保険におけるロボティック・プロセス・オートメーションは増加傾向にある。 ルールベースの反復作業が多い他の業界と同様に、RPAは組織がより迅速でコスト効率が高く、ミスのないプロセスを実現するのに役立ち、既存のスタッフをより価値主導の仕事に解放することができる。
保険引受と保険金請求の自動化は、保険分野におけるRPAの主要な用途の2つである。 しかし、このテクノロジーは、カスタマー・エクスペリエンスの向上や規制の変更管理など、さまざまな業務を支援することもできる。
本稿では、保険業界におけるRPAを取り上げ、市場規模、メリット、トレンド、課題、ユースケース、ケーススタディなどを検証する。
保険のRPA市場規模
保険分野におけるロボティック・プロセス・オートメーションの世界市場規模は、2023年に1億ドルを超える。 しかし、年複利成長率は約28％と高く、アナリストは 2032年までに保険 市場規模が 12億ドルを超えると予想している。
北米（4億2700万ドル）とヨーロッパ（3億2500万ドル）が世界市場で最大のシェアを占めている。 しかし、支出の約5分の1はアジア太平洋地域からのものであり、この地域がデジタル変革の軌道に乗り続けるにつれて、その割合は大幅に増加すると予想される。
の成長に影響を与える要因
保険におけるRPA
保険業界におけるRPAの急速な導入は、複雑な要因によって推進されている。 RPAが解決する業界特有の問題を探ってみよう。
#1. 規制環境の変化
保険業界の規制は常に進化している。 技術、経済情勢、政治的あるいは消費者団体からの介入によって、最近の保険業界は変化を遂げ、一部の保険会社はその対応に苦慮している。 しかし、規制に従わない場合、重い罰金を科される可能性がある。
RPAツールは、保険会社がデータを収集し、レポートを作成し、その他のコンプライアンス業務を自動化することを可能にする。
#2. 技能不足
保険業界はスキル不足に苦しんでいる。実際、英国では昨年、100人中5人が欠員となっている。 アクチュアリー、アンダーライター、ストラテジストなどの役割もある。
保険プロセスの自動化は、反復的で大量のタスクをこなすデジタル労働力を提供することで、こうした問題を解決することができる。 この支援によって、既存の従業員はより価値の高い仕事に取り組むことができるようになり、雇用主はより少ない労力でより多くの仕事をこなすことができるようになる。
#3. デジタルトランスフォーメーション
保険業界はデータ集約型である。 近年、この業界は顧客の進化するニーズに応えるためにデジタル変革を遂げている。 消費者の需要は、競争の激化や効率化の必要性と相まって、保険会社が時代の先端を行くためにはデジタル技術を取り入れなければならないことを意味している。
AI、ML、クラウドコンピューティングといったテクノロジーのさらなる進歩は、保険会社にチャンスをもたらしている。 RPAは、保険技術規制のエコシステム内にこれらのツールを統合し、より高度なデジタルトランスフォーメーションを可能にするのに役立つ。
#4. コスト削減圧力
保険料はここ何年も高騰している。 保険料の高騰には、保険金支払いのコスト、不正行為、規制遵守の強化など、無数の要因が影響している。
一般に信じられていることとは逆に、保険会社の利ざやはそれほど大きくない。 実際、通常2％から3％程度のマージンで運営されている。しかし、世間一般には、これらの企業は過剰な利益を手にしているという認識がある。
RPAツールは、保険会社がより費用対効果の高い業務を行うことを可能にし、利用者の保険料負担を軽減することができる。 人手への依存を減らすことで、企業は品質に妥協することなく合理的なサービスを提供することができる。
#5. 消費者の要求の変化
保険業界の競争は激化しており、より良いサービスを提供することで顧客の獲得が決まるようになっている。 保険業界は、わかりやすく費用対効果の高い保険を求める消費者の要望に応える必要がある。 保険金請求処理の自動化のような顧客セルフサービス・オプションは、保険会社が現代の期待に応えるのに役立つ。
RPAはこれらのプロセスを合理化するのに役立ち、ジェネレーティブAIのような他のAIツールと組み合わせることで、顧客からの問い合わせに対応したり、要望をサポートしたりすることができる。
保険におけるRPAのメリット
RPAが保険のニッチ分野で普及したのには、いくつかの説得力のある理由がある。 保険会社がRPAソリューションを採用する理由を見てみよう。
#1. 業務効率の向上
どの企業も業務効率の向上を切望しているが、保険業界では競争が厳しく、企業はさらなるプレッシャーに直面している。 ありがたいことに、保険は、クレーム処理、顧客サービス、引き受けなど、RPAのおかげで最適化できる業務で溢れている。
#2. コスト削減
RPAボットにより、保険チームは24時間365日稼働するデジタルワークフォースへのアクセスが可能になる。 これらの道具は疲れることもなく、休憩も必要なく、昇給を要求することもない。 自動化により、保険チームは人員を削減したり、より顧客と向き合い、価値主導型の役割に社員を振り向けることができる。
#3. 職務満足度の向上
保険業界の仕事満足度は64％で、全職種の全国平均57％を上回っている。 しかし、長時間労働や頻繁なストレスは、保険の専門家が仕事の欠点としてよく挙げる。 RPAは平凡な反復作業を軽減し、労働者が仕事満足度を向上させる有意義な業務に従事できるようにする。
#4. より良い顧客体験
RPAツールは、顧客のオンボーディングとサービスを自動化し、より迅速で満足度の高い体験につなげることができる。 さらに、保険会社はコミュニケーションを自動化し、オムニチャネルのサポートを提供することで、顧客はよりパーソナライズされたやり取りを楽しむことができる。
カスタマー・セルフサービス・ツールはまた、サポートが24時間利用可能であることを意味する。 これらの詳細はすべて、消費者が望むものを提供することで、顧客体験を向上させる。
#5. 精度の向上
ルールベースのタスクを自動化するRPAツールの能力のおかげで、ヒューマンエラーや不正確さが効果的に排除される。 これらのメリットは、評判の向上、コストの削減、顧客体験の向上、規制遵守の強化を意味する。
ロボットプロセスの使用例
保険の自動化
RPAは手作業を自動化することで、保険業界に変革をもたらした。 保険業界における最も魅力的なRPAの活用事例を探ってみよう。
#1. クレーム処理
クレーム処理におけるRPAは、データ入力、文書の検索と確認、情報の配信を行うチームを支援する。 手作業で行う場合、これらの業務は反復的で時間がかかるため、労働者はより複雑な業務から遠ざかってしまう。 RPAはこれを解決し、保険会社の業務コストを削減しながら、より迅速かつ生産的にする。
保険金請求プロセスの自動化は、様々なデバイスを介した透明性の向上とリアルタイムのステータス更新を促進し、現代の消費者の要求に応えます。
#2. アンダーライティング
保険引受におけるRPAは、情報収集、データ入力、顧客分析を自動化することで、従業員の作業スピードを大幅に向上させる。 アンダーライティングは保険の要である。なぜなら、リスクを正確に評価し、保険に正確な価格をつけることが、しばしば成功と失敗の分かれ目となるからである。
保険引受におけるRPAは、正確性やコンプライアンスを損なうことなく、処理時間を短縮するのに役立つ。 全体として、優れた顧客満足度にもつながっている。
#3. 政策運営
いったん保険契約が販売されると、それを良好な状態に維持するためにかなりの事務作業が発生する。 RPAは、コミュニケーション、契約更新の発行、保険料の徴収を自動化することで、保険契約の更新を支援する。
このテクノロジーは、保険契約や顧客情報の自動更新にも使用され、データの品質を保証している。 最後に、RPAは、記録を自動化し、関連するコミュニケーションを送信し、返金処理まで行えるため、保険契約の解約に最適な選択肢である。
#4. 規制遵守
規制遵守は保険業界では大きな問題である。 しかし、企業はRPAを活用することで、高品質で一貫性のあるデータ収集とレポーティングを実現し、従業員の負担を軽減することができる。
RPAはまた、コンプライアンス上の問題を監視し、社内の関係者に注意を喚起することもできる。 最後に、チームはボットをセットアップして、関連するウェブサイトや規制当局のコミュニケーション機関を調べ、ルールの更新や変更を確認し、会社のガイドラインに反映させることができる。
#4. レガシーソフトウェアの強化
銀行や金融サービス業界と同様、保険業界もいまだにレガシー・ソフトウェアに依存している。 実際、数年前のキャップジェミニの調査によると、保険会社の約80％が少なくとも10年以上前のソフトウェアで業務を行っていた。
保険チームが旧式のシステムに固執する理由の大部分は、こうしたシステムのアップグレードにかかるコストと業務中断の懸念である。 しかし、RPAはこうした難解なシステムと、より現代的なツールとの橋渡し役を務めることに長けている。 ITインフラを一新するコストの何分の一かで、チームはRPAを使用して現在のソフトウェアと対話し、最新のクラウドベースのツールの世界を切り開くことができる。
#5. カスタマーサービス
前述したように、保険分野における顧客の期待は近年著しく変化している。 より透明性が高く、より迅速で、よりシンプルな、よりパーソナライズされたタイプのサービスを提供する、破壊的な新企業が台頭してきた。 実際、保険は過去には堅苦しく、過度にドライだという評判があった。
RPAツールは、保険チームが顧客サービスを自動化し、より迅速でパーソナライズされたサービスを提供するのに役立つ。 消費者の体験を向上させることは、顧客の信頼とロイヤルティを予測する大きな要因であり、RPAは企業がこの溝を越えるのに役立つ。
#6. 機械学習とデータ分析
最新のアンダーライティングでは、予測分析、不正検知、さらにはパーソナライズされたプライシングのために機械学習を組み合わせて使用している。 RPAツールは、様々なソースからデータを収集し、情報をクリーニングすることで、このプロセスを支援することができる。 このプロセスによってデータの信頼性が確保され、精度の向上につながる。
RPAツールは保険会社のデータを分析し、異常や傾向を発見することもできる。 さらに、RPAは関係者、ダッシュボード、データベースへのデータ配信を支援することができる。
#7. マーケティング
保険は競争の激しいニッチ分野であるため、マーケティング・チームはプロモーションに信じられないほどの金額を費やしている。 例えば、アメリカのGeicoの2022年のマーケティング予算は15億ドルだった。HubSpotのState of Marketing Report 2023によると、保険会社の平均マーケティング予算は総収入の11.2％だった。
コスト削減を実現しながら顧客を獲得することは、混雑した市場でしのぎを削る企業にとって不可欠である。 RPAマーケティングオートメーションツールは、いくつかの異なる方法で価値をもたらすことができる。
保険分野におけるRPAマーケティング・オートメーションには、Eメール・マーケティングやソーシャルメディア・キャンペーンの機械化が含まれる。 しかし、MLやデータ分析ツールと組み合わせることで、RPAはキャンペーンデータを抽出し、測定やアトリビューションを支援することができる。
#8. インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）
保険会社は、社内記録から健康状態や財務データまで、多くの文書を処理する必要がある。 インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングで補強されたRPAは、チームが書類やPDFを読んで理解し、データを抽出して社内システムに送信するのを支援する。 これらのツールは、構造化されていない文書を解析し、情報をデータベースやスプレッドシートに移行することで、チームのデジタル化作業を支援することもできる。
保険におけるRPA事例
保険プロセス・オートメーションの優れたユースケースが数多く存在する中、この分野での採用が日に日に増えている理由は明らかだ。 しかし、ケーススタディは、そのすべてが現実のものとなり、技術の可能性が実現される場である。
保険RPAケーススタディ#1
保険における最初のRPA事例は、研究論文「 Ditching labor-intensive paper-based processes： Marek, 2019） で ある。 著者は、チェコを拠点とするある国際保険会社がいくつかの問題に直面していたと書いている。 新しい法律や規制によって、紙ベースが主流でワークフローに一貫性がなかった業務を近代化する必要に迫られたのだ。
チームはアジャイル・アプローチを取り、引受プロセスをデジタル化し、ワークフローと企業データを1つのプラットフォームに集中させ、RPAツールを使用して生産性を向上させた。
プロジェクトは大成功だった。 見積もりの作成時間を40％短縮し、コストを50％削減し、ミスを1％以下に抑えた。
保険RPAケーススタディ#2
以下の事例は、生命保険・年金業務プロセス管理サービスにおけるRPAの事例である。 当該企業は、保険および退職基金部門の顧客をグローバルに抱えるソフトウェア・プロバイダーであった。 毎年80万件以上の保険契約依頼を受け、そのすべてを手作業で処理していたのだ。 これらのリクエストはPDFの形で送られてくるため、さまざまなシステムに手作業で入力する必要があった。 このプロセスには時間がかかり、人為的なミスもあった。
しかし、RPAソリューションの採用は一筋縄ではいかなかった。 大きな問題のひとつは、担当する顧客ごとに要件が異なるため、要件にばらつきがあることだった。 事実上、各クライアントが独自のワークフローを持っていたため、従来の方法では解決できないプロセスの標準化が欠如していた。
同社は自社のプロセスを分析し、RPAで実行可能なルールベースの反復作業を特定した。 彼らは、大量かつ時間集約的な決定論的タスクを探した。 確認されたプロセスには、保険契約データの更新、顧客からのリクエストへの対応、顧客への手紙や通知の送付などがある。 チームはこれらのワークフローにRPAソリューションを導入した。
導入は大成功だった。 その結果、手作業が60％近く削減され、処理時間が70％短縮された。 さらに、この会社は人員を50％削減することができ、毎月の支出を大幅に節約することができた。
保険RPAケーススタディ#3
500人以上のバックオフィスとカスタマーサービスを抱えるヨーロッパの大手保険ブローカーとリスクコンサルタントは、堅牢なクレーム処理の自動化を導入したいと考えていました。 保険会社の顧客が入院した場合、会社は入院費を支払い、患者が免除を証明する書類に署名した後に、その金を患者から回収していた。 手作業で行う場合、長時間の電話連絡と多くの反復的な手作業が必要だった。
このクライアントは、病院、デイ・クリニック、薬局からの請求を自動化するためにRPAソリューションを導入した。 この影響は大きく、保険会社は業務の改善と集中化を進め、定常状態で約50％の節約と46％の総費用削減を達成した。
このケーススタディでは、ロボティック・プロセス・オートメーションによる保険金請求の迅速化、低コスト化、正確性の向上が、顧客の満足と生産性の向上にどのようにつながっているかを紹介しています。
RPA導入の課題
保険部門
保険金請求処理や引受業務におけるRPAのメリットは明らかだが、企業がRPAの導入から最大限の効果を得るためには、乗り越えなければならない課題もある。
#1. レガシー・インフラストラクチャー
前述したように、多くの保険会社はレガシー・システムで運用している。 このインフラの多くは、クラウド・コンピューティングやリモート・アクセスが注目されるかなり以前に設計されたもので、RPAソリューションとの統合が容易ではないことを意味する。
このような課題にもかかわらず、組織が既存の時代遅れで複雑なソフトウェアと最新のRPAツールのギャップを埋める方法はいくつかある。 手始めに、スクリーンスクレイピング技術はインターフェースからデータを抽出し、クラウドベースのシステムに転送することができる。 同様に、保険会社はAPIを探求したり、レガシーシステムを接続するミドルウェアを構築することもできる。
全体として、利用可能なオプションはたくさんあるが、多くは保険ソフトの特殊性に依存する。 ZAPTESTのようなRPAツールは、高いレベルのデータ品質、セキュリティ、システム互換性を確保するために必要な柔軟性を提供することができます。 おそらく最も重要なことは、ZAPTEST Enterpriseには強力なソフトウェアテスト自動化ツールと、RPAプロジェクトの計画、実装、デプロイ、テスト、および保守を支援するZAPエキスパートの支援が付属していることです。
#2. データの質
RPAの導入には、明確で正確な情報が必要だ。 しかし、多くの保険会社はデータをサイロ化しており、自動化ソリューションのために情報を一元化する際に問題が生じる可能性がある。 RPAは、こうしたデータをクラウドシステムやオンプレミスのデータベースに移行するのに役立つ。 さらに、包括的なデータ収集とクリアリングの確保にも役立つ。
#3. 複雑な意思決定
RPAは大量で予測可能なタスクを処理するために作られている。 しかし、保険会社がこうしたツールを最大限に活用しようと思えば、非構造化データや例外を扱い、意思決定を行う必要がある。
ありがたいことに、AIと統合されたRPAツールは、両方の長所を提供することができる。 RPAは、非構造化データの読み取り、意思決定、例外処理が可能なコグニティブAIツールにより、負荷の高い作業を処理することができる。
#4. コンプライアンス
妥協を許さない規制要件と、常に進化し続けるデータ・プライバシー法は、保険会社にとって重荷である。 RPAソリューションの導入には、データを安全かつ責任を持って取り扱うための計画が必要となる。
保険におけるRPAの動向
RPAはその柔軟性とAI/MLツールやその他のテクノロジーとの統合により、保険分野で大きな進歩を遂げている。 保険RPA分野の大きなトレンドを探ってみよう。
#1. オムニチャネル・コミュニケーション
保険ははるかに顧客志向になっている。 その理由のひとつには、競争や消費者の要求の変化がある。 LLMのチャットボットとインテリジェント・バーチャル・アシスタントは、カスタマージャーニー全体にわたって機能し、電子メール、テキスト、ソーシャルメディア、メッセンジャープラットフォームを通じてパーソナライズされたサービスを提供することができます。 24時間365日提供されるカスタマー・セルフサービス・オプションは、データを送受信し、記録がリアルタイムで更新されるようにするRPAツールと接続される。
#2. AIによるリスク評価
AIベースのモデルはすでに保険業界で使われている。 しかし、これらの予測や洞察は、入力されたデータと同程度のものでしかない。 RPAツールは、保険会社がより高い精度と洞察力を達成し、リスクとエラーを軽減し、収益性を向上させるために、チームがデータを収集、クリーニングし、予測モデルに送信するのを支援する。
さらに、コグニティブAIツールは不正検知にも利用されており、将来的にはリスクを軽減し、保険会社が競争力を維持するのに役立つ。
#3. ローコードおよびノーコード・ツールとテスト自動化
保険業界では、カスタマイズされたアプリケーションを構築するために、ロー・コードやノー・コード・ツールの利用が増えている。 以前は、チームはアプリを構築しテストするために深いコーディング知識が必要だった。 最近では、技術者でないチームや開発者が、自動化ツールを迅速に構築するために、ノーコードやソフトウェアテスト自動化ツールを活用している。
ドラッグ・アンド・ドロップのインターフェイスを備えた使いやすいツールのおかげで、保険会社はソフトウェア開発のライフサイクルが短縮され、消費者のニーズにより迅速に対応できるようになった。 さらに重要なことは、ツールを市場に投入するコストを削減することで、顧客サービスやオンボーディングを向上させることができ、社内自動化ツールによってスタッフを反復作業から解放することができる。
#4. マネージドRPA
ITスキルが不足しているため、自動化ソリューションを導入しようとする保険会社の中には、プロジェクトが遅れたり、棚上げされたりしているところもある。 さらに、必要な専門知識を持つITスタッフを増やすには、かなりの費用がかかることが多い。 その結果、より多くの保険会社が、プロジェクト導入の各段階で支援するマネージドRPAサービスを利用するようになっている。
ZAPTEST Enterprise のお客様は、このようなサービスをご利用いただけます。 保険会社は、一流のRPAやテスト自動化ツールを手に入れるだけでなく、ZAPエキスパートが計画、導入、保守を支援するメリットも享受できる。
#5. RPAセンター・オブ・エクセレンス（CoE）
多くの保険会社は、RPAが業界の将来において大きな役割を果たすことを理解している。 その結果、RPAセンター・オブ・エクセレンス(CoE)を設立することで、自動化技術の無数の利点を活用できるようにし、ビジネスの将来性を確保している。
RPA CoEへの投資は、スキルギャップを埋め、イノベーションを促進し、チームが自動化に適したプロセスを特定するのに役立ちます。
ロボットプロセスの未来
保険の自動化
保険はデータが豊富な業界であり、ルールベースの意思決定と予測分析に大きく依存している。 つまり、RPAとAIによって革命が起こり続ける分野なのだ。 RPAツールが明日の保険会社にどのような影響を与えるかを見てみよう。
1.アシスト保険RPA
保険セクターにおけるRPAアプリケーションは通常、バックエンドプロセスに焦点を当てている。 しかし、アシスト型RPAは、フロントエンドのカスタマーサービス・スタッフとのシームレスなやり取りを実現し、データ入力や呼び出しを自動化し、意思決定を支援するための情報分析を行い、保険契約者に適切なコミュニケーションを送信することで、消費者の要望に迅速かつ容易に対応できるようにする。
2.ハイパーオートメーション
保険業界は膨大なデータ駆動型である。RPA、AI、ML、その他のテクノロジーをミックスしたハイパーオートメーションは、保険引受、保険金請求処理、不正検知、顧客サービスなどを自動化する可能性がある。 最終的には、高品質で迅速なサービスを低コストで提供する、完全自動化された保険ブローカーになる可能性がある。
3.テレマティクスとIoT
IoTはまだその約束を果たしたとは言えないかもしれないが、保険業界ではスマートセンサーや同様の技術を活用する余地はまだ十分にある。 損害保険のRPAツールは、スマートホームや自動車と接続し、保険金請求を検証することができる。また、テレマティクス・データは、スマートフォンやウェアラブル・デバイスを介して、自動車や運動、活動などを追跡することができる。
4.複雑なリスクモデル
リスクモデルはすでに確かな精度を誇っているが、AI/MLツールはこうした予測をほぼプロアクティブに行うことができる。 十分なデータと適切な分析ツールがあれば、このテクノロジーは非常にパーソナライズされた予測を正確無比に行い、業界を年間数十億ドル節約できるだろう。
しかし、保険引受におけるAI支援RPAは、ユーザーデータにまつわる倫理的問題に直面する可能性がある。 さかのぼること2016年、一部の保険会社はリスク評価のために保険契約者のソーシャルメディア・アカウントを見ていたことを認めた。 実際、スーパーマーケットチェーンのテスコは、クラブカードのデータを使って金融サービスの家計リスクスコアを決めている。
この未申告の情報が保険金請求処理の自動化の中で使われるかどうかは、推測の域を出ない。 保険会社は、倫理的な問題や潜在的な風評被害と、このアプローチの収益性を天秤にかける必要がある。
最終的な感想
保険におけるロボティック・プロセス・オートメーションには多くの利点がある。 コスト削減、生産性向上、顧客体験の向上など、保険におけるRPAは投資対効果に優れた効果を発揮する。
保険金請求の自動化と保険引受は、おそらくこの分野におけるRPAの最も説得力のある2つのユースケースである。 このような時間と情報集約的な作業は、現在、保険部門全体でかなりの程度、人間の介入を必要としている。 しかし、その変革はすでに始まっている。 保険会社は、人々が将来について心配するのを止める手助けをする。
