保険金請求プロセスを改善
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。
請求処理改善の6ステップ
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。
データをエクスポート
その重要性
ProcessMindが請求の流れを正確に可視化し、傾向を把握して根本的なボトルネックを特定するには、十分な期間の履歴データが欠かせません。
期待される成果
直近の請求処理の実績を反映した完全なデータセット。
データセットをアップロード
その重要性
このステップで実際のクレームプロセスの自動発見が始まり、分析の全期間を通じてデータのプライバシーと完全性を確保します。
期待される成果
貴社の保険金請求データは安全に処理され、可視化と分析の準備が整いました。
プロセスを分析
実施すること
請求業務に特化した自動生成のビジュアルプロセスマップとdashboardを確認しましょう。AIのインサイトで、非効率やコンプライアンスの抜け漏れ、根本原因をピンポイントで特定できます。
その重要性
実際のクレームプロセスの流れとバリエーションを把握することで、埋もれたボトルネックや、効率・顧客満足を大きく高められる改善余地が見えてきます。
期待される成果
プロセスのばらつきとボトルネックを明確にし、データに基づく改善提案を提示します。
改善の実施
実施すること
ProcessMindで見つかった改善機会に優先順位を付け、具体的なアクションプランに落とし込みます。Duck Creek Claimsのworkflowや運用手順に変更を組み込みます。
その重要性
インサイトに基づくアクションは、サイクルタイムを短縮し、処理コストを削減し、コンプライアンスを強化します。結果として保険契約者の満足度向上につながります。
期待される成果
事実に基づくプロセスインサイトから、請求処理を最適化するピンポイントの改善を実施。
プロセスを監視
実施すること
Duck Creek Claimsから最新の請求データを定期的にProcessMindへ再アップロードしましょう。実施した改善の効果やプロセスの変化を継続的に追跡できます。
その重要性
継続的なモニタリングにより、改善効果を維持しつつ、新たな逸脱や機会を先回りで検知。業務の継続的な高度化を推進します。
期待される成果
KPIの改善、効率の持続、そして俊敏な請求オペレーションを実現。
ご提供内容
クレーム処理を可視化して、すばやく改善
- 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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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