保険金請求の処理（Claims Processing）は保険業務の中枢であり、顧客満足、収益、法令順守に直結します。FINEOS Claims のような堅牢なシステムでも、請求種別の多様さ、保険商品のバリエーション、規制対応が絡むと運用は一気に複雑化します。高度な仕組みを導入していても、ムダや非効率は忍び込みがちです。結果として、サイクルタイムの長期化、処理のボトルネック、運用コストの増加、コンプライアンスリスクの顕在化が起きます。これらは利益を削るだけでなく、契約者の不満を招き、ブランド価値を損ないます。

こうした根本的なプロセスの歪みを放置すると、コスト削減の機会を逃し、エラーは増え、市場変化への対応も遅れます。FINEOS Claims における請求の実際の流れ——受付から解決まで——を正しく理解することは、単に SLA を満たすためではありません。オペレーションの俊敏性を継続的に高め、契約者一人ひとりに優れた体験を提供するためです。

もっと深く見抜く: プロセスマイニングが FINEOS Claims の分析を変える

従来の BI やレポートは請求データのスナップショットを示しますが、請求が“実際に”たどる道筋までは見えにくいものです。そこで力を発揮するのがプロセスマイニングです。FINEOS Claims が生成する粒度の細かいイベントログを解析し、あらゆるアクティビティ、タイムスタンプ、ケース ID（Claim ID）を手がかりに、現場で起きている請求ワークフロー全体をそのまま再現します。これにより、次のことが可能になります。

エンドツーエンドで可視化: FINEOS 上の請求プロセス全体を動的マップで把握。バリエーション、逸脱、手戻りループまで、通常のレポートでは見えない実態を見通せます。
ボトルネックを正確に特定: どこで滞留や過度の遅延が発生しているのかを特定。Initial Review Performed、Investigation Started、それとも Additional Information Received 待ちなのか。プロセスマイニングが遅延を定量化します。
手戻りと逸脱の発見: Investigation Completed と Additional Information Requested の間を何度も行き来するなど、繰り返し発生する手戻りを検知。非効率や、トレーニング・システム設定の見直しポイントを浮き彫りにします。
根本原因の分析: 個別の請求ルートを深掘りし、なぜ時間やコストがかかるのか、標準経路から外れるのかを解明。特定の Claim Type、Assigned Adjuster、Submission Channel に起因していないかを確認できます。

推測に頼らず、どこをどう改善すべきかを示す、具体的でデータドリブンな根拠が得られます。

最適化で見えてくる主要な改善領域

プロセスマイニングの視点で見ると、FINEOS Claims 環境では次の領域が改善候補として浮上しやすくなります。

リソース配分の最適化: アクティビティ別の稼働状況を可視化し、アジャスターや処理チームを的確に配置。過負荷を抑え、スループットを向上します。
情報授受のスピードアップ: 追加情報の依頼・受領に伴う待ち時間を特定。情報収集の自動化や、契約者・第三者とのコミュニケーション手順の改善余地を発見できます。
コンプライアンスの徹底: 必須レビューの抜けや、非準拠ルートの通過を自動検知。規制や社内ポリシーに常に適合するプロセス運用を実現します。
手作業ステップの削減: 過度に手作業へ依存している工程を特定し、FINEOS 内での自動化や機能拡張を検討。ヒューマンエラーを減らし処理を高速化します。
支払承認の加速: Settlement Calculated から Payment Issued までの終盤工程を分析し、最終解決と契約者満足を遅らせる摩擦点を解消します。

これらに集中することで、請求オペレーションの効率と有効性を大幅に高められます。

数値で実感する効果: 洗練された請求プロセスのインパクト

プロセスマイニングを起点に特定した改善策を実装すると、次のような明確な効果が期待できます。

サイクルタイムの短縮: 受付から支払いまでの一連のリードタイムを短縮。平均処理時間を大きく削減し、支払いの迅速化とサービス品質の向上を実現します。
運用コストの低減: 手戻り・手作業・不要な待ちの削減によりコストを圧縮。ムダのないプロセスでリソースを有効活用できます。
コンプライアンスとリスク低減: すべての請求を規制や社内基準に適合させ、罰則や法的リスクを抑制します。
契約者満足の向上: 迅速で、見える化され、ばらつきの少ない請求体験が、信頼とロイヤルティを高めます。
生産性の向上: 非効率を取り除き、FINEOS Claims 上のワークフローを最適化することで、チームが付加価値業務に集中できます。

これらの成果は、収益性と競争優位に直結します。

いまこそ、優れた請求プロセスへの一歩を

FINEOS Claims の Claims Processing にプロセスマイニングを活用する目的は、課題探しに留まりません。持続的な改善を推進するための実行可能なインテリジェンスを得ることにあります。これにより、請求プロセスの改善方法やサイクルタイム短縮の具体策が明確になります。ワークフローの先回り最適化、コンプライアンス強化、そして卓越したサービス提供へ。さあ、可能性を探り、請求オペレーションを今日から変革しましょう。

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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

請求の解決に時間がかかり過ぎると、契約者の不満が高まり、事務コストも膨らみます。長いサイクルタイムはロイヤルティを損ない、人的・システム資源の拘束が長引くことで運用コストの増加も招きます。こうした遅延を見極めることは、競争力のあるサービス水準と契約者満足を維持するうえで不可欠です。
ProcessMind は FINEOS 上の全件について、実際のエンドツーエンドの流れを可視化し、処理が滞るボトルネックを正確に特定します。どのアクティビティ・部門・請求タイプが遅延に最も影響しているかを明らかにし、解決までのスピードを上げるための的確な対策につなげます。

請求の差し戻しや再評価が多いほど非効率の表れであり、貴重な時間とリソースを消費します。こうした行ったり来たりは、初期情報の不備やミスに起因することが多く、保険契約者にも社内チームにもストレスとなります。繰り返し作業は処理コストを膨らませ、請求のサイクルタイムを大幅に延ばします。
ProcessMind は、FINEOS Claims の中で発生するすべてのリワーク（手戻り）ループや逸脱を自動で可視化・定量化します。'Submission Channels' や 'Claim Types' といった観点で、'Additional Information Requested' を頻繁に要する根本原因を特定し、不要な工程の排除やワークフローの標準化を後押しします。

請求処理で業界規制や社内ポリシーを守れないと、重大な法的・財務リスクに直結します。たとえば 'Claim Decision Made' の期限遅れや、特定の 'Claim Types' の不適切な取り扱いは、多額の罰金や信用失墜を招きかねません。コンプライアンスの確保は、信頼と業務の健全性のために最重要です。
ProcessMind は、実際の請求の進行ルートをあらかじめ定義した準拠プロセスモデルと自動比較し、あらゆる逸脱や非準拠ケースを洗い出します。FINEOS Claims で 'Resolution Target Date' や必須アクティビティが抜けた事例をフラグ付けし、監査証跡を提供します。

同種の請求でも、担当アジャスターや部門ごとに処理のやり方がばらつくと、結果が読みにくくなり、公平性も損なわれます。標準化されていないプロセスは、契約者体験を不安定にし、業務の大規模化や均一な運用を難しくします。ベストプラクティスも見えづらくなります。
ProcessMindはFINEOS上の実際の請求処理バリアントを洗い出し、現場でどれほど多様な流れが存在するかを可視化します。各バリアントの頻度と影響度を定量化し、理想的な経路と逸脱を特定。『Assigned Adjuster』や『Department』ごとにパフォーマンスを比較できます。

請求ライフサイクルの特定のアクティビティや段階がボトルネックとなり、滞留や遅延を招いて全体の流れに悪影響を与えることがあります。これにより、契約者の待ち時間が伸び、解決までの期間が長引き、リソースの無駄も増えます。ボトルネックの特定は流れを良くするうえで欠かせません。
ProcessMindは請求プロセス全体を可視化し、請求が滞留したり長い待ちが発生している具体的なアクティビティ（例：'Investigation Completed' や 'Payment Authorized'）を特定します。影響度まで明らかにし、FINEOS Claims内で優先的に対処すべき箇所を判断できます。

アジャスターや処理チームなどのリソースが過負荷または過小稼働となり、業務負荷の偏りが生じている可能性があります。これは従業員の燃え尽きや残業コストの増大、請求処理の遅延を招き、結果として運用効率と契約者満足度の双方に悪影響を与えます。リソース配分の最適化は不可欠です。
ProcessMind は FINEOS Claims の「Assigned Adjusters」と「Departments」にまたがるアクティビティの担当と業務量の分布を分析します。偏りを可視化し、過負荷のリソースを特定して、人員配置の見直し、負荷再配分、自動化といった効率最大化の機会を明確にします。

過度な手作業、頻繁な手戻り、処理時間の長期化は、1件あたりの請求対応コストを大きく押し上げます。こうした見えにくいコストは収益性を損ない、請求部門の効率を下げます。コスト削減は、財務パフォーマンスを高める近道です。
ProcessMind は、アクティビティやプロセスのバリアントごとにコストをひもづけ、請求プロセスのコストドライバーを定量化します。FINEOS Claims で非効率により費用がかさんでいる箇所を可視化し、自動化やプロセスの簡素化による削減ターゲットを特定できます。

請求が受付からクローズに至るまで、部門やシステムをまたいだ全体像を把握できていない——多くの組織が抱える課題です。断片的な視点のままでは非効率が見えず、真因の特定や効果的な改善が難しくなります。結果として、勘と経験に頼った意思決定になりがちです。
ProcessMindはFINEOSのイベントデータから、各請求のエンドツーエンドな実プロセスを自動で再構築。実際に発生しているすべての経路と逸脱を可視化し、客観的でわかりやすいプロセスマップを提供します。

サイクルタイム、解決率、SLA（サービスレベル合意）遵守といった重要指標を正確に測定・報告するのが難しいという課題があります。精緻なデータがなければ、パフォーマンスの評価、改善余地の特定、価値の証明が難しくなり、戦略立案や説明責任にも影響します。
ProcessMind は、'Claim Submitted' から 'Claim Closed' までの平均サイクルタイム、解決率、'Resolution Target Date' に対するコンプライアンスなど、請求プロセスの主要 KPI を自動計算・可視化します。FINEOS Claims 内で、リアルタイムの dashboard によりこれらの KPI を継続的にモニタリングし、分析できます。

『Claim Decision Made』と『Payment Authorized』の間にある重要なステップは、不必要な遅延が生じがちで、契約者満足やキャッシュフローに直結して影響します。承認が遅れがちだと苦情や評判リスク、継続的な遅延の場合は規制当局からの指摘につながることも。信頼を得るには、このフェーズの迅速化が不可欠です。
ProcessMindは、支払承認のサブプロセスにおける所要時間と具体的なアクティビティを可視化。遅延を生むボトルネックやハンドオフを特定し、FINEOS内の関連する『Department』や『Assigned Adjuster』のデータと結び付けて、改善が必要な箇所をピンポイントで示します。

特定の『Claim Type』など、請求のカテゴリによって処理時間が大きくばらつくことがあります。明確な根拠や標準的な期待値がないままのばらつきは、予測やリソース計画を難しくし、サービスレベルの不安定化や、多様な請求シナリオに対する契約者期待のマネジメントを困難にします。これらの差異を正しく把握することは、サービス最適化の要です。
ProcessMind は請求プロセス全体を『Claim Type（請求種別）』や『Claim Severity（重大度）』でセグメントし、どのカテゴリが遅延や非効率な経路の影響を過大に受けているかを可視化します。これにより、標準化の徹底、リソース再配分、FINEOS Claims 内の特定ポートフォリオの効率化に向けた的確な施策が可能になります。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

このゴールは、FINEOS Claims における請求が提出から最終解決に至るまでの総所要時間を大幅に短縮することを目的とします。解決が早まれば契約者満足度が高まり、遅延に伴うペナルティの回避にもつながり、保険者の業務効率と評判が向上します。処理・支払いが迅速になることでキャッシュフローが改善し、事務コストも抑制できます。ProcessMind は、FINEOS Claims のワークフローにおける請求ライフサイクルを詳細に可視化し、正確なボトルネックとその根本原因を特定します。プロセスのばらつきや各アクティビティの所要時間を可視化することで、遅延箇所を的確に見極め、リソースの再配分や特定ステップの自動化など、的を絞った改善を実行し、平均解決所要時間への影響を測定できます。

手戻りの解消とは、FINEOS Claims の保険金請求ワークフロー内で、案件が以前の工程に戻ってしまう要因となる反復・重複作業を見つけて取り除くことを指します。これは運用コストの直接削減、サイクルタイム短縮、査定担当者の余力創出につながり、新規案件や複雑案件への集中を可能にします。手戻りを最小化することは、効率的なスループットの維持とエラー防止の観点で極めて重要です。ProcessMind は実際のすべての請求パスを可視化し、手戻りループ、その頻度、関連コストを即座にハイライトします。手戻りを引き起こす直前アクティビティや条件を分析することで、必要なトレーニングの特定、入力要件の見直し、FINEOS Claims 内での検証ステップの自動化などにつなげ、手戻り発生の減少を定量的に把握できます。

この目標は、FINEOS Claimsの請求業務ワークフローの各ステップが、関連する業界規制と社内ポリシーに確実に準拠することを徹底することにあります。完全なコンプライアンスを実現できれば、法的リスクや高額な制裁金を回避し、企業の評判を守れます。さらに、公平かつ一貫した請求対応により契約者からの信頼を高められ、これは保険業界では何より重要です。ProcessMindは、実際の請求の流れを、あらかじめ定義した準拠プロセスモデルと直接比較できます。逸脱は自動で検知され、非準拠の請求や工程を先回りで特定可能です。これによりFINEOS Claimsのワークフローを見直して順守を強化でき、処理済みの全請求に対するコンプライアンス率を定量的に示せます。

請求処理の標準化とは、FINEOS Claims内で請求タイプごとに最適で一貫した処理パスを定義・徹底し、同種の請求における処理のばらつきを減らすことです。これにより予見性が高まり、新任アジャスターの育成時間を短縮し、すべての契約者に公平な対応を担保します。一貫性は品質向上と業務効率化にも直結します。ProcessMindは、現状存在するあらゆる請求処理バリアントを可視化し、どこで、なぜ経路が分岐しているのかを明らかにします。各バリアントの効率やコスト影響を分析でき、逸脱の実態を把握することで、FINEOS Claims上に標準化したworkflowを設計・適用できます。最適パスの定着率を追跡し、プロセスのばらつきを抑制できます。

このゴールは、FINEOS Claims の請求処理に関わる査定担当者や関連スタッフのスキルとタスクを最適にマッチさせ、業務負荷を平準化して最大限に有効活用することを目指します。適切なリソース配分は、運用コストの削減とバーンアウトの防止につながり、特に繁忙期でも効率よく処理できるため、スループットに直結します。ProcessMind は、請求処理全体のリソース負荷、ハンドオフ、待機時間を可視化し、過剰・過少に稼働している担当者や部門、ボトルネックに関与している箇所を特定します。このデータにより、FINEOS Claims におけるリソース再配分や負荷調整の意思決定を後押しし、リソース稼働率と請求処理スループットの改善効果を定量化できます。

1件あたりの運用コスト削減は、FINEOS Claims の請求処理 workflow に潜む非効率や不要な手順、過剰なリソース消費を見つけ出し、取り除くことから始まります。これらのコストを下げることは、収益性と競争力の向上に直結し、他分野への再投資や加入者への魅力的な価格設定にもつながります。ProcessMind はアクティビティごと、プロセスバリアントごとのコストを定量化し、手戻り、不要な遅延、手作業介入による隠れコストを可視化します。コストドライバーを特定することで、自動化やプロセス簡素化などの的確な改善を実行し、FINEOS Claims で処理される請求1件あたりの直接的なコスト削減効果を測定できます。

支払承認のスピード化とは、FINEOS Claims 内で査定結果が確定してから、最終支払いの承認・発行が完了するまでの時間を大幅に短縮することを指します。これは契約者の満足度や顧客体験の維持・向上に直結し、義務を速やかに果たすことで苦情や規制当局からの指摘リスクを抑えるうえでも不可欠です。ProcessMind は、支払承認に至る具体的なアクティビティの順序を可視化し、この重要なサブプロセスに潜む遅延やボトルネックを明らかにします。人手の介入で処理が滞っている箇所や、自動化を導入できる箇所も特定できます。これらのステップを分析することで、企業はワークフローを最適化し、FINEOS Claims における承認までのリードタイムの短縮効果を測定できます。

この目標は、FINEOS Claimsで扱う請求の種類ごとの処理時間のばらつきを抑え、同種の請求なら予測できる時間で処理できる状態をつくることです。一貫性が高まれば、予測精度やSLAの信頼性が上がり、解決までの目安を明確に示せるため契約者の安心にもつながります。ProcessMindは、請求種別や受付チャネルなどの属性別にサイクルタイムを詳細に分析します。特定の種類で不要な遅延やばらつきを生む活動やパスを特定し、標準化の土台となるデータを提供します。FINEOS Claims内での処理時間のばらつき削減を定量的に測定できます。

プロセスの可視性向上とは、FINEOS Claims における請求の受付から最終クローズまで、全工程とあらゆるやり取りをリアルタイムに漏れなく把握できる状態を指します。この全体像は、適切なマネジメント、潜在的な非効率の発見、事業全体と契約者体験に影響する意思決定をデータに基づいて行ううえで不可欠です。ProcessMind はイベントログに基づき、真の End-to-End のプロセスフローを自動で再構築し、現実の処理実態を客観的かつデータドリブンに可視化します。推測を排し、関係者全員にとっての唯一の信頼できる情報源を提供します。さらに、FINEOS Claims 内での逸脱やサブプロセスを継続的に監視し、完全な透明性を実現します。

この目標は、FINEOS Claimsの請求業務における平均処理時間、一次解決率、査定の正確性など、あらかじめ定めたKPIを継続的に達成・上回ることです。KPIの達成はオペレーションの優秀さを示し、事業目標の実現を後押しするとともに、顧客満足や収益性といった戦略ゴールにも直結します。ProcessMindはプロセスデータをビジネス成果やKPIに結びつけ、目標に対する現在の実績を見やすいダッシュボードで提示します。KPI達成を阻む具体的な工程やプロセスの分岐パターンも可視化できます。原因を特定してFINEOS Claimsにピンポイントの改善策を実装し、その効果をKPIへのインパクトとして測定できます。

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

請求データをエクスポート

データセットをアップロード

請求プロセスを分析する

主要な改善策を実施

進捗をモニタリングし、継続的に改善

テンプレートをダウンロード

実施すること

FINEOS Claimsの請求処理向けに最適化された定義済みのExcelテンプレートを入手して、履歴データを正しい構造に整えてください。

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

その重要性

正確で効率的なプロセス分析には、標準化されたデータ構造が欠かせません。関連情報を漏れなく取り込めます。

期待される成果

FINEOS Claims のデータに合わせて最適化された、すぐに使えるデータテンプレート。

提供内容

FINEOS Claimsのボトルネックを即座に可視化

ProcessMind は FINEOS の請求 workflow 全体を可視化し、見過ごされがちな非効率やコンプライアンスの抜け漏れをあぶり出します。徹底した可視性により、狙いを定めた改善を力強く推進できます。

FINEOSの実際の請求フローを可視化
コストのかかる請求プロセスのバリアントを特定
請求に潜むコンプライアンスリスクを的確に特定
請求業務のリソース配分を最適化

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

想定される成果

請求処理の高度化

FINEOS Claimsのデータにプロセスマイニングを適用すると、埋もれていたボトルネックや非効率が見えてきます。これらは、請求処理のワークフローを最適化することで、組織が一般的に得られる具体的な成果です。

0 %

請求解決の迅速化

エンドツーエンドの所要時間の平均短縮

Process mining はボトルネックや非効率を特定し、受付からクローズまでの処理時間を大幅に短縮します。

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手戻り率の低減

再処理が必要な請求の減少

手戻りループの根本原因を突き止めれば、プロセスを効率化でき、前段階への差し戻しが必要な請求件数を減らし、運用コストの削減につながります。

0 %

SLA遵守の強化

規制目標の遵守率向上

SLA（サービスレベル合意）の遵守に影響するプロセスの逸脱を可視化し、定められた期間と規制基準内で請求を処理できるようにします。

0 %

標準化された請求処理パス

プロセスバリアント数の減少

不要なプロセスばらつきを見つけて排除し、すべての請求タイプでより一貫性が高く、予測可能で、効率的な対応を実現します。

0 days

支払い承認の迅速化

決定後の承認時間を短縮

請求プロセスの最終段階を最適化し、判断から実際の支払い承認までの時間を大幅に短縮。請求者の満足度を高めます。

効果は、各社の請求プロセスの複雑さ、既存システム構成、データ品質によって異なります。ここで示す数値は、成功事例で一般的に見られる改善幅の一例です。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティに絞り、必要に応じて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

単一の保険金請求を識別する一意ID。プロセス分析における主要なケース識別子として機能します。

その重要性

関連するすべてのイベントを1つのプロセスインスタンスに結びつける中核の識別子で、請求ライフサイクルのエンドツーエンド分析を可能にします。

請求プロセスのある時点で発生した具体的な業務イベント／タスク名。

その重要性

プロセスの各ステップを定義し、プロセスマップの可視化や、ワークフローのパターンと逸脱の分析を可能にします。

特定のアクティビティ／イベントが発生したタイムスタンプ。

その重要性

このタイムスタンプはイベントの時系列を与え、サイクルタイムの算出やボトルネックの特定など、時間系のすべての指標計算に不可欠です。

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

各アクティビティの処理時間を正確に算出でき、非効率なステップの特定やリソース活用度の計測に直結します。

当該アクティビティの担当アジャスター（ユーザー）の氏名またはID。

その重要性

この属性は、各プロセスのステップを実行者に結びつけ、業務負荷の分析、リソース効率の評価、パフォーマンス比較を可能にします。

障害、財物、賠償責任などの請求カテゴリ。

その重要性

請求カテゴリ別にプロセスをセグメントでき、パフォーマンスを比較して差異を特定できるため、より的確な改善に結びつきます。

請求の複雑さや潜在的な金銭的影響度の分類（例：低・中・高）。

その重要性

重大度でセグメントすることで、影響の大きい請求が適切に優先されているかを検証でき、特定の複雑度がボトルネックの原因になっていないかを見極められます。

イベント発生時点における請求の現在または過去のステータス。

その重要性

この属性は、請求の結果を把握し、アクティブ案件とクローズ済み案件を切り分け、停滞しているステージを特定するうえで重要な属性です。

請求の初回受付方法／チャネル。

その重要性

特定の受付チャネルが処理効率や手戻り率にどう影響するかを把握でき、チャネル戦略や投資判断に役立ちます。

SLAや規制に基づき、その請求の解決が期待される目標期日。

その重要性

SLA順守を測定するための基準値です。遅延した請求の特定や、遅れの要因分析に役立ちます。

当該アクティビティまたは請求の処理を担う事業部門・ユニット。

その重要性

組織単位別のパフォーマンス分析を可能にし、部門間の受け渡し遅延や部門内のボトルネックを可視化します。

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

組織が請求を初めて受け付けたことを示します。受付経路はWebポータル、メール、郵送など多岐にわたります。請求プロセスの起点であり、First Notice of Loss（FNOL）がステージング領域またはFINEOSに直接入力された時点で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プロセスの主要な開始イベントです。請求の提出から登録までの時間を分析すると、データ入力や初期登録での遅延を特定でき、全体の処理時間への影響を把握できます。

FINEOS システム内で請求レコードが正式に作成されたことを表します。この時点で固有の Claim ID が付与され、ケースが正式にオープンとなります。主たる請求オブジェクトの作成タイムスタンプから取得されるのが一般的です。

その重要性

このマイルストーンは、単なる通知からアクティブなケースへの移行点です。社内処理ライフサイクルを計測するうえで信頼できる起点になります。

保険者が支払い可否（全額承認・一部承認・否認）を正式に決定する重要なマイルストーンです。FINEOS では通常、'Approved'、'Denied'、'Settled' などの明示的なステータス変更として記録されます。

その重要性

これは以降のプロセス（支払いかクローズか）を左右する主要なマイルストーンです。意思決定までの時間計測や、請求結果の分析に欠かせません。

算定済みの支払額（示談額）の支払いを正式に承認するステップを表します。請求可否の決定とは別工程で、管理者や専任チームによる支出の承認を要することが一般的です。「Approved for Payment」などへのステータス変更で記録されます。

その重要性

このアクティビティは『Payment Authorization Cycle Time』KPIの要所です。決定から承認までの遅れは、顧客満足に影響する見えにくい大きなボトルネックになり得ます。

実際に支払いが処理され、請求者や提供者へ送金された瞬間を示します。FINEOSでは金融システムとの連携でトリガーされ、トランザクションログまたは最終的な支払いステータスの更新として記録されます。

その重要性

この局面は顧客にとって極めて重要です。承認から発行までの時間を分析することで、支払いプロセスの無駄を減らし、体験を向上できます。

支払いや否認を含むすべてのアクティビティが完了した後の、請求の最終状態を示します。FINEOSでステータスが'Closed'または'Finalized'に更新された時点で記録されます。

その重要性

このアクティビティはプロセスの主要な終了イベントです。「Claim Submitted」から「Claim Closed」までの所要時間は、プロセス全体のパフォーマンスと効率を測る主要KPIです。

よくある質問

プロセスマイニングで、FINEOSの請求プロセスから何が分かりますか？

Process mining は FINEOS Claims のイベントログデータを解析し、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。標準レポートでは見えにくいボトルネックや予期せぬ逸脱、頻発する手戻りループを特定し、請求が実際にどう処理されているかを客観的かつデータドリブンに示します。

プロセスマイニングを始めるには、FINEOS Claimsからどのデータが必要ですか？

開始時点では、Claim ID、アクティビティ名、各工程のタイムスタンプを含むイベントログが必要です。あわせて、請求種別や金額、請求人の属性などのケース属性を加えると分析が深まります。これらのデータは、FINEOSから標準レポートやデータベース接続で抽出するのが一般的です。

Process Mining は、請求解決の遅延や手戻りをどのように減らせますか？

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。

FINEOS Claimsのデータをプロセスマイニングするうえでの一般的な技術要件は何ですか？

イベントログデータを抽出するには、通常、FINEOS 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。たいていはSQLクエリや既存のレポーティングAPIを使います。次に、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ツールがそのデータを取り込み、分析します。

請求データで Process Mining を実施すると、初期インサイトは通常どれくらいで得られますか？

データの抽出と準備が整えば、数日から1週間ほどで初期のプロセスモデルとインサイトを作成できます。所要時間はデータ品質と請求プロセスの複雑さによって変わります。より深い分析や具体的なアクション提案には、さらに時間を要します。

プロセスマイニングで請求業務のコンプライアンスを強化できますか？

はい。プロセスマイニングは、あらかじめ定義したコンプライアンスモデルに照らして請求処理を監査し、必須ルールや標準手順からの逸脱を特定できます。未遵守の経路を早期に検知し、遵守のエビデンスを提示、注力が必要な領域を可視化して、100%の規制遵守を確実にします。

FINEOS Claimsからのデータ抽出は本番運用に影響しますか？

いいえ。プロセスマイニング向けのデータ抽出は、通常、履歴データのスナップショットを利用するか、FINEOSデータベースへの読み取り専用アクセスで行います。本番の請求処理やシステム性能に影響を与えないための設計です。非侵入型の分析アプローチです。

プロセスマイニングを実施するには、社内に専門的なデータサイエンスのスキルが必要ですか？

データの基礎知識は役立ちますが、最近のプロセスマイニングツールはビジネスユーザー向けに設計され、直感的なUIを備えています。高度なデータサイエンスのスキルがなくても始められます。とはいえ、複雑なケースでは抽出や分析のためのデータエンジニアリングの知見があると有用です。

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