【原创】RPA在保险行业的场景分享-中科云创CEO每日分享

在这里我们只介绍RPA在实际的企业场景当中已经成熟的落地解决方案，考虑到可以切实提高企业的工作效率、应用做到无行业界限、且投资回报率非常可观等等的，投资界目前正在密切关注RPA行业的动态和发展。

今天我们介绍以下RPA在保险行业中的落地实践，剖析保险行业在实际业务当中所存在的痛点，借鉴企业在实际部署RPA流程中所积累的经验并提醒企业在实际业务运作当中应该注意的问题及解决方案，了解RPA技术主要可以运用在保险业务的哪些环节当中，总结RPA所具有的优势和给企业带来的诸多好处，下面我们就从实际业务场景的维度出发，进一步深入了解一些RPA的商业情况和实际案例。

在聊业务场景之前，我们需要首先考虑两个问题

产品是如何落地的
虽然在RPA的应用当中，应用的内容本身是没有行业界限的，RPA可以运行在所有行业当中，各行各业都存在着重复度高、效率低的工作，而这些工作都可以交给机器人去处理。给RPA提供了天然的生存土壤。但是总体来讲，目前RPA在财务、金融、银行、保险行业的应用是比较多的，在其他行业的渗透率在逐年增加，但是还是没有想象中的理想。所以一个RPA产品在整个解决方案中的落地就非常的重要，我们要看到企业未来3到5年的数字化转型规划，站在投入产出比、流程挖掘、流程上下架、流程管理的角度为企业选择合适的RPA产品及可以及时落地的解决方案。
产品如何能部署便捷
企业在实际应用RPA产品实际部署的时候，应该注重实际业务的需要，注重业务人员和机器人的协同办公，将机器人的高效、便捷带入到业务人员的日常工作当中。开发出方便企业进行RPA部署和管理的产品模块，使企业可以便捷、轻松的引入RPA产品进行实际业务操作。例如，在机器人管理、流程编排、控制管理三个模块之外，还可以开发部署包括控制面板、数据提取、机器人运行监控、机器人调度、数据管理、报表管理、异常管理等模块。让机器人产生的数据与业务数据紧密联系，形成多维度的业务报表供业务人员产看，通过模块化的部署，完成企业RPA流程自动化的落地，形成一个多维议题的调度机制。
如何让企业学会流程挖掘
流程挖掘是企业在应用RPA的过程当中最为重要的环节，让所有的业务人员学会流程挖掘，会让整个企业快速的完成数字化的模块流程上架。提高整个企业的工作效率。流程挖掘的本意就是让所有的企业业务人员在日常的工作当中，对自己工作本身的内容完成节点是的需求整理。把重复性高、低值化、有规律的业务整理成需求。让RPA管理人员进行需求审批，RPA管理人员需要对需求的可完成性、投入产出比、业务稳定性进行评估。最后完成对流程的开发、部署、上架。最后提供给业务人员在实际的场景当中进行使用。

RPA未来的趋势是什么？

RPA云化
RPA云化的核心主要是RPA机器人流程设计、开发、测试和运行部署都要基于云端进行，目前多数的RPA产品除了机器人本身的程序开发外都已经完成了云端部署。为了完成所有的步骤都搬上云端，RPA流程在设计开发和运行阶段连接的所有信息都必须同时进行云端部署。
云端部署可以给企业带来的源源不断的收益，包括复制成本的降低、标准化程度提高、可以在任何地方访问操作、按照实际运行机器人计算费用、公有云的大量资源可以进行直接复制利用。这种部署带来的长远收益可以摊平企业最初的投入成本，提高企业的服务器使用效率，同时为所有业务人员进行动态的业务支持。
IPA（RPA+AI）
RPA本身对流程的自动化,实际上仅仅是用机器人取代了人力做重复性劳动的过程，但是着本身智能解决简单且标准化的业务流程，是属于“低智商”的机器人。
目前人工智能（AI）的发展在全球范围内都是高速的，需要智能化的产品已经应用到各行各业的实际场景当中，可以集成海量的非结构化数据，形成大数据进行数据沉淀，利用自然语言（NLP）、图像识别（OCR）、机器识别（MR）等技术进行数据分析、图像分析、情感分析等。迭代并强化机器人的自动化能力。使得机器人可以辅助人工做出正确的决断，更好的提高RPA的效率。
业务中台解决方案
业务中台最核心的本质是代替并提高业务人员对RPA机器人的管理能力和监控能力，提高业务人员对实际业务场景数据的掌控能力和管理能力。对机器人产生的数据结合实际的业务数据，快速准确的筛选出符合本身业务维度的报表。还可以通过数据的上钻和下钻提供高维度的数据报表。更好的完成数据沉淀。目前中科云创信息技术（大连）有限公司已经积累了大量的实际业务场景，并将场景私有化、平台化。为企业提供一站式RPA解决方案。

言归正传，大家理解了以上企业对RPA方案的落地方案，我们将保险行业积累的业务场景进行深入的分析。看看RPA机器人在保险行业中能完成哪些成熟的业务场景。

损失通知
场景描述：第一次损失通知系统是否是索赔过程的客户体验方面最关键的阶段，因为这是与投保人第一次接触。如果预先收集的信息越多，信息越准确，理赔就处理得越快。但由于索赔报告属于各种渠道和类型。有的甚至来源于系统服务的外包供应商。这使客户索赔数据和文件处理起来相对麻烦，也与下一个流程的系统和人员之间的有效联系变得更加复杂。
RPA解决方案：在系统中，RPA的作用是加快它的速度并确保准确性。它可以从任何数字通信通道提取数据和文档，将数据与其他系统连接以进行分析，并将结果快速、精准地提供给理赔小组。
文档处理
场景描述：对于专业、批发、再保险和商业来说，FNOL应用程序和工具可能不是那么常见，所以索赔表格和文件往往通过门户网站、电子邮件甚至邮寄到达。手动处理这些文档会增加流程的时间，并且存在保险欺诈的可能性。
RPA解决方案：RPA能够打开和阅读电子邮件，并从任何使用的渠道提取数据和文档。它可以扫描和解读文件上的信息，并将其发送给人工智能欺诈分析。所有这些都可以由RPA以指数级速度完成。
呼叫中心
场景描述：呼叫中心是运营管理的一个热点，它需要在持续的战斗中提供一流的客户体验，同时保持低成本。如果你有一个呼叫中心(内部的或外包的)，有一个很好的机会，它将负责与呼入的客户进行索赔沟通。即使这并不像FNOL那样正式，但这不会阻止你的客户通过电话或电子邮件等方式进行询问、要求更新、报告索赔。所有这些活动都意味着更长的通话时间和更多的通话量，增加了工作量，并创造了可能影响客户体验的低效率。这也可能需要你的代理商从那些需要一对一帮助的客户那里抽出时间，并在高峰时段给他们带来不必要的压力。
RPA解决方案：一般来说，RPA是呼叫中心的一个很好的解决方案，一旦数字劳动力嵌入到端到端索赔处理过程中，它可以处理许多在线查询，并在后台工作，使索赔相关电话更容易、更快地处理。可以将这些信息与正在进行的索赔过程联系起来。
理赔服务
场景描述：在理赔的法案审查方面，往往采用外部公司进行合作。例如美国，对于工人薪酬等一些业务领域，法案审核等流程通常由第三方承担。在调查和汽车保险供应链上，需要有不同的公司安排车辆损坏评估、恢复、维修或更换，并向保险公司支付费用，其中牵涉许多复杂的过程，需要多个系统一起发挥作用。如果没有有效的连接，这些外包元素可能会大大增加保险公司的理赔成本
RPA解决方案：在理赔没有完全完成的情况下，RPA可以帮助加快保险公司与外包服务和技术之间的流程，如法律、法案审查、欺诈检测、调查和汽车保险供应链，取代理赔员去连接各方的活动。在理赔中启用RPA的另一个好处是创建一个快速可访问的历史索赔数据池，可用于欺诈检测和风险分析
欺诈检测
场景描述：从投保人夸大个人物品损坏的价值，或更改发票金额，到虚假盗窃，欺诈索赔的范围无所不包，保险行业的工作是发现和防止所有此类事件的发生。英国保险协会报告表明，在2019年，英国保险公司发现了10.7万起欺诈性索赔，总额高达12亿英镑。据美国联邦调查局(FBI)估计，美国每年因非医疗保险欺诈造成的损失超过400亿美元。在经济危机时期，欺诈索赔往往会增加，因为财政紧张的人们会寻找省钱和补充收入的方法。专业欺诈者也希望利用超负荷的理赔部门
RPA解决方案：市场上有很多欺诈检测技术，这些技术正在帮助解决这一问题，并降低索赔成本。然而，这些增加了更多的业务流程，并产生了更多的数据需要额外去分析。RPA充当了连接器的角色，通过将人工智能和机器学习技术集成到整个索赔过程中，高效进行保险反欺诈，同时进一步简化流程
负载变化
场景描述：在实际的保险工作中，会出现工作量的负载变化。遇到比较忙的季度，要么从其他部门临时调用人力，要么通过加大现有工作人员劳动时长和强度来解决问题
RPA解决方案：建设共享的机器人库，机器人可以跨所有功能业务操作的劳动力，当工作量增大，人力资源不足，需要劳动力就将机器人派到所需部门。这些拥有不同功能的机器人，可以很好地帮助企业应对计划内和计划外的激增工作
客户沟通
场景描述：在保险业务中，与客户保持很好地沟通，积极响应客户的需求而不是用机器人去回应客户是非常重要的。一些保险公司认为自动索赔可能会导致失去与客户的私人联系，认为这可能会给客户带来不好的体验
RPA解决方案：然而，与手工处理的索赔相比，运用RPA的工作人员可以更方便地与客户进行更多的沟通。RPA可以定期向客户自动发送进度更新，客户就不太可能抱怨缺乏沟通。RPA为索赔过程带来准确性和凝聚力，降低了错误的风险，从而避免索赔过程为客户带来不满意的结果。同时，每个自动化过程都有可靠的审计跟踪。另外，如果出现投诉，这些投诉可以由人工智能支持的RPA响应，并迅速发送到正确的团队进行处理
与TPA对接
场景描述：索赔过程通常涉及多方，从内部部门到经纪人和外部服务提供者。但归根结底，客户通常只与保险公司产生声誉关系，不会和保险公司的供应商产生任何关系，因此对于保险公司来说，确保索赔涉及的所有各方有效地共同工作是很重要的。但是，将这些点连接起来，使业务受益，是一项挑战，尤其是每条业务线、地区和品牌都涉及不同的各方
RPA解决方案：RPA可以扮演中间人的角色，像普通员工一样完成许多任务，每天24小时、7天、365天都在做。自动化过程的一个伟大副产品是有机会从头到尾检查索赔过程，这就为审计和改进索赔处理方式以及对某些流程进行全局标准化创造了机会。这些都有助于减少索赔处理成本和更快达成和解
客户维护
场景描述：一旦索赔得到解决会发生什么？这是客户关系的关键时刻——他们会与保险公司续保单，还是接受取消，再货比三家寻求更好的价格？如何保证客户不流失，企业需要采取很多行动
RPA解决方案：RPA可以关闭已失效的政策，快速发布新的报价，以减少客户的决策时间。随着RPA的运用，这一阶段可以将客户体验提升到一个新水平。它不只是补充新的政策，还能在市场上搜索相同型号和价格的保险产品提供替代，可以从市场上找到等价的保单和价格匹配的保险，以鼓励留存客户
索赔处理
场景描述：索赔处理要求员工从各种文档中收集信息，并将信息复制、搬运到其他系统中.工作内容枯燥繁琐。对操作人员的准确度也有一定的要求。
RPA解决方案：RPA机器人通过程序控制，可以进行跨系统操作，准确度可以提高到100%，节省人工操作时间,降低繁琐程度
保单更新
场景描述：人工从文本文件中提取数十项保单数据，效率低下且易出错
RPA解决方案：RPA机器人可将多项保单数据从文本文件中提取，并自动更新到应用程序的不同页面之中，高效准确
保单照片上传
场景描述：业务人员每天需要根据保单号获取照片影像信息，并将其上传至系统中
RPA解决方案：RPA机器人可代替人工进行照片的录入的工作，还可以通过光学识别技术（OCR）将有价值的信息保存到数据库当中，以报表的方式在平台上进行搜索和呈现，此工作自动操作，节省大量时间。
保单取消
场景描述：取消保单必须与电子邮件、保单管理系统、CRM、Excel和PDF等进行交互，过程繁琐耗时
RPA解决方案：RPA机器人可在不同平台系统间相互切换，无需人工手动操作。可以自动的将邮件内的内容保存下来，自动进行识别和数据保存。并和其他系统进行交互。
车险、交强险录单
场景描述：各险种的录单工作，通常需要十多个人同时录入，量大、重复、繁琐
RPA解决方案：此工作是标准RPA傻瓜式操作，将重复的劳动交给机器人完成。将数据进行存储并形成报表，在业务平台上结合其他的业务数据进行报表生成、数据追踪、业务跟踪等
同行分析
场景描述：员工每周需要去同业网站上获取业务数据，整理成报表并分析，数据抓取和整理工作极其耗时
RPA解决方案：RPA机器人可以自动抓取数据并形成报表，将同行业的网站数据抓取后形成非结构化数据报表。将数据上下钻后进行沉淀，用于竞品分析、行业分析。对预测行业走向有非常重要的意义。
财险产品备案登记
场景描述：财险营运部门通常需要登陆保险协会网站完成财险产品的自主备案登记，过程繁琐
RPA解决方案：RPA机器人可代替人工自动填写和上传相关资料，RPA可以跨多个系统进行操作，把备案登记过程中的数据进行保存、拆分，用于日后的数据挖掘
客户服务
场景描述：保险电销过程中，客服需访问多个系统获取各种信息数据回复客户
RPA解决方案：RPA机器人可帮助客服进行客户身份验证、保单状态检查、到期日信息确认等，快速准确算出数据并自动提交请求执行后续操作

思考和总结：
从RPA的实践中可以看的出来，RPA非常契合保险行业的业务场景，在RPA目前的行业渗透中，保险属于高渗透率的行业，RPA厂商在优化自己的产品时，也应该多注意交付实施人员在实际的实施场景当中，对于高渗透率的行业给出整套的、便捷的解决方案，包括组件应用、系统兼容等，为自己的产品做出更好的市场定位。企业需要找找着眼于To B和To C两种模式，让两种模式进行互补，结合云端趋势和人工智能，让产品在业务场景当中给出更好的行业级解决方案。

RPA在保险行业中的业务场景主要集中在数据之间的共享、集成、串联、流动。通过各个系统之间的相互衔接，形成一套机器人自动化处理的模式，为企业降本增效。在目前数字经济及数字化转型的大背景下，未来对于企业的重要信息的流通不仅仅是部门内部、系统内部的共享，还应该进行不同部门、不同系统之间的数据流通共享。结合业务平台的整合，为企业进行持续不断的输出，让RPA在保险领域发挥最大的业务价值。

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