保険金請求プロセスを改善

効率的な請求処理を実現するための6つのステップガイド。
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: どのシステムでも

保険金支払業務を最適化:効率とコンプライアンスを両立

ProcessMindが、請求処理の隠れた非効率性やボトルネックを明らかにします。遅延や手戻り、コンプライアンス違反の根本原因を特定。業務を効率化し、コスト削減と顧客満足度向上へ。今すぐ最適な請求処理を実現しましょう。

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

保険金請求処理を効率化:業務効率とコンプライアンスを向上

保険金請求処理は、その複雑さ、手作業による介入、そして規制上のハードルから、しばしば迷宮のような道のりになりがちです。最初の申請から最終的な決済に至るまで、すべてのステップが遅延、エラー、コスト増加の可能性を秘めています。ProcessMindは、真の効率化は既存ツールの微調整だけでは達成されず、プロセスの実際の実行状況を深く理解することから生まれると考えています。私たちのプラットフォームは、「請求ID」を主要なケース識別子として、お客様の保険金請求処理フローを深く掘り下げ、使用している基盤システムに関わらず、組織内で請求がどのように処理されているかという実態を明らかにします。従来のレポートでは見えなかった潜在的な遅延、重大なボトルネック、そして標準作業手順からの逸脱を特定します。すべてのイベント、アクティビティ、引き継ぎをマッピングすることで、ProcessMindは保険金請求業務の実際のパフォーマンスについて比類のないデータドリブンな視点を提供し、お客様が憶測から脱却し、具体的な証拠に基づいた意思決定を行えるよう支援します。

企業は保険金請求処理において、効率性と顧客満足度の両方を阻害する多くの課題に直面しています。これらには、長期化する解決時間、手戻りや手作業による高い運用コスト、方針適用の一貫性の欠如、管理されていないプロセス変動によるコンプライアンス違反などが含まれます。さらに、エンドツーエンドの可視性が不足しているため、根本原因の特定が困難になり、事前対策ではなく対症療法的な問題解決に陥りがちです。ProcessMindは、これらの課題に真正面から取り組みます。請求イベントデータを分析することで、遅延が発生する場所、最も多くのリソースを消費する活動、およびプロセスの逸脱が最も頻繁に発生する場所を正確に浮き彫りにします。この洞察により、自動化の機会を特定し、ベストプラクティスを標準化し、コンプライアンスをより効果的に徹底できるようになります。そのメリットは明確です。請求解決の加速、処理コストの大幅な削減、規制順守の改善、そして最終的には、より迅速で透明性の高いサービスを通じて顧客満足度を向上させます。これらすべてを、既存のITインフラストラクチャに変更を加えることなく実現できます。

ProcessMindの強力な分析エンジンは、保険金請求処理に特化した包括的な発見機能群を提供します。最も頻繁なプロセス経路を明確にし、それらを理想的なモデルと比較することで、非効率性を即座に発見できます。異なる部門間の引き継ぎや特定の担当者割り当てが処理時間に与える影響を明らかにします。手作業による回避策の蔓延とそのコンプライアンスおよびサイクルタイムへの影響を浮き彫りにします。コストを膨らませ、決済を遅らせる重要な手戻りループを特定します。当社のプラットフォームは、どのステップが反復的で最適化の余地があるかを示すことで、インテリジェントな自動化の機会も明らかにします。お客様の請求データがレガシーシステム、最新のERP、カスタムアプリケーションのどこに存在しても、ProcessMindはシステム非依存型であり、あらゆるソースシステムからのデータとシームレスに統合し、保険金請求ライフサイクル全体の統合された実用的なビューを提供します。これにより、継続的な改善を推進し、業務の卓越性を達成できます。

ProcessMindを保険金請求処理で使い始めるのは簡単です。既存システムを刷新する必要はありません。必要なのは、お客様のソースシステムのいずれかから、「請求ID」、活動の説明、タイムスタンプから成る保険金請求イベントデータをご提供いただくことだけです。このプロセスを可能な限り簡単にするため、当社ではシンプルなデータテンプレートと専門家によるガイダンスを提供し、データの迅速な抽出と準備を支援しています。短期間で、保険金請求プロセス全体を可視化し、主要な非効率性を特定し、大きな成果をもたらす的を絞った改善策を実施し始めることができるでしょう。ProcessMindで保険金請求処理をコストセンターから競争優位性に変革しましょう。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

請求が初回提出から最終的な示談に至るまでに時間がかかりすぎることは、保険契約者の不満、運用コストの増加、および競争上の不利につながります。これらの遅延はしばしば複雑なワークフロー内に隠れており、データに基づいた深い分析がなければ正確な原因を特定することは困難です。

ProcessMindは、請求システムからのイベントデータを分析し、あらゆる請求の完全なエンドツーエンドのジャーニーをマッピングします。これにより、遅延の最大の原因となっている特定のアクティビティ、引き渡し、待機期間を自動的に特定し、解決時間の短縮と顧客満足度の向上につながる明確な洞察を提供します。

請求処理では、情報再請求や示談金額の再評価といった手戻りが頻繁に発生し、貴重なリソースを消費し、解決までの期間を長期化させています。このようなやり取りは、プロセスの根本的な非効率性を示しており、コスト増大を招き、アジャスターと保険契約者の双方に不満を与えています。

ProcessMindは、請求の実際の流れを可視化することで、すべての手戻りループを自動的に特定し、その量を数値化します。これにより、手戻りが発生する特定の段階や根本原因を特定し、プロセスを効率化し、不要な反復作業を削減し、請求あたりのコストを低減することが可能になります。

調査、審査、支払い承認といった重要な段階は、しばしばボトルネックとなり、請求が滞留し、長期間の待機が発生します。これらのボトルネックはプロセス全体の流れを阻害し、期限の遅延や、熟練したアジャスターおよびリソースの非効率な利用につながります。

ProcessMindは、請求プロセスを動的にマッピングし、請求がどこで滞留し、長時間の待機が発生しているかを正確に特定します。各ボトルネックの影響を数値化することで、リソースの再配分、プロセスの再設計、あるいは自動化の導入を可能にし、スムーズで継続的な流れを確保します。

内部SLAや規制上の期限を継続的に逸脱することは、組織に金銭的ペナルティ、法的リスク、および深刻な評判の損害をもたらします。プロセス遵守の明確な視点がなければ、コンプライアンスを積極的に管理することは不可能です。

ProcessMindは、実際の請求タイムラインを定義済みのSLAやコンプライアンスルールと自動的に比較します。これにより、コンプライアンス違反の案件を即座に特定し、違反につながるプロセスパターンを明らかにします。完全な監査証跡を提供し、問題がエスカレートする前に是正措置を講じることが可能になります。

同様の請求であっても、アジャスターやチームによって処理方法が大きく異なることが頻繁にあります。これは予測不能な結果や品質問題、そして運用規模の拡大における困難さにつながります。このような標準化の欠如は、ベストプラクティスの適用を阻害し、不必要なリスクを生み出す原因となります。

ProcessMindは、お客様の請求処理におけるあらゆるバリエーションを発見し、理想的なモデルと比較しながら可視化します。逸脱がいつ、どこで、どのくらいの頻度で発生しているかを明らかにすることで、ワークフローの標準化、ベストプラクティスの徹底、そしてプロセス全体の一貫性向上を支援します。

ワークロードは偏りがちであり、一部のアジャスターやチームは過剰な負担を抱える一方で、他のアジャスターやチームは十分に活用されていない状況が見られます。この不均衡は、遅延を引き起こし、燃え尽き症候群のリスクを高め、最も貴重なリソースの全体的な非効率な利用につながります。

ProcessMindは、ソースシステムからのアクティビティデータを分析することで、個々のリソースやチームの実際のワークロードとパフォーマンスを明らかにします。過剰な負荷がかかっているスタッフを特定し、割り当てを再調整する機会を見つけることで、スループットを最適化し、チームの士気を向上させます。

過剰な手作業の発生、手戻り、サイクルタイムの長期化といった隠れた非効率性は、各申請の処理コストを大幅に増加させます。根本原因を理解しなければ、これらのコストは収益性と競争力を蝕み続けます。

ProcessMindは、プロセス実行データとコストを結び付け、あらゆる非効率性の経済的影響を数値化します。最もコストのかかるプロセスバリアントや付加価値のない活動を特定し、運用費用の大幅な削減につながる改善策を策定できるよう支援します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

申請処理時間の長期化は、顧客不満と運用コストの増加につながります。より迅速な解決を達成することは、保険契約者の維持、リソースの解放、組織の財務健全性の向上に直接影響を与えます。

ProcessMindは、申請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パスを特定します。各活動とプロセスバリアントのサイクルタイムを分析することで、特定の最適化領域を特定し、全体の解決時間を大幅に短縮できます。

手戻り作業は、無駄な労力、コスト増加、サイクルタイムの長期化を招き、収益性や顧客体験に直接的な影響を与えます。こうした不要な繰り返しを最小限に抑えることで、すべての請求が初回で正確に処理されるようになります。

ProcessMindは、請求が頻繁に手戻りしたり再処理されたりする箇所を強調し、すべての請求パスを詳細に可視化します。標準手順からの逸脱を視覚的に把握することで、その根本原因を特定し、ワークフローを合理化して効率を向上させるための改善策を実施できます。

プロセスのばらつきは、品質の変動、コンプライアンスリスク、予測不能な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、担当者や申請の種類にかかわらず、すべての申請が効率的かつ一貫して処理されるようになります。

ProcessMindは、システムのデータから発見された実際の申請プロセスバリアントをすべて視覚的にマッピングし、理想的なパスからの逸脱を明らかにします。非準拠または非効率なパスを強調表示することで、ベストプラクティスの実施とプロセス変動の削減を可能にし、より一貫性のある予測可能な申請業務へと導きます。

申請解決目標やSLA(サービスレベル契約)を達成することは、顧客の信頼と規制遵守のために不可欠です。申請を常に期日内に解決することは、業務の卓越性と保険契約者へのコミットメントを示し、潜在的なペナルティを回避します。

ProcessMindは、目標解決日から逸脱している申請パスを明確に可視化します。これにより、実績と目標のタイムラインを分析し、遅延の根本原因を特定し、SLAや社内目標への準拠を改善するためのプロセス変更を実施できます。

高い運用コストは収益性を低下させ、競争上の優位性を損ないます。申請ライフサイクルにおける無駄、非効率性、不要な手作業の介入を特定し排除することは、収益の改善に直結します。

ProcessMindは、エンドツーエンドのプロセスを分析することで、手戻り、過剰な引き継ぎ、長期にわたる待機時間など、コストを押し上げる活動を特定します。これらの領域を合理化することで、各申請に関連する運用コストを大幅に削減できます。

ワークロードが偏ると、一部のアジャスターは燃え尽き症候群に陥る一方で、他のアジャスターはリソースが十分に活用されない状況が発生し、全体の効率性や従業員の士気に悪影響を及ぼします。最適なワークロード配分は、請求の公平な割り当てを保証し、チームの生産性を最大化します。

ProcessMindは、お客様の請求処理環境におけるリソースの利用状況を分析し、アジャスターがどのように案件を管理しているか、またワークロードの不均衡によってボトルネックがどこで発生しているかを明らかにします。これらの課題を特定することで、リソースを効果的に再配置し、処理速度とチームパフォーマンスを向上させることができます。

調査や承認といった重要な段階に潜むボトルネックは、申請処理の流れを著しく妨げ、滞留やサイクルタイムの長期化を引き起こす可能性があります。これらのボトルネックを解消することは、円滑で効率的な運用に不可欠です。

ProcessMindは、申請のジャーニー全体を視覚的に表示し、ソースシステムのデータに基づき、待機時間が長い領域や過剰なキューが発生している領域を強調します。これらのボトルネックの根本原因を理解することで、リソース配分を最適化したり、プロセスステップを再設計して待機時間を短縮したりすることが可能です。

請求処理の全過程における明確な可視性の欠如は、効果的な管理、問題点の特定、戦略的計画を妨げます。可視性が向上することで、業務全体でのより良い意思決定とプロアクティブな問題解決が可能になります。

ProcessMindは、システム内のデータに基づいて、各請求の完全かつ実際の「エンドツーエンド」のジャーニーを自動的に再構築します。この包括的なビューにより、関係者は文書化されていないプロセスステップを特定し、相互依存関係を理解し、主要業績評価指標を監視することで、比類ない業務の透明性を実現できます。

請求処理を最適化する6つのステップ

1

データの接続と発見

実施すること

システム、データウェアハウス、またはその他の関連データソースから請求データを収集します。プロセスを再構築するために必要なすべてのイベントログが取得されていることを確認してください。

その重要性

完全で正確なデータセットは、あらゆる意味のあるプロセス分析の基盤となります。それがなければ、得られる洞察は不完全であったり、誤解を招くものになったりするでしょう。

期待される成果

請求処理のための網羅的でクリーンなイベントログデータ。

提供内容

請求処理における隠れたインサイトを発見

ProcessMindは、お客様の請求がたどる真の道のりを明らかにします。すべてのステップ、逸脱、遅延を可視化することで、請求が提出から解決まで実際にどのように流れているかを深く理解できます。
  • クレームのエンドツーエンドの流れを可視化
  • 非効率性と手戻りループを発見
  • コンプライアンスを確保し、リスクを軽減する
  • リソース配分を効果的に最適化
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

想定される成果

成果が測れる請求業務の変革

請求処理におけるプロセスマイニングは、隠れた非効率性やボトルネックを明らかにし、データに基づいた最適化へと導きます。これらの成果は、組織が請求ワークフローを改善することで一般的に得られる具体的なメリットを示しています。

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請求解決をスピードアップ

エンドツーエンド処理時間の平均短縮

申請プロセス全体におけるボトルネックを特定し排除することで、申請提出から最終解決までの時間を大幅に短縮し、効率性と申請者満足度を向上させます。

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請求の再作業を削減

エラーと再処理ステップの削減

手戻りループやエラーの根本原因を特定することで、不要な再処理を削減し、リソースを節約し、初回解決率を高めるための的を絞った改善を可能にします。

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コンプライアンス遵守率の向上

規制やポリシーへの準拠率向上

プロセス逸脱や不適合を明確に可視化し、組織が標準運用手順や規制要件をより効果的に適用できるようにすることで、リスクを軽減し、一貫したサービスを確保します。

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運用コストの削減

請求あたりの処理費用の削減

申請プロセス内の非効率なステップ、重複する活動、手作業を特定し排除することで、各申請の処理にかかる全体的なコストを測定可能な形で削減します。

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迅速な情報収集

必要な請求データの処理を迅速化

追加データがいつ、なぜ要求されるのかを理解することで、情報交換を合理化できます。これにより、提出不備による遅延が減少し、重要な意思決定を迅速化することが可能になります。

結果は、個々の請求処理の複雑さ、既存のシステムインフラ、データ品質によって異なる場合があります。提示された数値は、同様の導入事例で観察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、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
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

プロセスマイニングにおける主要なケース識別子として機能する、単一の保険請求の一意な識別子です。

その重要性

これは、関連するすべてのイベントを結びつけ、各請求のエンドツーエンドのジャーニーを追跡することを可能にする不可欠なケース識別子です。

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

アクティビティはプロセスマップの中核を形成し、その順序と期間が分析されてプロセスパフォーマンスが理解されるステップとタスクを定義します。

特定のアクティビティまたはイベントが開始されたことを示すタイムスタンプです。

その重要性

このタイムスタンプは、イベントを正しく順序付けし、サイクルタイムやボトルネックなどのすべての時間関連メトリクスを計算するために不可欠です。

特定のアクティビティ/イベントが完了したタイムスタンプ。

その重要性

アクティビティの処理時間の正確な計算を可能にし、ボトルネックの特定とリソース効率の分析に不可欠です。

請求案件や活動の処理を担当するユーザー(例:保険アジャスター)の名前またはID。

その重要性

プロセス活動を実行する個人と活動を結び付け、ワークロード、チームパフォーマンス、リソース配分の分析を可能にします。

特定の時点で、その活動や請求案件の処理を担当する事業部門、チーム、または部署。

その重要性

チーム間のプロセス引き継ぎを分析し、部門間のボトルネックを特定することで、組織全体のパフォーマンス分析を支援します。

保険金請求のカテゴリで、さまざまな種類の請求案件についてプロセスパフォーマンスを分類し、比較するのに役立ちます。

その重要性

請求のセグメンテーションを可能にし、異なる事業ライン間でプロセスとパフォーマンスを比較することで、カテゴリ固有の問題を明らかにします。

請求の推定される複雑さや潜在的な財務的影響(低、中、高など)の分類です。

その重要性

簡易な申請と複雑な申請を区別し、申請の複雑さに応じてプロセス実行が適切に調整されているかを分析するのに役立ちます。

請求案件を解決するために、請求者または第三者に支払われた最終的な金額。

その重要性

これは、プロセスの挙動を財務的影響に直接結びつける主要な成果指標であり、プロセス改善の費用対効果分析を可能にします。

サービスレベル契約(SLA)または規制に基づき、請求が解決される目標日です。

その重要性

SLAや規制上の期限に対するオンタイムパフォーマンスの測定を可能にし、プロセス効率の重要な指標となります。

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

このアクティビティは、初回損害通知(FNOL)後に処理システム内で請求記録が正式に作成されることを示します。この時点で、一意の請求IDが正式に割り当てられ、ケースが処理のために正式に開始されます。

その重要性

これは請求プロセスの主要な開始イベントです。公式登録からクローズまでの全体的な請求サイクルタイムを測定するために不可欠です。

担当アジャスターによる請求の最初の包括的なレビューの完了を表します。このステップでは、アジャスターは請求の有効性、詳細を評価し、次に必要となるアクションを決定します。

その重要性

このマイルストーンは、初期トリアージと評価時間を測定するのに役立ちます。ここでの遅延は、全体の請求サイクルタイムに大きく影響する可能性があります。

このマイルストーンは、請求の財務的影響が評価され、引当金が設定される時点を示します。これは、請求の潜在的コストの正式な見積もりを意味します。

その重要性

これはプロセスにおける重要な財務イベントです。引当金がいつ、どのくらいの頻度で調整されるかを分析することで、評価の正確性とプロセス効率に関する洞察が得られます。

調査に基づき、保険会社が請求の承認、一部承認、または拒否に関する正式な決定を下す重要な節目です。これは裁定プロセスの公式な結果を示します。

その重要性

これは、請求のその後の経路(支払いまたは拒否)を決定する重要な意思決定ポイントです。意思決定時間と結果を分析する上で不可欠です。

このアクティビティは、請求を支払うための金融取引の実行を示します。これは、支払いが請求者または提供者へ送金された瞬間を表します。

その重要性

これは重要な財務イベントであり、多くの場合「ハッピーパス」プロセスの終了を示します。請求承認から支払いまでの時間を測定するために不可欠です。

このアクティビティは、支払いが承認されなかった請求の最終結果を表します。「拒否」決定に続き、請求記録を拒否ステータスで確定させます。

その重要性

これは主要なプロセスバリアントの1つにおける重要な終了イベントです。拒否された請求を分析することは、拒否率と拒否理由を理解するために極めて重要です。

これは最終的な管理アクティビティであり、支払いが発行された後、または請求が拒否された後に請求ファイルをクローズすることを示します。この段階で全てのアクティビティが完了します。

その重要性

これはプロセスの主要な終了イベントです。すべての請求におけるエンドツーエンドの総サイクルタイムを算出するために不可欠です。

カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、請求システムからのイベントログを分析し、実際のエンドツーエンドのプロセスフローを可視化します。これにより、隠れたボトルネック、手戻りループ、標準手順からの逸脱が明らかになります。その結果、解決時間の短縮、運用コストの削減、効率性の向上が期待できます。

効果的なプロセスマイニングのためには、主に請求システムからのイベントログが必要です。これには、各ステップごとの固有のケース識別子(請求ID)、アクティビティ名(何が起こったか)、およびタイムスタンプ(いつ起こったか)が含まれます。アジャスターの詳細や請求タイプなどの追加属性は、分析をより豊かにすることができます。

実際のプロセスを可視化することで、プロセスマイニングは請求がどこで滞り、どこで前工程に繰り返し戻っているのかを浮き彫りにし、遅延や手戻りの根本原因を特定します。これにより、ムダを取り除くための的確な施策を講じ、ワークフローを簡素化できます。どのステップがサイクルタイムの延伸に最も影響しているかも、ひと目でわかります。

プロセスマイニングは、請求システムから過去のデータを読み取るだけで済むため、既存システムに影響を与えることはありません。分析フェーズでは、リアルタイム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必要はありません。特定された改善策の導入は、これとは別のステップとなります。

はい、プロセスマイニングは事前に定義されたコンプライアンスモデルに対して請求処理を効果的に監査し、必須ルールや標準作業手順からプロセスが逸脱している箇所を特定できます。これにより、コンプライアンスに準拠していない請求処理経路をプロアクティブに検出し、準拠している証拠を提供し、注意が必要な領域を明確に示します。

一般的に、請求処理システムのデータベースまたはデータウェアハウスへの読み取りアクセスが必要となり、そこからイベントログデータを抽出します。抽出したデータは、クラウド型またはオンプレミス型のプロセスマイニングソフトウェアプラットフォームで取り込み、分析されます。データを適切な形式に準備するためには、基本的なデータ変換スキルが必要となる場合があります。

データの可用性と複雑さにもよりますが、初期データ抽出とモデル設定は通常数週間以内に完了できます。初期モデルが確立されれば、数日または数週間で初期のインサイトが得られることがよくあります。より深い分析と実用的な推奨事項の策定には、当然ながらさらに時間がかかります。

最初のステップとして、請求処理時間の短縮やコンプライアンスの向上など、明確なビジネス課題や改善目標を特定します。次に、ITチームと協力して、請求システム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。この基礎的な作業により、的確で効果的な分析が可能になります。

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。

もちろんです。イベントデータ内の活動を特定の資源と関連付けることで、プロセスマイニングは個人およびチームのワークロードパターンを可視化できます。不均衡を特定し、チーム全体の効率を向上させる可能性のあるトレーニングやプロセス調整の領域を浮き彫りにします。これにより、資源最適化のための実用的な洞察が得られます。

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