Process mining pour les entreprises d'assurance exemples et meilleures pratiques

Les processus d'assurance sont souvent manuels, complexes et difficiles à gérer. C'est pourquoi elles ont été plus lentes à bénéficier des nouvelles technologies telles que le logicielprocess mining . Cependant, de nouvelles méthodes ont rendu process intelligence plus accessible aux compagnies d'assurance que le logiciel conventionnel process mining. Dans cet article, nous passons en revue les principaux cas d'utilisation, les exemples et les meilleures pratiques.

Qu'est-ce que process mining?

Process mining est une méthode d'analyse avancée des données permettant de découvrir, de surveiller et d'améliorer les processus commerciaux réels en extrayant des données des journaux d'événements des systèmes d'information. Process mining peut être utilisé pour identifier les goulets d'étranglement ou les inefficacités dans les processus, aider à mieux comprendre comment les processus sont exécutés et, en fin de compte, améliorer les performances des processus.

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Les compagnies d'assurance utilisent généralement process mining pour atteindre quatre objectifs clés :

1. Process discovery - identifier l'état réel de vos processus et les variantes de vos processus clés.
2. Surveillance des processus - assurer le suivi de la conformité aux processus convenus au sein des équipes ou de l'organisation.
3. Réingénierie des processus - la refonte de vos processus afin d'améliorer l'efficacité et de rationaliser les flux de travail.
4. Transformation numérique - Les processus d'assurance sont souvent manuels et chronophages, process mining peut être utilisé pour accélérer la numérisation.

Process mining cas d'utilisation pour les compagnies d'assurance

Les compagnies d'assurance peuvent tirer un certain nombre d'avantages commerciaux concrets des méthodes process mining .

1. Accélérer le traitement des sinistres : les compagnies d'assurance peuvent utiliser process mining pour analyser et surveiller l'ensemble du cycle de gestion des sinistres afin d'identifier les goulets d'étranglement et les inefficacités. 

2. Surveiller et détecter les fraudes: process mining peut être utilisé pour détecter les activités frauduleuses en analysant les données relatives aux sinistres et aux transactions des assurés. 

3. Amélioration du processus d'élaboration des politiques : process mining peut être utilisé pour identifier les domaines à améliorer dans le processus de gestion des politiques, par exemple en identifiant les possibilités de rationaliser le processus d'approbation des politiques. 

4. Rationaliser la souscription: Process mining peut être utilisé pour analyser le processus de souscription, notamment le temps nécessaire à l'approbation des demandes et la précision des évaluations des risques.

Process mining meilleures pratiques pour les compagnies d'assurance

De nombreuses compagnies d'assurance ont déjà piloté ou testé les solutions process mining avec des résultats mitigés. Voici quelques bonnes pratiques pour garantir la réussite de la mise en œuvre.

• Aligner les objectifs sur la stratégie de l'entreprise. Veillez à ce que les objectifs du projet process mining soient alignés sur les objectifs et la stratégie globale de l'entreprise. 

• Définir les indicateurs de réussite et la feuille de route. Établissez des moyens clairs et mesurables de mesurer le succès et veillez à ce que le projet suive une feuille de route bien définie. 

• Explorer et évaluer les bons logiciels. Utiliser les bons outils et les bonnes technologies pour s'assurer que le site process mining est mené de la manière la plus efficace et la plus efficiente possible. 

• Inclure les parties prenantes concernées. Impliquer le personnel et les parties prenantes appropriés dans le processus process mining pour s'assurer que les idées sont mises en œuvre de la manière la plus efficace possible. 

• Élaborer un programme de formation solide. Investir dans la formation et le développement pour s'assurer que le personnel impliqué dans le projet possède les compétences et les connaissances nécessaires. 

• Mesurer et communiquer clairement les résultats. Utiliser des visualisations de données pour communiquer efficacement les informations recueillies dans le cadre du projet process mining .

• Viser une amélioration continue et non immédiate. Contrôler et évaluer en permanence les résultats du site process mining afin de s'assurer que les informations sont utilisées de la manière la plus efficace possible. 

Exemple d'utilisation de process mining pour détecter les fraudes à l'assurance

L'un des principaux cas d'utilisation de process mining pour les compagnies d'assurance est la détection des fraudes. Rien qu'aux États-Unis, le FBI estime le coût de la fraude à l'assurance à plus de 40 milliards de dollars par an. Process mining peut aider les compagnies d'assurance à détecter les fraudes en analysant les données associées aux processus, tels que les demandes d'indemnisation et les paiements. 

Comment la détection de la fraude fonctionne-t-elle dans la pratique ?

Process mining peut identifier des schémas et des anomalies dans les processus qui pourraient indiquer une activité frauduleuse. Par exemple, un système process mining peut détecter si une demande de remboursement est soumise plusieurs fois, si un paiement est effectué à une partie inconnue ou si un processus prend plus de temps que d'habitude. En détectant ces schémas, les compagnies d'assurance peuvent prendre des mesures proactives pour prévenir la fraude et économiser de l'argent.

Dans l'infographie ci-dessus, vous pouvez voir un exemple d'échantillonnage d'audit utilisant le logiciel process mining de KPMG. Avec la configuration de process mining , la détection des fraudes peut identifier les types de transactions à auditer sur la base de certaines variables communes, notamment :

• Acteurs ou étapes inhabituels dans la procédure de demande d'indemnisation,
• Délai d'exécution des transactions,
• Étapes ou boucles infructueuses d'un processus.

Limites de process mining pour les compagnies d'assurance

• Manque de données de qualité. Les techniques Process mining sont limitées aux données disponibles et ne peuvent donc pas toujours révéler toutes les informations relatives à un processus. Pour les compagnies d'assurance, c'est particulièrement le cas lorsque certains systèmes de données n'incluent pas de données d'enregistrement des événements. 
• Coût de la mise en œuvre. Process mining peut être long et coûteux, car il nécessite la collecte et le stockage de données sur une certaine période. Les compagnies d'assurance qui doivent intégrer diverses sources de données peuvent en particulier trouver la méthode traditionnelle process mining coûteuse.
• Les informations automatisées ne sont pas parfaites. Process mining n'est pas toujours en mesure de détecter les irrégularités des processus ou les activités frauduleuses, et n'est donc pas toujours en mesure d'identifier tous les problèmes potentiels.
• Manque d'agilité. Process mining peut ne pas convenir aux compagnies d'assurance dont les processus sont complexes et dynamiques, car il n'est pas en mesure de détecter les changements dans le processus au fil du temps.

Envisager une alternative : l'hybride process intelligence

Si vous avez déjà essayé process mining ou si vous êtes encore en train de réfléchir à vos options, vous voudrez peut-être explorer le logiciel hybride process intelligence . Cette nouvelle approche vous offre le niveau de détail du logiciel task mining tout en vous permettant de bénéficier de la profondeur de couverture du logiciel process mining . De plus, sa mise en œuvre est 10 fois plus rapide que celle de la solution bien connue process mining . Prenez rendez-vous avec nos experts pour en savoir plus !