I processi assicurativi sono spesso manuali, complessi e difficili da gestire. Di conseguenza, sono state più lente a trarre vantaggio dalle nuove tecnologie, come il softwareprocess mining . Tuttavia, nuovi metodi hanno reso process intelligence più accessibile alle compagnie assicurative rispetto al tradizionale process mining. In questo articolo esaminiamo i principali casi d'uso, gli esempi e le best practice.
Che cos'è process mining?
Process mining è un metodo che utilizza l'analisi avanzata dei dati per scoprire, monitorare e migliorare i processi aziendali reali, estraendo i dati dai registri degli eventi nei sistemi informativi. Process mining può essere utilizzato per identificare i colli di bottiglia o le inefficienze nei processi, aiutare a comprendere meglio come vengono eseguiti i processi e, in ultima analisi, migliorare le prestazioni dei processi.
Le compagnie di assicurazione utilizzano di solito process mining per raggiungere quattro obiettivi chiave:
- Process discovery - identificare lo stato reale "as-is" dei vostri processi e le varianti dei vostri processi chiave.
- Monitoraggio dei processi - tenere traccia della conformità ai processi concordati tra i team o l'organizzazione.
- Reingegnerizzazione dei processi - Riprogettare i processi per migliorare l'efficienza e snellire i flussi di lavoro.
- Trasformazione digitale - I processi assicurativi sono spesso manuali e richiedono tempo, process mining può essere utilizzato per accelerare la digitalizzazione.
Process mining casi d'uso per le compagnie di assicurazione
Le compagnie di assicurazione possono ottenere una serie di vantaggi commerciali concreti dai metodi di process mining .
1. Accelerare l'elaborazione dei sinistri: le compagnie assicurative possono utilizzare process mining per analizzare e monitorare l'intero ciclo di vita della gestione dei sinistri, al fine di individuare colli di bottiglia e inefficienze.
2. Monitoraggio e rilevamento delle frodi: process mining può essere utilizzato per rilevare attività fraudolente analizzando i dati dei sinistri e delle transazioni degli assicurati.
3. Miglioramento del processo delle politiche: process mining può essere utilizzato per identificare le aree di miglioramento del processo di gestione delle politiche, ad esempio per individuare le opportunità di snellimento del processo di approvazione delle politiche.
4. Semplificare la sottoscrizione: Process mining può essere utilizzato per analizzare il processo di sottoscrizione, ad esempio il tempo necessario per approvare le domande e l'accuratezza delle valutazioni del rischio.
Process mining Le migliori pratiche per le compagnie di assicurazione
Molte compagnie assicurative hanno già sperimentato o testato le soluzioni di process mining con risultati contrastanti. Ecco alcune best practice per garantire il successo dell'implementazione.
- Allineare gli obiettivi alla strategia aziendale. Assicurarsi che gli obiettivi del progetto process mining siano allineati con gli obiettivi e la strategia aziendale complessiva dell'organizzazione.
- Definire le metriche di successo e la roadmap. Stabilite metodi chiari e misurabili per misurare il successo e assicuratevi che il progetto segua una tabella di marcia ben definita.
- Esplorare e valutare il software giusto. Utilizzare gli strumenti e le tecnologie giuste per garantire che il sito process mining sia condotto nel modo più efficace ed efficiente.
- Coinvolgere le parti interessate. Coinvolgete il personale e gli stakeholder giusti nel processo di process mining per garantire che le intuizioni vengano implementate nel modo più efficace.
- Sviluppare un solido programma di formazione. Investite nella formazione e nello sviluppo per garantire che il personale coinvolto nel progetto abbia le competenze e le conoscenze necessarie.
- Misurare e comunicare i risultati in modo chiaro. Utilizzare le visualizzazioni dei dati per comunicare in modo efficace le informazioni raccolte dal progetto process mining .
- Puntate a un miglioramento continuo, non immediato. Monitorare e valutare i risultati di process mining su base continuativa per garantire che le intuizioni vengano utilizzate nel modo più efficace.
Esempio di come process mining viene utilizzato per individuare le frodi assicurative
Uno dei principali casi d'uso di process mining per le compagnie assicurative è il rilevamento delle frodi. Solo negli Stati Uniti, l'FBI stima che il costo delle frodi assicurative sia di oltre 40 miliardi di dollari all'anno. Process mining può aiutare le compagnie assicurative a rilevare le frodi analizzando i dati associati ai processi, come le richieste di risarcimento e i pagamenti.
Come funziona in pratica la rilevazione delle frodi?
Process mining possono identificare schemi e anomalie nei processi che potrebbero indicare attività fraudolente. Ad esempio, un sistema process mining può rilevare quando una richiesta di risarcimento viene presentata più volte, quando un pagamento viene effettuato a un soggetto sconosciuto o quando un processo richiede più tempo del solito. Rilevando questi schemi, le compagnie assicurative possono adottare misure proattive per prevenire le frodi e risparmiare denaro.
Nell'infografica qui sopra potete vedere un esempio di campionamento di audit utilizzando il software process mining di KPMG. Con la configurazione di process mining , il rilevamento delle frodi può identificare i tipi di transazioni da sottoporre a revisione in base ad alcune variabili comuni, tra cui:
- Attori o fasi insolite del processo di reclamo,
- Ritardo nel tempo di throughput delle transazioni,
- Fasi o cicli non riusciti di un processo.
Limitazioni di process mining per le compagnie di assicurazione
- Mancanza di dati di qualità. Le tecniche di Process mining sono limitate ai dati disponibili, quindi potrebbero non essere in grado di scoprire tutte le informazioni su un processo. Per le compagnie di assicurazione questo è particolarmente vero quando alcuni sistemi di dati non includono i dati di log degli eventi.
- Costo di implementazione. Process mining può richiedere tempo e denaro, in quanto richiede la raccolta e l'archiviazione di dati per un periodo di tempo. Le compagnie di assicurazione che devono integrare diverse fonti di dati possono trovare particolarmente costoso il tradizionale process mining .
- Gli approfondimenti automatici non sono perfetti. Process mining non è sempre in grado di rilevare le irregolarità dei processi o le attività fraudolente, quindi potrebbe non essere in grado di identificare tutti i potenziali problemi.
- Mancanza di agilità. Process mining potrebbe non essere adatto alle compagnie assicurative che hanno processi complessi e dinamici, in quanto non è in grado di rilevare i cambiamenti del processo nel tempo.
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