保険金請求プロセスを改善
迅速な解決のためのGuidewire ClaimCenterでの保険金請求最適化
オペレーションに潜むムダやプロセスのばらつきを可視化します。ボトルネックを特定し、理想の経路からの乖離や遅延の根本原因を把握できます。データドリブンなインサイトでワークフローを効率化し、運用コストを下げ、プロセス全体のパフォーマンスを高めます。
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
なぜ保険金請求(クレーム)業務の最適化が重要なのか
損害保険(P&C)会社にとって、保険金請求(クレーム)業務は事業の中核です。顧客満足、運営コスト、規制対応に直結します。競争が激しい市場では、処理のスピードと透明性が大きな差別化要因になります。一方、請求の種類や複雑な約款、外部先とのやり取りが絡み合うため、遅延や非効率、コスト増が生じがちです。Guidewire ClaimCenter のような強力な基盤があっても、実運用は理想のプロセスから乖離することがあります。見えないボトルネック、手作業の回避策、標準外の手順が積み重なると、サイクルタイムは伸び、事務コストは膨らみ、契約者の不満も高まります。まずは ClaimCenter 上でのクレーム業務の実態(as-is)を正しく把握することが、潜在的なコストセンターを、無駄のない顧客起点のオペレーションへと変える第一歩です。
Process Mining がクレームのワークフローを照らし出す
Process Mining は、Guidewire ClaimCenter に蓄積されたイベントログをもとに、クレーム業務をデータドリブンに緻密に分析する手法です。従来の BI や手作業の業務可視化と異なり、'Claim Submitted'、'Initial Review Performed'、'Payment Issued' といった各アクティビティのタイムスタンプや Claim ID といった実データから、クレームの全体の流れを高精度に再構築します。これにより、思い込みではなく、実際にどう流れているかを客観的に把握できます。
特に Guidewire ClaimCenter のクレーム業務では、Process Mining により次のことが可能です。
- ボトルネックの特定: 'Investigation Completed' の待ちや 'Payment Authorization' のキューなど、どの段階・どの活動で滞留しているかをピンポイントで把握。待ち時間の長さに影響している担当者や部門まで可視化できます。
- 逸脱パターンの発見: クレームがたどるあらゆる経路を可視化し、最も一般的で効率的なルートと、手戻りや多重承認、不要な手順を含むルートを切り分けます。コストやサイクルタイムを押し上げる標準外運用を炙り出します。
- 遅延の原因分析: 'Additional Information Requested' の発生頻度、担当者間の引き継ぎ回数、遅延しやすいクレーム種別など、サイクルタイムを伸ばす要因を深掘りします。
- コンプライアンスの自動監視: 実際のフローを事前定義したモデルと照合し、規程逸脱や不正リスクにつながる動きを自動で検知します。
- サイクルタイムの正確な測定: エンドツーエンドの処理時間に加え、各サブプロセスの所要時間も正確に計測。ベンチマーク設定や継続的な改善効果のトラッキングに役立ちます。
Guidewire ClaimCenter の豊富なデータを活用することで、勘や仮説に頼らず、的を絞ったインパクトのあるプロセス最適化へ踏み出せます。
クレーム業務の主な改善領域
ClaimCenter のデータを Process Mining で分析することで、次の重点領域を狙って改善できます。
- ワークフローの簡素化: 重複作業の排除、活動の統合、タスク順序の最適化を進めます。たとえば 'Initial Review' と 'Loss Assessed' を特定のクレーム種別で統合・自動化できないか検討します。
- 手戻り・例外の削減: なぜ同じステージに再流入するのか(例: 'Investigation Started' の多発)、なぜ 'Claim Decision Made' から 'Re-evaluation Requested' に戻るのかを分析。例外要因をつぶすことで手作業を減らし、解決までを加速します。
- リソース配分の最適化: 担当者やチームごとの処理の違いを可視化し、ベストプラクティスを横展開。教育やワークロードの平準化でボトルネックを緩和します。
- コミュニケーション/引き継ぎの改善: 部門間や外部(医療機関、修理工場など)とのハンドオーバーで生じる待ちを特定し、遅延を最小化するよう運用を見直します。
- コンプライアンスとリスク管理の強化: 規程逸脱や不正の兆候を早期に捉え、Guidewire 環境内での未然防止につなげます。
最適化の成果として期待できること
ClaimCenter のデータに基づく Process Mining の示唆を実行に移すことで、収益と顧客体験に直結する効果が得られます。
- サイクルタイムの大幅短縮: 保険金支払までの時間を短縮し、支払いを迅速化。契約者体験を向上させ、まさにクレーム処理のサイクルタイム短縮という目標に直結します。
- 運用コストの削減: 手作業と手戻りを最小化し、コンプライアンス違反に伴うペナルティの回避によってコストを圧縮します。
- 処理効率とスループットの向上: 同じ体制でもより多くのクレームを処理し、ClaimCenter と人員の稼働を最適化します。
- 契約者満足度の向上: 透明性が高く、予見可能で、公平なクレーム体験を提供し、ロイヤルティとブランド評価を高めます。
- 強固なコンプライアンス/リスク体制: 社内規程や外部規制からの逸脱を先回りで検知・抑止し、財務・風評リスクを低減します。
- データに基づく意思決定: 事実に根ざした示唆をもとに、プロセス変更、テクノロジー投資、リソース計画を判断できます。
クレーム業務変革のはじめ方
Guidewire ClaimCenter のクレーム業務を最適化する取り組みは、Process Mining の専門知識が豊富でなくても始められます。私たちのアプローチは、Guidewire のデータ接続から、プロセス分析、実行可能な改善策の特定までを段階的に支援します。得られた洞察を活用して、より効率的で、準拠性が高く、顧客中心のクレーム運用へ。データを競争優位に変え、クレーム業務に眠る可能性を今日から引き出しましょう。
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
Guidewire ClaimCenter の保険金請求プロセス向けに用意された ProcessMind データテンプレートを入手して、分析に適したデータ構造を整えます。
その重要性
適切なテンプレートを使えばデータ品質の問題を防げ、その後の分析もシンプルになります。精度の高いインサイトを得るための土台が整います。
期待される成果
Guidewire ClaimCenter からのデータ抽出をスムーズに進めるための構造化済み Excel テンプレート。
クレームデータをエクスポート
その重要性
網羅的な履歴データがあると、プロセスをしっかり分析でき、繰り返し現れるパターンやパフォーマンスの傾向が明確になります。
期待される成果
Guidewire ClaimCenter の保険金請求データ3〜6か月分を取り込んだ ProcessMind テンプレート一式。
データセットをアップロード
実施すること
Guidewire ClaimCenter の請求データを入力した ProcessMind データテンプレートを、ProcessMind プラットフォームに安全にアップロードし、自動処理を実行します。
その重要性
生データを素早くプロセスマップへ変換し、準備ではなく分析に時間を使えるようにして、インサイト獲得までを加速します。
期待される成果
Guidewireの請求データのアップロードが完了し、ProcessMindでプロセスの自動可視化と分析を開始できます.
保険金請求プロセスを分析する
その重要性
請求の真のエンドツーエンドの実態を把握することで、非効率やコンプライアンスの抜け漏れ、さらにGuidewire ClaimCenterの活用最適化の余地が見えてきます。
期待される成果
保険金請求プロセスを明確に把握し、改善・最適化が必要な箇所をピンポイントで特定。
請求業務の改善を実施
その重要性
インサイトをすぐ行動に変えることで、業務効率が上がり、サイクルタイムが短縮され、請求解決における契約者満足も向上します。
期待される成果
特定したプロセスの非効率に対処する戦略的変更を、Guidewire ClaimCenter 環境へ積極的に展開します。
請求業務のパフォーマンスを監視
その重要性
継続的なモニタリングにより、改善の定着、新たな課題の早期発見、そして請求プロセスの最適状態の維持を実現します。
期待される成果
請求プロセスにおけるKPIの改善を定量的に示し、具体的な効果と継続的な最適化を裏付けます。
得られる内容
請求プロセスを可視化してスピードアップ
- 実際の請求プロセスの流れを可視化
- ボトルネックと遅延箇所を正確に特定
- 請求処理のパフォーマンスを比較
- コンプライアンス遵守状況と解決までの時間を追跡
想定される成果
成果が測れる請求業務の変革
これらの成果は、Guidewire ClaimCenter などのシステム上で Process Mining を請求業務に適用し、ボトルネックを特定してワークフローを最適化したときに、組織が実際に得られる改善を示しています。データドリブンな示唆が、業務効率の大幅な向上と、より良い顧客体験につながることを明らかにします。
エンドツーエンドの所要時間の平均短縮
請求の受付からクローズまでの全体プロセスを効率化し、保険金受領までの時間を大幅に短縮します。これにより、顧客満足度とオペレーション効率が向上します。
請求の再処理・差戻しの削減
クレームの手戻りや否認の真因を突き止め、反復作業やミスを最小化します。初回解決率の向上と運用コストの削減につながります。
規制遵守率の向上
逸脱を特定し是正することで、定められた社内ポリシーと各種規制に沿って保険金請求を処理できるようにします。監査リスクを抑え、一貫したサービス提供を実現します。
手作業と処理コストの削減
非効率な手順や反復的な手作業を特定し、自動化・削減して処理コストを大幅に圧縮。アジャスターはより高度な業務に集中できます。
必要データの取得リードタイムを短縮
請求者や第三者への追加情報の依頼・取得プロセスを最適化し、ボトルネックを減らして請求解決までのスピードを高めます。
目標期日を満たすクレーム割合の向上
遅延要因を特定・解消し、社内外のサービスレベル合意(SLA)に対するパフォーマンスを向上させます。これにより、顧客満足度と業務の信頼性が高まります。
結果はプロセスの複雑さ、データ品質、導入範囲により異なります。ここでの数値は、さまざまな請求プロセスの導入事例で一般的に見られる改善幅を示しています。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは ClaimCenter のイベントログを解析し、実際の請求の流れを可視化します。ボトルネックや手戻りのループ、標準経路からの逸脱を明らかにし、支払い確定までのスピード向上、差戻し削減、法令遵守の徹底につなげます。
一般的には、ケースID(Claim ID)、アクティビティ名(例:「請求受付」「調査開始」「支払承認」)、各アクティビティのタイムスタンプを含むイベントログが必要です。さらに、担当者ID、請求種別、ステータス変更などの属性があると分析が深まります。これらのデータにより、イベントの正確な発生順序を再現できます。
データ抽出は、標準レポートツール、(許可されていれば)データベース上での SQL の直接実行、または ClaimCenter の API/連携レイヤー経由で実施できます。目的は、構造化された形式のイベントログを取得することです。正確に抽出するには、IT 部門との連携と ClaimCenter のデータモデルの理解が不可欠です。
支払完了までのリードタイム短縮、手戻りの可視化による差戻し・不承認の減少、規制やガイドラインの遵守強化など、大きな改善が期待できます。プロセスマイニングはプロセスの標準化を進め、査定担当者の負荷を最適化し、最終的に請求1件あたりの運用コストを引き下げます。
いいえ。プロセスマイニングは従来のレポートやBIを超えるアプローチです。レポートが「何が起きたか」を示すのに対し、プロセスマイニングはイベントデータから実際のプロセスの流れを再現し、「どのように、なぜ起きたか」を明らかにします。標準レポートでは見落としがちなプロセスのばらつき、コンプライアンスの抜け漏れ、非効率の根本原因まで特定できます。
初回のデータ抽出とモデル構築には、データの可用性と複雑さにもよりますが、通常は数週間を要します。初期モデルができあがれば、4〜8週間でアクションにつながる示唆が得られ、主要なボトルネックも特定できます。以降は継続的なモニタリングにより、常に最適化の機会が見つかります。
ClaimCenter のイベント データへのアクセスに加え、クラウドまたはオンプレミスで利用できる Process Mining プラットフォームが必要です。履歴データを扱える十分な処理能力とストレージが必要で、データ取り込みのための連携機能も重要です。
はい、プロセスマイニングはコンプライアンスに非常に有効です。必須の手順やサービスレベル合意(SLA)からの逸脱を自動検知できます。各ケースの流れを可視化することで、規制が見落とされた可能性のある場面を明らかにし、罰則リスクを抑え、一貫した遵守を実現します。
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