決までの時間も長くなります。
ProcessMindは最終的に却下された保険金請求を分析し、却下イベントの前に発生した共通のパターンやアクティビティを特定するため、プロセスの経路をさかのぼります。これにより、Duck Creek Claimsにおける却下の主な原因を明らかにできます。

組織では、Claim SubmittedからClaim Closedまで、保険金請求の全体の流れを明確かつ網羅的に把握できていないことがあります。この見えない部分が、全体に影響する問題の特定を妨げ、戦略的な改善を難しくします。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsにおけるすべての保険金請求について、実際のエンドツーエンドの流れを完全に再構成します。すべての経路とバリエーションをインタラクティブなビジュアルマップで確認でき、Claims Processing業務の透明性を大きく高めます。

保険金請求のInvestigation StartedからInvestigation Completedまでの段階では、非効率な処理、長い所要時間、不要な手順が発生することがあります。その結果、全体のサイクルタイムが長くなり、請求解決にかかるコストも増加します。
ProcessMindは、調査段階の具体的なアクティビティを分析し、Duck Creek Claimsにおけるボトルネック、順番に処理すべき並行アクティビティ、Investigation StartedとInvestigation Completedの間にある不要な遅延を特定します。

一般的な目標

成功の状態を定義

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。解決を早めることは、顧客維持率に直接影響するだけでなく、リソースの余力を生み、組織の財務状態の改善にもつながります。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsワークフローにおける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。各アクティビティとバリアントのサイクルタイムを分析することで、プロセス改善の対象を絞り込み、全体の解決時間を20～30％削減できる可能性があります。

手戻りは、無駄な作業、コストの増加、サイクルタイムの長期化を招き、収益性と顧客体験に直接影響します。不要な反復処理を減らすことで、保険金請求を常に最初から正しく処理できるようになります。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsにおけるすべての保険金請求の経路を詳細に可視化し、請求が頻繁にループバックしたり再処理されたりする箇所を示します。こうした逸脱を可視化することで発生要因を特定し、ワークフローを効率化する変更を実施できます。手戻りを50％以上削減し、プロセスの流れを改善できる可能性があります。

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に違反する可能性があります。この重要な段階を迅速化することで、支払いを早め、より迅速なサービスを提供でき、保険会社の評価向上にもつながります。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsで保険金請求の承認を遅らせている具体的な段階と担当者を特定します。リソース配分と引き継ぎ時間を分析することで、プロセス上の例外を把握し、より迅速な意思決定手順を導入できます。対象を絞った改善により、承認サイクルを15～25％短縮できる可能性があります。

保険金請求の解決目標を達成することは、顧客からの信頼と規制上のコンプライアンスに欠かせません。請求を継続的に期限内に解決することは、優れた業務運営と保険契約者への責任を示します。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsで目標解決日から逸脱した保険金請求の経路を明確に示します。実績と目標のタイムラインを比較し、遅延理由を特定したうえで、SLAの遵守率を高めるプロセス変更を実施できます。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、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ることで、担当者や請求種別にかかわらず、すべての保険金請求を効率的かつ一貫して処理できます。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsにおける実際の保険金請求プロセスのバリアントをすべてビジュアルマップで示し、理想的な経路からの逸脱を明らかにします。コンプライアンスに反する経路や非効率な経路を特定することで、ベストプラクティスを徹底し、プロセスのばらつきを抑えられます。その結果、より一貫性と予測可能性の高いClaims Processing業務を実現し、処理エラーを最大20％削減できます。

査定担当者間で業務量に偏りがあると、一部の担当者が疲弊する一方で、他の担当者の稼働率が低下し、業務効率と従業員の士気に影響します。適切に配分することで、公平な割り当てとチーム全体の生産性向上を実現できます。
ProcessMindは、Duck Creek Claims環境におけるリソースの利用状況を分析し、査定担当者の案件処理状況と、業務量の偏りによって発生するボトルネックを明らかにします。キャパシティの問題と業務量の不均衡を特定することで、リソースを効果的に再配分し、処理速度を高め、査定担当者の負担を10～15％軽減できます。

追加情報の依頼が頻繁に発生すると、保険金請求のサイクルが長くなり、保険契約者の不満につながります。こうした依頼を減らすことで、業務効率を高め、解決を早め、顧客満足度を向上できます。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsで追加情報の依頼を引き起こす具体的な段階と条件を特定します。これらのパターンを分析することで、初期のデータ収集を改善したり、社内での情報共有を効率化したりできます。不要な情報依頼を20％削減し、遅延を抑えられる可能性があります。

保険金支払額の計算ミスは、金額の不一致、手戻り、保険契約者との紛争につながる可能性があります。精度を高めることで、公平な支払いを実現し、管理業務の負担を減らせます。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsで支払額の再計算や紛争につながるプロセスのバリアントを示します。前段のアクティビティとデータ入力を分析し、計算誤りの根本原因を特定することで、より一貫性と正確性の高い計算を実現するプロセス再設計につなげられます。エラーを10％以上削減できる可能性があります。

初期段階での却下率が高い場合、保険金請求の提出、適格性確認、コミュニケーションに問題がある可能性があり、顧客の不満と処理コストの増加につながります。この率を下げることで、初回承認率を高められます。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsで初回の保険金請求却下につながる共通の経路と条件を特定します。初期審査のプロセスと典型的な却下理由を分析することで、提出ガイドラインや審査基準を改善できます。初回却下率を15～20％低減し、処理量を高められる可能性があります。

保険金請求の全体の流れを明確に把握できないと、効果的な管理、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におけるすべての保険金請求の実際のエンドツーエンドの流れを自動的に再構成します。この詳細な全体像により、関係者は文書化されていないプロセスを特定し、相互依存関係を理解し、主要業績評価指標を監視できます。業務の透明性を高め、データに基づくプロセス改善を促進します。

非効率な調査は保険金請求のサイクルを長引かせ、貴重なリソースを拘束するため、業務コストと顧客体験に影響します。より早く解決するには、この段階の効率化が欠かせません。
ProcessMindは、Duck Creek Claimsの「Investigation Started」から「Investigation Completed」までのアクティビティにおけるばらつきと非効率を特定します。さまざまな調査経路と所要時間を分析することで、ベストプラクティスと改善領域を特定し、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の保険金請求処理向けに事前設定されたExcelデータテンプレートにアクセスし、ダウンロードします。このテンプレートにより、データをエクスポートするための最適な構造を準備できます。

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との連携をスムーズにし、データの不一致を防ぎながら分析の準備を短縮できます。

期待される成果

Duck Creek Claimsのデータに合わせた、入力可能なExcelテンプレートです。

得られる成果

保険金請求処理を可視化し、迅速な改善へ

ProcessMindは、Duck Creekにおける保険金請求処理の実際の流れを可視化し、隠れた非効率を明らかにします。ワークフローを改善するための具体的な情報を得て、解決までの時間を短縮できます。
  • 請求案件の開始から完了までを可視化
  • 主要なボトルネックと遅延を特定
  • 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

一般的な成果

Claims Processingにおける実際の効果

これらの成果は、組織が保険金請求処理のワークフローにプロセスマイニングを適用することで、通常得られる具体的なメリットを示しています。Duck Creek Claimsのデータから得た詳細な分析結果をもとに、ボトルネックの特定と排除、ワークフローの改善、保険金請求解決業務全体の効率化を通じて実現されます。

0 %
保険金請求の解決を迅速化

エンドツーエンドの所要時間の平均削減率

ボトルネックを特定して排除することで、組織は提出から完了までの保険金請求処理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

再処理が必要な保険金請求の削減率

プロセスマイニングは手戻りの根本原因を特定し、チームが対象を絞った改善を実施できるようにします。これにより、エラーと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 %
プロセス遵守率を向上

標準ワークフローの遵守状況を改善

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効果的に徹底できます。その結果、保険金請求の処理を一貫して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

承認所要時間の平均削減率

承認プロセスの遅延箇所を特定して改善することで、意思決定と支払承認を迅速化し、保険金請求のライフサイクル全体を短縮できます。
0 %
情報依頼を削減

不足データの依頼削減率

追加情報が頻繁に求められる理由を理解することで、初期受付フォームとプロセスを改善し、請求者の負担を減らしながら処理を早められます。
0 %
初回却下率を低減

初期段階での保険金請求却下の削減率

初回却下の理由を分析することで、組織は適格性基準と提出ガイドラインを見直せます。その結果、無効な保険金請求がプロセスに入るケースを減らせます。

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る場合があります。ここに示す数値は、さまざまな導入事例で確認された一般的な改善を反映しています。

推奨データ

まずは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ます。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

単一の保険金請求を識別する一意の識別子であり、ケースの主識別子として機能します。

重要な理由

プロセス内の関連するすべてのイベントを結び付け、請求のライフサイクルを最初から最後まで確認できる基本的なCase IDです。

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

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あり、請求プロセスの発見、分析、監視に欠かせません。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した時点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計算に欠かせません。パフォーマンス分析とボトルネックの特定が可能になります。

特定のアクティビティで請求の処理を担当する査定担当者の名前またはIDです。

重要な理由

リソースのパフォーマンス、業務量の平準化、協業パターンを分析できます。ボトルネックやトレーニングの必要性の特定にも役立ちます。

特定の時点でアクティビティまたは請求を担当する部門またはチームです。

重要な理由

機能領域別にパフォーマンスを分析できます。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します。

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

分析を区分するための重要な軸です。請求種別によって、プロセス、SLA、複雑さの水準が異なることが多いためです。

低・中・高など、請求の財務面または業務面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できます。より細か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全体のステータスです。たとえば、「Open」、「Pending」、「Closed」などです。

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。結果の分析やケースの絞り込みに欠かせません。

請求で報告された損害の見積額または実際の金額です。

重要な理由

請求の財務面を把握できます。請求額が処理経路、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・最適化するプロセスのステップ

これは最初のイベントであり、保険会社がFirst Notice of Loss（FNOL）を受け取ったことを示します。通常、代理店または保険契約者がシステムに初期の保険金請求情報を入力した際に、明示的な取引として記録されます。

重要な理由

このアクティビティは、保険金請求のライフサイクル全体の開始を示します。このイベントから他のイベントまでの時間を分析することは、総処理時間と受付業務の効率を把握するうえで重要です。

「Approved」、「Partially Approved」、「Denied」など、保険金請求に対する正式な判断を示すアクティビティです。最終判断のステータスに変更された時点から推定する、重要なマイルストーンです。

重要な理由

意思決定における主要なマイルストーンです。この時点までにかかる時間と判断結果は、プロセス分析と効率性を評価するうえで中心的な要素です。

計算された精算額の支払いが正式に承認されたことを示します。通常、管理者または別の権限者が関与する独立したステップで、明示的な承認取引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があります。「Claim Decision Made」からこの時点までの所要時間は、「Average Claim Approval Time」KPIで測定します。

保険金を支払う財務取引が実行されたことを示すアクティビティです。小切手、EFT、その他の方法で支払いが送付された際に生成される、明確で明示的なイベントです。

重要な理由

承認済みの保険金請求に対する財務上の支払い義務が完了したことを示します。「Payment Authorized」から「Payment Issued」までの時間から、財務部門の処理効率を把握できます。

このアクティビティは、保険金請求が正式に否認されるプロセス上の別の終了点を表します。請求の最終ステータスが「Denied」または「Rejected」に設定された時点で記録されます。

重要な理由

これは個別に分析する必要がある重要な結果です。請求が否認される理由とタイミングを把握することで、受付プロセスの改善とコンプライアンスの管理に役立ちます。

支払いが実行された、または請求が解決した後に、請求ファイルを管理上終了する最終アクティビティです。「Closed」への最終ステータス更新によって記録されます。

重要な理由

このアクティビティは、プロセスが正常に終了したことを示します。「Average End-to-End Claim Cycle Time」やその他の主要な期間指標を計算する際の終点になります。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングにより、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や、処理時間の長期化、非効率な支払額計算につながる領域を明らかにします。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。

実際のプロセス実行を分析することで、請求解決までの時間を短縮し、手戻りをなくせます。承認の迅速化、ポリシー遵守の一貫性向上、査定担当者の業務負荷配分の最適化が可能になります。その結果、効率が高まり、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（Claim ID）、アクティビティ名（例：「Claim Initiated」「Investigation Complete」）、各アクティビティのタイムスタンプが含まれます。査定担当者の詳細や請求種別などの追加属性があると、分析を深められます。

イベントログデータを抽出するため、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。その後、プロセスマイニングソフトウェアプラットフォームでデータを取り込み、分析します。データを正しい形式に整えるため、基本的なデータ変換スキルが必要になる場合があります。

初期データの抽出とモデル設定は、データの可用性と複雑さによりますが、通常数週間以内に完了できます。初期モデルが確立されると、ほぼすぐにインサイトを得られます。継続的な監視により、改善の機会を継続的に見つけられます。

いいえ。プロセスマイニングは、Duck Creek Claimsシステムの過去データへの読み取りアクセスだけを必要とするため、業務への影響を抑えて実施できます。分析中に稼働中の業務を妨げたり、現在のITインフラを変更したりする必要はありません。改善の実施は別のステップです。

まず、請求処理時間の短縮など、明確な業務上の問題や改善目標を特定します。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ソースを特定し、データ抽出方法を確立します。この基盤作りにより、目的を絞った効果的な分析が可能になります。

はい。イベントデータ内のアクティビティを特定の査定担当者に関連付けることで、個人およびチームの業務負荷のパターンを可視化できます。偏りを特定し、成果の高いワークフローを把握するとともに、研修やプロセス調整によって査定チーム全体の効率を高められる領域を見つけられます。リソース最適化に向けた具体的なインサイトが得られます。

請求案件の滞留を解消：今すぐ保険金請求処理を最適化

ストレートスルー処理率70％を達成し、コストと遅延を削減します。

無料トライアルを開始

14日間無料でお試しいただけます。クレジットカードは必要ありません。