保険金請求プロセスを改善

Duck Creek Claimsの処理を最適化するための6ステップガイド
保険金請求プロセスを改善
プロセス: 保険金支払業務
システム: Duck Creek Claims

Duck Creek Claimsの保険金支払を最適化して決定をスピードアップ

請求処理は複雑になりやすく、避けられる遅延や思わぬコンプライアンス問題を招くことがあります。私たちのプラットフォームはプロセスを明快に可視化し、workflow 上のボトルネックや潜在的な非効率を特定します。ガイド付きのアプローチで、業務を効率化し、コストを削減し、顧客満足を高める方法が見えてきます。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

保険会社にとって保険金請求プロセスの最適化が不可欠な理由

保険金請求の処理は、保険事業を支える根幹です。単に支払いを処理するだけではありません。契約者への姿勢、財務の健全性、法令順守への取り組みをそのまま映し出します。Duck Creek Claims のように堅牢なシステムを使っていても、非効率が残れば悪影響は連鎖します。手戻りや手作業の介入による運用コストの増加、遅延と不透明さに起因する顧客満足度の低下、業界規制の不遵守リスクの上昇。初回受付から最終支払いまでの「最適化されていない請求ジャーニー」には見えないコストが潜み、収益を圧迫し、ブランド価値を損ないかねません。まずは Duck Creek Claims 上で請求が実際にどう流れているかを把握すること。ここから、課題を成長とロイヤルティ向上の機会へ変える一歩が始まります。

Duck Creek Claims における Process Mining で効率を引き出す

Process Mining は、Duck Creek Claims 内の請求業務の現実を可視化する強力なレンズです。従来のレポートや BI が「何が起きたか」を示すのに対し、Process Mining は「どう起きたか」を明らかにします。Claim Submitted から Claim Closed に至るまで、各請求の軌跡をイベントデータからたどり、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築します。これにより、次のことが可能になります。

  • 実態の見える化: 請求が実際に通っている経路を把握し、理想プロセスからの代表的な逸脱を特定します。Additional Information Requested が繰り返し発生し、差し戻しループになっていないかを可視化します。
  • ボトルネックと遅延の特定: 請求がどこで滞留しているかを自動で特定します。特定の Department、Assigned Adjuster、あるいは Investigation Started や Payment Authorized のようなアクティビティ単位で把握し、Claims Processing のサイクルタイムを延ばしている正確なポイントを明らかにします。
  • 非効率の原因分析: なぜそのボトルネックが起きるのかを深掘りします。遅延を引き起こしがちな特定の Claim Type はないか、あるいは特定の Submission Channel 由来の請求に偏りがないかを分析します。
  • コンプライアンスの担保と逸脱検知: SOP(標準作業手順)や規制要件の未遵守を自動検知。スキップされた手順や無許可のショートカットを洗い出し、リスクを未然に防ぎます。
  • 精緻なパフォーマンス計測: 請求種別ごとの cycle time、各アクティビティの所要時間、Resolution Target Date への準拠状況を正確に把握し、データドリブンな運用管理を実現します。

この詳細分析により、思い込みから脱却し、Duck Creek Claims 環境に特化した的確な process optimization を進めるための確かな根拠が得られます。

請求ワークフローの主要な改善領域

Duck Creek Claims のデータから得た Process Mining の洞察を活用すると、数多くの claims processing improvement の機会が開けます。

  • サイクルタイム短縮: アクティビティ間の不要な待ち時間を特定・排除し、ハンドオフを簡素化、キューを最適化して、Claim Submitted から Payment Issued までの時間を短縮します。
  • 手戻り・冗長作業の削減: 繰り返し発生するアクティビティや差し戻しにつながる手順を特定し、初回で正しく完了できるよう介入策を設計します。
  • リソース活用の最適化: アジャスターの負荷を可視化し、過不足のある領域を見極めてタスクを再配分。品質を損なわずに効率を最大化します。
  • コンプライアンス遵守の強化: 不遵守につながるプロセス逸脱を先回りで検知し、Duck Creek Claims 上のトレーニングやシステムルールを的確に見直します。
  • 自動化余地の発見: 反復的・ルールベースの作業を洗い出し自動化。担当アジャスターを、より複雑で高付加価値の業務に振り向けます。
  • 顧客満足度の向上: 迅速で透明性の高い Claims Processing により、契約者の体験が向上し、信頼とロイヤルティを強化します。

保険金請求プロセスの効率化で得られる定量的な効果

Process Mining の洞察を戦略的に適用すれば、Duck Creek Claims の運用において大きく、かつ測定可能な改善が期待できます。

  • 請求解決の迅速化: 大幅に Claims Processing のサイクルタイムを短縮し(多くの場合 15~30%以上)、支払いのスピードアップと顧客満足度向上を実現します。
  • 運用コストの削減: 手戻りの削減、不要な手作業の排除、リソース配分の最適化により、確かなコストセーブを達成します。
  • コンプライアンス体制の強化: プロセスが内外の基準を継続的に満たすことで、規制リスクを軽減し、罰金等の回避につなげます。
  • 従業員の生産性向上: より明確で効率的なワークフローにより、アジャスターやスタッフのストレスを減らし、アウトプットを高めます。
  • 優れた顧客体験: 迅速かつ公正な請求解決を提供し、長期的な契約者関係を育みます。
  • データドリブンな戦略立案: システム設定やトレーニング、Duck Creek Claims への将来投資に関する意思決定を裏付けるエビデンスを獲得します。

はじめ方:Claims Processing を卓越水準へ

Duck Creek Claims を用いた Claims Processing の process optimization は、高度な技術スキルがなくても始められます。弊社のガイドに沿えば、すぐに価値あるインサイトを抽出できる明確な枠組みを得られます。まずはワークフロー内の ボトルネック や非効率をあぶり出し、ピンポイントの改善を実装しましょう。Duck Creek Claims の潜在力を最大化し、請求業務を競争優位へと変革します。

保険金支払業務 支払決定 保険金請求 損害査定 コンプライアンス分析 サイクルタイム短縮 保険金支払確定 不正検知

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

請求は受付から解決までに時間がかかりがちで、顧客満足の低下や運用コスト増につながります。
ProcessMind は Duck Creek Claims 内の請求ジャーニー全体を分析し、提出・審査・支払いといった各活動の間で、遅延が正確にどこで発生しているかを特定します。これにより workflow を最適化し、総サイクルタイムを短縮できます。

追加情報の再依頼や示談金額の再計算など、請求では手戻りが発生しがちです。これによりリソースが消費され、処理は長引き、オペレーションコストも増大します。
ProcessMind は Duck Creek Claims のデータから、逸脱やリワークのループを網羅的にマッピングし、繰り返しが発生する工程と理由を特定します。可視化により、無駄な反復を減らすためのピンポイントな改善が可能になります。

支払い承認や最終判断などの重要な承認ステップは、しばしばボトルネックとなり、請求解決の遅延を招きます。遅れは保険金の支払時期に直結し、顧客満足度の低下につながります。
ProcessMindはDuck Creek Claims上の請求フローを可視化し、どの承認ポイントやどの担当ロールで滞留しているかを明確に示します。遅延の発生箇所をピンポイントで特定できるため、迅速な介入が可能です。

多くの請求が目標解決日や社内SLAを満たせず、法規制上のリスクや契約者からの信頼低下を招いています。こうした未達が続くのは、業務プロセスに潜む非効率のシグナルです。
ProcessMindは実績のタイムラインを目標解決日や各種SLAと突き合わせ、非遵守ケースと遅延を引き起こしたアクティビティを可視化します。請求業務におけるコンプライアンス確保に向け、先手の対策を可能にします。

請求は、定められた標準手順どおりではなく、実際にはさまざまな経路や順序で処理されがちです。このばらつきはミスの温床となり、監査を難しくし、効率の標準化を阻みます。
ProcessMind は Duck Creek Claims の実行データから、実際に起きているすべてのプロセスバリエーションを自動発見・可視化し、理想モデルと照合します。どこで、なぜ逸脱が発生しているかを明らかにし、ベストプラクティスの定着を後押しします。

Assigned Adjuster や部門間で業務が均等に配分されておらず、あるリソースは逼迫し、別のリソースは遊休状態に。結果として遅延やバーンアウト、クレーム対応全体の非効率を招きます。
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実行状況を分析し、過負荷のアジャスターやチームを特定、業務再配分の機会を明らかにします。これにより、クレーム処理全体でのリソース活用を最適化できます。

初回提出の不備や指示の曖昧さにより、『追加情報の依頼』が何度も発生することがあります。依頼が増えるほどライフサイクルは長期化し、契約者の不満にもつながります。
ProcessMind は『Additional Information Requested(追加情報の依頼)』が繰り返される請求を特定し、その直前のステップや求められる情報の種類を分析します。Duck Creek Claims における不十分なデータ収集の根本原因を突き止めます。

「Settlement Calculated」の工程には非効率が潜みやすく、支払額の遅延や誤りにつながることがあります。再計算や紛争の発生を招き、加入者の請求体験を損なう要因にもなります。
ProcessMindはDuck Creek Claims内のSettlement Calculatedのworkflow全体をトレースし、誤りにつながり得る不要なループ、遅延、手作業の介入を可視化。精度とスピードの最適化を支援します。

プロセスの早い段階で多くの請求が却下理由により拒否され、再提出や異議申立てにつながることがあります。これが追加の作業を生み、解決を遅らせ、請求処理の事務負担を増やします。
ProcessMind は最終的に却下された請求を遡って分析し、却下イベント直前に共通して現れる経路やアクティビティを特定。Duck Creek Claims における却下の主要因を明らかにします。

多くの組織では、Claim Submitted(請求提出)からClaim Closed(クローズ)までの全体像を一望できていません。その“見えない領域”が、構造的な課題の特定を難しくし、戦略的な最適化の足かせになります。
ProcessMindはDuck Creek Claimsのすべての請求について、実際のエンドツーエンドの流れを再構築。あらゆるパスとバリアントをインタラクティブなビジュアルで提示し、請求プロセスにかつてない透明性をもたらします。

請求処理の「Investigation Started」から「Investigation Completed」までのフェーズは、非効率や過度なリードタイム、不要な手順が発生しがちです。結果として全体のサイクルタイムが延び、解決コストも増加します。
ProcessMindはDuck Creek Claimsの調査フェーズ内のアクティビティを解析し、ボトルネック、本来は直列化できる並行作業、両ステップ間の不要な待ち時間などを特定します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

保険金請求の処理が長引くと、顧客満足は下がり、業務コストは膨らみます。早期解決は解約防止に直結し、リソースの有効活用にもつながって、組織の収益性を押し上げます。
ProcessMindはDuck Creek Claimsの実際のワークフローを可視化し、遅延の原因となるボトルネックや非効率な経路を特定します。アクティビティやバリアントごとのサイクルタイムを分析することで、最も効く改善ポイントに絞り込み、全体の解決までのリードタイムを20〜30%短縮することを目指せます。

再作業は無駄な工数、コスト増、サイクルタイムの延伸を招き、収益性と顧客体験を直撃します。手戻りを最小化できれば、毎回「最初から正しく」処理できます。
ProcessMindはDuck Creek Claimsのすべての請求パスを詳細に可視化し、どこでループや再処理が起きているかを明確化。逸脱を見える化することでトリガーを特定し、workflowのスリム化につながる変更を実装できます。再作業を50%以上削減し、プロセスフローの効率を高めることを目指せます。

請求承認の遅れは顧客満足度に直結し、SLAの未達にもつながります。この重要工程をスピードアップすれば、支払いが迅速になり、対応力も向上してブランド評価を高められます。
ProcessMindはDuck Creek Claims内で承認遅延を招いているステージや担当ロールを特定します。リソース配分や引き継ぎ時間を分析し、例外パターンを洗い出して意思決定を加速する運用ルールを導入。狙いを絞った改善で承認サイクルを15〜25%短縮することを目指せます。

請求の目標解決期日を守ることは、顧客の信頼と規制遵守の両面で不可欠です。期限どおりに解決し続けることは、運用の健全性と契約者へのコミットメントの証しでもあります。
ProcessMindはDuck Creek Claimsにおける実績のパスを可視化し、目標解決日から逸脱している流れを明確化。実績と目標のタイムラインを比較して遅延要因を特定し、SLA順守率を引き上げるプロセス変更を後押しします。オンタイム解決率90%以上を狙えます。

プロセスの不一致は、品質のムラやコンプライアンスリスク、サイクルタイムの不安定化を招きます。ワークフローを標準化すれば、アジャスターや請求種別に関わらず、効率的で一貫した処理が可能になります。
ProcessMind は、Duck Creek Claims における実際のすべてのプロセスバリアントを可視化し、理想的な経路からの逸脱を明らかにします。非準拠・非効率な経路をハイライトすることで、ベストプラクティスの徹底とばらつきの抑制を後押しし、より一貫性のある予測可能な運用と、最大20%の処理ミス削減につなげます。

アジャスター間で業務量に偏りがあると、一部はバーンアウトし、別のメンバーは手待ちになり、効率やモチベーションに悪影響が出ます。最適な配分は公正性を確保し、チームの生産性を最大化します。
ProcessMind は Duck Creek Claims 環境におけるリソース活用を分析し、アジャスターの案件のさばき方や、偏りが原因でどこにボトルネックが生じているかを明らかにします。キャパシティの課題や業務量の不均衡を特定し、リソースを効果的に再配分することで、処理スピードを向上させ、アジャスターのストレスを10〜15%軽減できます。

追加情報の依頼が多いと、請求サイクルは長期化し、契約者の不満も高まります。これを減らせば、業務効率が上がり、解決までの時間短縮と顧客満足の向上につながります。
ProcessMind は、Duck Creek Claims 内で追加情報の依頼を発生させる具体的なステージや条件を可視化します。パターンを分析し、初期の情報収集を見直したり社内の情報共有を効率化することで、不要な依頼を約20%削減し、遅延の低減が期待できます。

示談金・支払額の計算ミスは金額差異や手戻りを生み、保険契約者とのトラブルにもつながります。精度を高めることは、公正な支払いと事務負荷の軽減に直結します。
ProcessMindはDuck Creek Claims内で再計算や金額争いにつながるプロセスバリアントを可視化。直前のアクティビティや入力データを分析し、誤差の原因を突き止めてプロセスを再設計。計算の一貫性と精度を高め、エラーを10%以上削減することを目指せます。

初期段階での却下率が高いのは、申請内容、適格性チェック、またはコミュニケーションに問題があるサインです。顧客の不満や処理コスト増につながります。率を下げることで初回通過率が向上します。
ProcessMind は、Duck Creek Claims における初期却下につながる典型的な経路と条件を特定します。初期審査プロセスや代表的な却下理由を分析し、提出ガイドラインや審査基準を改善することで、初期却下率を15〜20%低減し、スループットの向上につなげます。

請求全体の見通しが悪いと、適切な管理や課題の特定、戦略立案が進みません。可視化が進めば、意思決定は速く正確になり、先回りの対応が可能になります。
ProcessMind は Duck Creek Claims のあらゆる請求について、実際の end-to-end の流れを自動で再現します。この包括的なビューにより、未文書のプロセスの洗い出し、相互依存関係の把握、主要 KPI の監視が可能に。オペレーションにかつてない透明性をもたらし、データドリブンなプロセス改善を後押しします。

調査が非効率だとサイクルが長期化し、貴重なリソースも占有されます。結果として運用コストや顧客体験に悪影響が出ます。迅速な解決にはこのフェーズの効率化が重要です。
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のばらつきや非効率を特定できます。経路ごとの所要時間を分析し、ベストプラクティスと改善ポイントを特定することで、調査時間を10〜20%短縮できる可能性があります。

請求処理改善の6ステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施すること

Duck Creek Claims の請求処理向けに事前設定済みの Excel データテンプレートにアクセスし、ダウンロードしてください。データエクスポートに最適な構造を提供します。

その重要性

最初から正しいデータ構造を用意しておくことで、ProcessMind との連携がスムーズになり、データ不整合を防ぎ、分析の立ち上げを加速できます。

期待される成果

Duck Creek Claims のデータに最適化された、すぐに使える Excel テンプレート。

ご提供内容

クレーム処理を可視化して、すばやく改善

ProcessMindはDuck Creekにおける請求処理の“本当の流れ”を可視化し、見えにくい非効率を一つひとつあぶり出します。アクションにつながるインサイトでworkflowを最適化し、解決を加速させます。
  • クレームのエンドツーエンドの流れを可視化
  • 主要なボトルネックと遅延要因を特定
  • コンプライアンス逸脱の特定
  • 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

想定される効果

請求業務にもたらす実務上の効果

これらの成果は、請求処理workflowにプロセスマイニングを適用することで、企業が一般的に得られる具体的な効果を示しています。Duck Creek Claimsのデータから得られる詳細なインサイトを活用し、ボトルネックの特定と解消、workflowの最適化、請求解決の全体効率向上によって実現します。

0 %
請求解決をスピードアップ

エンドツーエンドの所要時間の平均短縮

ボトルネックを特定・解消すれば、受付からクローズまでの処理時間を大幅に短縮でき、効率と顧客満足度が向上します。

0 %
請求の再作業を削減

再処理が必要な請求の削減

Process Miningは手戻りの根本原因を突き止め、エラーや不要な再処理を減らすピンポイントな改善を後押しします。時間とリソースの節約につながります。

0 %
プロセス準拠率の向上

標準ワークフローの遵守向上

理想プロセスからの逸脱を可視化することで、標準手順の徹底が進み、一貫性があり予測可能な請求対応が可能になります。

0 days
請求承認を高速化

承認所要時間の平均短縮

承認フロー内の遅延ポイントを特定して最適化すれば、意思決定と支払許可が速まり、請求ライフサイクル全体のスピードが上がります。

0 %
追加情報の再依頼を削減

不足データの照会件数を削減

追加情報の要求が頻発する理由を把握できれば、初期受け付けフォームや業務フローを改善でき、申請者の負担を減らし、処理を加速できます。

0 %
初回却下率の低減

初期却下件数の削減

初回の差し戻し理由を分析することで、適格基準や提出ガイドラインを見直し、プロセスに流入する不備のある請求を減らせます。

効果は、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、複数の導入事例で一般的に確認された改善幅を示したものです。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから着手し、必要に応じて広げていきましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

1件の保険金請求を一意に識別するIDで、主要なケース識別子として機能します。

その重要性

プロセス内の関連イベントをすべて結びつけ、クレームのライフサイクルをエンドツーエンドで把握するために不可欠な Case ID です。

請求で特定時点に発生したビジネスアクティビティまたはイベントの名称。

その重要性

Activity Nameはプロセスフローの各ステップを定義する項目で、請求プロセスの発見・分析・モニタリングの土台になります。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した時刻を示すタイムスタンプ。

その重要性

この timestamp は、サイクルタイムや所要時間など時間ベースの各種指標を算出するうえで不可欠で、パフォーマンス分析やボトルネックの特定を可能にします。

そのアクティビティで請求を担当したアジャスターの氏名またはID。

その重要性

リソースのパフォーマンス、負荷分散、連携パターンを分析でき、ボトルネックやトレーニング課題の特定に役立ちます。

その時点でアクティビティまたは請求を担当する部門・チーム。

その重要性

機能領域別のパフォーマンス分析が可能になり、部門横断のハンドオフやチームごとのボトルネックを可視化します。

保険金請求のカテゴリー(自動車、財物、賠責など)。

その重要性

請求タイプはプロセスやSLA、複雑さがしばしば異なるため、分析をセグメント化するうえで不可欠な軸です。

請求の金銭面・業務面の複雑度を表す区分(低・中・高など)。

その重要性

請求を複雑さでセグメント化でき、きめ細かなパフォーマンス分析や、サイクルタイムやコストの現実的なベンチマーク設定が可能になります。

特定時点での請求の全体ステータス(Open、Pending、Closedなど)。

その重要性

請求の現在の状態と最終結果を把握するためのスナップショットを提供し、結果分析やケースの絞り込みに欠かせない情報です。

請求で報告された損害の概算または実額。

その重要性

請求に対する金額面のコンテキストを付与し、その価値が処理経路・所要時間・結果にどう影響するかを分析できます。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

最初のイベントであり、保険会社が損害の第一報(FNOL: First Notice of Loss)を受領したことを表します。代理店や契約者が初期クレーム情報をシステムに入力した際に、明示的なトランザクションとして記録されるのが一般的です。

その重要性

このアクティビティは、保険金請求ライフサイクル全体の起点です。このイベントから他のイベントまでの経過時間を分析することで、総処理時間や受付効率を把握できます。

このアクティビティは 'Approved'、'Partially Approved'、'Denied' などの正式な判断を表します。最終決定ステータスへの変更から見て取れる重要なマイルストーンです。

その重要性

重要な意思決定のマイルストーンです。この時点に至るまでの所要時間と決定の結果は、プロセス分析や効率化の核心となる要素です。

算出された支払額の正式承認を示します。多くの場合、管理者などの承認権限者が関与する独立したステップで、明示的な承認トランザクションとして記録されます。

その重要性

支払い前の重要な管理ポイントで、ボトルネックになり得ます。「Claim Decision Made」からここまでの所要時間は、KPI「Average Claim Approval Time」で計測します。

このアクティビティは、保険金支払いのための決済が実行されたことを示します。小切手やEFTなどで支払いを送金・発送した時点で生成される、明確なイベントです。

その重要性

承認済みクレームに対する金銭的義務の履行完了を示します。「Payment Authorized」から「Payment Issued」までの時間は、財務部門の業務効率を表します。

このアクティビティは、請求が正式に否認(不承認)となった場合の別の終了形を表します。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。

その重要性

これは個別に分析すべき重要なアウトカムです。いつ・なぜ請求が否認されるのかを把握することで、受付プロセスの改善やコンプライアンス管理に役立ちます。

最終アクティビティであり、支払い実行または和解後にクレームファイルを事務的にクローズすることを示します。ステータスが最終的に「Closed」へ更新された時点で記録されます。

その重要性

本プロセスの完了を示すアクティビティです。「Average End-to-End Claim Cycle Time」などの所要時間KPIを算出する際の終点です。

よくある質問

よくある質問

Process MiningはDuck Creek Claimsのworkflow内にあるボトルネック、手戻りループ、非遵守を可視化します。標準手順からの逸脱や、サイクルタイムの長期化・非効率な支払算定に影響する要因を明らかにします。この粒度の高い洞察により、請求が実際にたどっている道筋を正しく理解できます。

実際のプロセス実行データを分析することで、Process Mining は請求解決までの時間を短縮し、手戻りを排除します。承認の迅速化、ポリシー順守の徹底、アジャスターの業務負荷の最適配分を実現できます。結果として、業務効率が向上し、コスト削減に大きく貢献します。

プロセスマイニングには、まず Duck Creek Claims のイベントログが必要です。含めるべき主な項目は、ケースID(Claim 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です。さらに、アジャスター(損害調査担当者)の情報や請求種別といった属性を加えると、分析の質が上がります。

イベントログ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。その後、プロセスマイニングのプラットフォームに取り込み、分析します。データを正しい形式に整えるために、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。

初期のデータ抽出とモデル設定は、データの可用性や複雑さにもよりますが、通常は数週間で完了します。初期モデルができれば、ほぼ即座にインサイトを得られます。継続的なモニタリングにより、常に最適化の機会を見つけられます。

いいえ。Process Miningは非侵襲型で、Duck Creek Claimsの履歴データへの読み取り権限のみを要します。分析段階で本番運用に干渉したり、既存のIT基盤を変更する必要はありません。改善策の実装は別フェーズで行います。

まず、請求のサイクルタイム短縮など、明確なビジネス課題や改善目標を定めます。次にITチームと連携し、Duck Creek Claims内の関連するイベントデータのソースを特定し、抽出方法を整備します。こうした土台づくりが、的確で効果的な分析につながります。

はい。イベントデータの各アクティビティを特定のアジャスターに紐づけることで、個人とチームの業務量パターンを可視化できます。偏りの検出に加え、高パフォーマンスな workflow の特定や、教育・業務見直しで効率を高められる領域の発見にも役立ちます。リソース最適化に直結する実践的な示唆が得られます。

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