理賠專題~因應金融科技創新,談理賠系統的發展趨勢
⼩編將以個⼈在業界的實務經驗,跟⼤家分享所觀察到的理賠系統發展趨勢。
早在⼗多年前,⼀些較具有前瞻性眼光的保險公司,就已經看到⽂件影像化、資料 數據化的重要性,就著⼿開始針對系統⾯進⾏⼤幅度的優化與改善。
以下我將這些年理賠系統的發展趨勢,分三個階段來說明
第⼀階段,導⼊⽂件影像化、資料數位化。
從收件前端就開始導⼊⽂件影像化的概念,無論是採⽤分散(透過各地營業通訊 處)或是集中(透過各地客服中⼼、分公司或⾏政作業中⼼)的⽅式,將理賠申請
⽂件掃描轉成影像資料,再透過專業分⼯,由基層⼈員將影像資料中⼤部分的重要 資訊,進⾏數據化的建檔。提供後續系統或⼈⼯審查時,作為重要的核賠及判斷的 依據。⽬前絕⼤部分的公司都已經能做到這樣的階段,但仍有少數公司還是停留在 完成審查和理賠給付後,才做資料影像化的⼯作。
第⼆階段,系統擬⼈化的運⽤與整合。
簡單來說就是把電腦教會,讓它成為優秀的理賠審查⼈員。
從實務⾯來說,我們知道絕⼤部分的理賠案件是不需要進⼊調查程序(各家保險公 司的調查率約略僅在 1%~4%之間)⽽可以直接進⾏審查和賠付。保險公司著⼿研發將資深優秀的理賠⼈員經驗導⼊電腦作業系統,讓系統可以透過資深理賠⼈員所 建置的經驗數據和標準,成為重要優秀的理賠審查⼈員。這些經驗包含了以下幾個 部分:
⼀、調查與否的判斷依據
將資深理賠⼈員對於案件是否需要調查的標準,建置在系統內,透過「投保後 多久時間發⽣保險事故」、「疾病名稱」、「住院期間⾧短」、「申請的理賠 項⽬」…等等。
通常會配合⾃動發查的作業系統⼀併進⾏規劃。
⼆、理賠⾃動運算的功能機制
將個險種保險利益的計算⽅式,全數導⼊由系統進⾏精算,當然這得配合先前 第⼀階段談到的資料數據化必須精準落實為前提,特別是醫療收據項⽬的⾦額 鍵⼊要精準,住院期間和⾨診的⽇期要正確。
有些保險公司的作業系統早已有了類似的功能設計,但還是有些仍停留在⼈⼯ 計算的階段。
三、⾃動化審結機制 Jet Case 及 Clean Case
Jet Case 就是建檔輸⼊後,由系統⾃動完成審核及結案。通常⽤於⽇額型或定額型商品中最簡易的理賠審查。
Clean Case 就是建檔輸⼊後,由系統⾃動完成審核,但需要理賠⼈員再做確認才可結案。通常適⽤於⽇額型、定額型商品或⼀定⾦額以下(約略 1~3 萬)的簡易理賠。
四、理賠⾏政⽂書的⾃動化
理賠過程中的照會單、結案後的審核通知書或拒賠時的拒賠函,皆能由系統⾃動完成或產⽣,⽬前各公司持續推動電⼦化,嘗試透過 e-mail 郵件寄送,不僅提升服務速度並可降低實際的郵寄成本。
五、付款作業批次
審查後當天或隔天系統⾃動批次列印出已結案件的請款單,供理賠⾏政單位進
⾏後續付款。
六、簡訊或通訊軟體推播
收件和結案時,可透過⼿機簡訊或通訊軟體推播,轉知理賠申請已收到或審 結,但礙於個資保密,通常不會帶出核賠⾦額。
第三階段,⼤數據應⽤分析
⼀般⽽⾔,較具規模的公司會規劃專責⼈⼒,定期去就公司內部的各項營運數據進
⾏分析,這其中也包含了理賠數據。⽽這些數據經過分析後,找出其背後隱含的意 義,都可能會成為⽇後商品設計的⽅向、銷售通路的應⽤、系統持續優化及內部稽 核檢視⾃查時的重要參考資料。
從理賠⾓度來說,透過⼤數據分析後,往往可以幫我們看清更多的疑點或問題
⼀、找出保⼾個⼈的理賠經驗。
能列出有異常情況的部分,就可進⾏持續觀察。
⼆、建⽴⾃家公司保⼾的理賠數據庫,持續觀察理賠損率的變化。
相關經驗值可⽤於檢討商品設計的費率估算基礎,並適時糾正或調整商品策略
,做為未來保險商品設計的參考,以利於整體的經營與發展。 三、疑似保險詐欺的防範與警⽰。
這包含了分析相關疾病的治療與保⼾個⼈、醫師及醫療院所之間的關聯性, 從個案來看往往不易察覺,但經若經數據分析後,往往就能看出異常或有疑慮之處。
四、內稽內控的差異分析。
透過數據分析,能找出同類型理賠間的差異,有差異就可能有錯誤,這對於即 時糾正錯誤確保消費者權益及落實公司治理健全經營發展⽅⾯,很有幫助。
⼤數據的時代即將來臨,數據為王再也不是夢想,系統相容和數據整合將成為未來 發展的重要關鍵,我覺得各家公司再作業系統⽅⾯許多的設定,⽋缺統⼀的標準,
若能透過主管機關或壽險公會,邀集保險業者嘗試訂定各項系統規格和標準,為迎 接⼤數據時代的來臨⽽預作準備,不僅能簡化⽇後若碰到同業之間的整併進⾏系統 整合的難度,在公會通報⽅⾯,每次新增通報資料也不必重新規格化後在上傳或下 載。
當然改變不是⼀蹴可及,只是很多時候,當數據庫的建構能有⼀套業界共通的規格 和標準時,在進⾏數據交換分析的時候就能更為快速和容易。當然這些都是會是建
⽴在合乎個資保護規範和有利於廣⼤消費者的前提下所做的改變。
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