保険業界に携わっている方なら、例えば交通事故の後など、保険金請求は人生において最もストレスのかかる時期に行われることが多いことをご存じでしょう。 だからこそ、迅速で正確な請求処理が重要なのです。 顧客に寄り添ったサポート体制を示すことで信頼を構築し、反復業務を削減します。これにより、チームは保険契約の背後にいる顧客一人ひとりへの対応に専念できるようになります。
保険金請求処理の自動化はそれを可能にします。 本ブログでは、その概要を定義したうえで、関連する技術について分かりやすく解説し、それが処理スピードや精度、さらには請求処理全体の顧客体験をどのように向上させるのかを見ていきます。
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保険金請求処理の自動化とは？
保険金請求処理の自動化は、プロセスインテリジェンス（PI）とインテリジェント文書処理（IDP）を他の自動化と連携させることで実現します。
保険金請求処理の自動化とは、保険金請求処理を迅速化・簡素化するためのテクノロジーの活用です。 インテリジェント文書処理（IDP）、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、光学式文字認識（OCR）、自然言語処理（NLP）、プロセスマイニング、機械学習を駆使し、文書の読み取り、データの抽出、情報の分類、適切なシステムへのルーティング、ワークフローのリアルタイム追跡などのタスクを自動化します。
保険金請求処理の自動化で重要な役割を果たすテクノロジーは？
- インテリジェント文書処理（IDP）：文書ベースのワークフローを処理する中核技術であるIDPは、AI技術を組み合わせて保険文書からデータを読み取り、分類・抽出します。
- 光学式文字認識（OCR）：IDPで使用される技術であるOCRは、スキャンまたは撮影したテキストを機械読み取り可能なデータに変換します。
- 自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM）：IDPの中でも、NLPとLLMは定型化されていないテキストを理解し、文書を要約し、文脈に基づいた質問に答えることができます。
- コンピュータビジョン: 車両写真や走行距離計の読み取り値といった画像データをIDPで活用できる形に処理することで、コンピュータビジョンは請求における視覚的証拠の処理を効率化します。
- 機械学習（ML）： 機械学習は、明示的にプログラムされることなくデータから学習するAI技術の一種であり、IDPがさまざまな文書フォーマットに適応し、継続的に精度を向上させることを可能にします。
- ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）： RPAはIDPと連携し、データ入力などの反復作業を自動化します。
- プロセスマイニング： 請求処理の状況をリアルタイムで可視化することで、プロセスマイニングはワークフロー上のボトルネックを特定し、より効果的な自動化の意思決定を支援します。
- インテリジェント・オートメーション（IA） ： インテリジェント・オートメーションは、それ自体は単一の技術ではありませんが、複雑なエンドツーエンドの保険ワークフローを自動化するために、上記のテクノロジーを結集した戦略的アプローチです。
