优化保险理赔与返工流程｜ProcessMind

从理赔细分入手

理赔平均处理时间可能掩盖不同案件的实际流程。简单案件、等待补充信息的案件，以及需要多次审核的案件，都可能被计入同一个平均值。流程挖掘可帮助您区分这些类型，比较各类案件的处理时间和返工情况，并找出延误环节。

设定目标时，这种区分很重要。如果延误主要集中在某一类案件，统一的流程目标可能无法找到原因，甚至会给其他案件带来不必要的压力。ProcessMind可帮助您分析事件数据，了解工作如何在理赔、核保、保单服务和客户服务环节之间流转。

理赔处理时间为何不同？

理赔案件的处理路径会因具体情况而异，涉及不同的活动、团队和系统。有些案件按直接路径推进；另一些则需要等待信息、在团队间流转，或因返工返回前序步骤。

流程挖掘将事件数据与每个案件及其活动、时间戳和属性关联起来。您可以利用这些属性比较不同细分群体，例如按理赔类型或数据中的其他字段进行比较。分析结果会显示哪些类型耗时更长、案件在哪些环节等待，以及工作重复发生的频率。

可以按细分群体衡量哪些指标？

比较有助于解释处理成本和损失的指标，而不是只看整体平均值：

• **处理时间：**比较不同理赔细分群体的端到端时长及活动间耗时。
• **等待时间：**找出案件在步骤或团队之间等待的环节。
• **返工：**识别重复活动，以及返回前序步骤的路径。
• **交接：**查看案件如何在团队间流转，以及交接是否伴随延误。
• **流程变体：**比较不同类型案件的处理路径及其结果。

这些指标有助于您调查延误或重复工作是否推高了处理成本或造成损失。它们不会决定理赔结果，也不会代替人工做出理赔决策。

如何区分不同的理赔类型？

先提出一个具体问题，例如某类理赔案件为何处理时间更长。利用事件数据中的案件属性定义细分群体，再比较各群体的路径和指标。

例如，如果数据记录了相关活动，您可以比较按直接路径处理的案件与包含信息请求或重复审核的案件。检查差异是否来自等待、额外交接或返工。在决定变更前，请与熟悉流程的人员核实您的判断。

如何测试流程变更？

了解不同案件类型后，您可以对拟议变更建模，并通过流程模拟比较不同情景。在实施前，测试规则、路由或处理能力变更的影响，并观察处理时间、积压量和返工等指标。

模拟结果可为决策提供参考，但不会改变实际理赔流程，也不会自动做出理赔决策。了解更多流程模拟。

开始分析需要哪些数据？

选择一个理赔流程，并确定一个可以用事件数据回答的问题。实用的事件日志应包含：

• 每个理赔案件的标识符
• 描述处理步骤的活动名称
• 这些活动的时间戳
• 用于比较细分群体的相关案件属性

数据质量及其包含的字段决定了您可以比较哪些细分群体。先从适当的范围开始，与流程负责人一起审查结果，再完善分析，为商业论证提供依据。

如需了解实用的数据结构概览，请阅读如何创建流程挖掘事件日志。

保险流程挖掘分析如何帮助理赔团队？

流程挖掘可以展示不同案件的处理差异，以及延误、交接或返工发生的位置。您可以依据这些证据，将改进工作聚焦于运营影响最明确的细分群体和步骤。

ProcessMind还支持流程建模，帮助您记录预期流程，并与数据揭示的实际流程进行比较。查看如何分析流程，了解发现瓶颈的实用方法。

如何建立商业论证？

选择一个明确的理赔细分群体，并设定清晰的基准。记录观察到的处理时间、等待和返工情况，再将这些发现与您需要回答的运营问题联系起来。清楚说明分析范围和数据限制，帮助决策者区分实测结果与假设。

如需了解系统化的方法，请阅读流程挖掘商业论证指南。

下一步是什么？

从一个理赔细分群体和一个具体问题入手。仅凭一份理赔数据提取结果，就可以了解处理时间和返工情况，为商业论证提供依据。

分析一个理赔细分群体