الاكتتاب المؤتمت في مجال التأمين

معالجة المزيد من السياسات

باستخدام تقنية RPA والتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI)، يمكنك تقليل وقت المعالجة عن طريق استبعاد المهام اليدوية المتكررة، ما يؤدي إلى إحداث تأثير واضح في وقت الاستجابة لعروض الأسعار وإصدار السياسات.

زيادة حجم مجموعات البيانات

تؤدي رقمنة البيانات من مصادر مختلفة وتقييم الذكاء الاصطناعي إلى إنتاج البيانات الضخمة والتحليلات التنبئية. يمكن لروبوتات RPA البحث في مئات من مصادر البيانات لكل بوليصة تأمين محتملة، وأن تفحص في غضون ثوانٍ ما قد يتطلب من الاكتتاب اليدوي فترة أطول بكثير لتحديد عوامل الخطر لدى مقدم الطلب.

تبسيط عمليات سير العمل

تجميع البيانات ودمجها من مصادر مختلفة، بدءًا من المستندات الورقية إلى الأنظمة الرقمية القديمة المتعددة والمستندة إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) باستخدام عمليات مؤتمتة. على سبيل المثال، تتيح AARI لمسؤولي الاكتتاب تسجيل الدخول إلى أنظمة مختلفة من شاشة واحدة، ما يقلل من التعقيد ويمكّن من إدارة الوقت بشكل أفضل.

تقليل أخطاء الاكتتاب

يمكنك التحقق من كل بوليصة تأمين مقابل إرشادات الاكتتاب وتلقي تنبيهات فورية عندما لا يتطابق شيء ما. باستخدام تقنية RPA، يمكنك تفادي المزيد من المخاطر المحتملة عند تقييم مقدم الطلب لعروض المخاطر وبوليصة التأمين.

زيادة إنتاجية الموظفين

من خلال أتمتة المهام البسيطة، يكتسب الموظفون الوقت والموارد للعمل على المجالات ذات الإنتاجية والأهمية الأعلى. فالإجراءات مثل وضع السياسات الفردية، أو التسعير وإدارة التطبيقات "متوسطة المخاطر"، هي الأكثر أهمية.

زيادة رضا العملاء

باستخدام Automation 360 وAARI وDocument Automation وغيرها من أنظمة دعم تقنية RPA، يمكن لممثلي مركز الاتصال لديك عبر المؤسسة الحصول على بيانات موحدة لحاملي بوليصة التأمين في الوقت الحقيقي. يمكن معالجة العديد من طلبات العملاء، مثل تحديث بوليصات التأمين، تلقائيًا من خلال التعلم الآلي (ML) والروبوتات البرمجية الذكية.