Страховые компании сталкиваются с постоянной необходимостью оптимизации процессов для повышения операционной эффективности и выполнения потребительских запросов. Один из наиболее критичных и трудоёмких БП в отрасли – удовлетворение претензий, так как именно от его качества и скорости зависит отношение клиента к компании. 

Индонезийская страховая компания «PT.X» столкнулась с проблемой медленного урегулирования претензий и провела большое исследование с помощью процессной аналитики, используя подход  PM² (Process Mining Project Methodology).

Выявленные проблемы процесса урегулирования

Для исследования были использованы данные о 24 288 страховых случаях, произошедших в период с апреля 2020 по май 2023 года. В ходе анализа было выявлено, что стандартная модель процесса имеет множество вариантов реализации, но при этом 90% претензий проходят через типовой маршрут, зафиксированный в корпоративных регламентах. 

Тем не менее, несмотря на доминирование стандартного варианта БП, были выявлены критические проблемы, негативно влияющие на сроки урегулирования претензий. Среди них: 

• среднее время, отведённое на первичное уведомление о происшествии и получение подтверждающих документов, превышает нормативы в несколько раз – уходит более 5 часов вместо 1;
• медианный срок выплаты компенсации по страховому случаю составляет 176 часов с момента принятия положительного решения вместо заданных 48;
• значительные задержки между согласованием со стороны руководителя и назначением ответственного исполнителя – до 24 часов вместо мгновенного перехода.   

В ходе детального анализа, включающего применение диаграммы причин и следствий, были выявлены следующие ключевые факторы существующих неэффективностей:

• неясное разграничение полномочий между участниками процесса;
• многократная ручная проверка документов;
• затянутые и неэффективные переговоры с клиентами;
• недостаток автоматизированных решений в критических точках процесса;
• устаревшие и избыточные внутренние регламенты.

Ресурс для улучшения 

На основании анализа были сформированы и подтверждены экспертами рекомендации, направленные на устранение выявленных проблем и повышение эффективности процесса:

1. Упрощение процесса. 

Имеющаяся структура была сокращена до трёх основных этапов, что позволит значительно упростить его выполнение:

• подача и валидация претензий,
• назначение исполнителя и принятие решений,
• выплата компенсаций по случаям.

2. Автоматизация проверки документов и принятия решений. 

Внедрение систем, использующих алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект, позволит снизить вероятность ошибок и существенно ускорит процесс.

3. Чёткое разграничение ролей и полномочий. 

Определение и документирование конкретных зон ответственности даст возможность сократить число вовлечённых сотрудников и минимизировать задержки на этапах согласования.

4. Введение системы мотивации. 

Разработка и внедрение премирования, основанного на эффективности и сроках выполнения задач, будет стимулировать сотрудников к своевременному и качественному исполнению своих обязанностей.

Ожидаемые результаты 

В качестве основного итога рассматривается существенное улучшение эффективности и сокращение времени обработки большинства страховых случаев до целевого показателя менее чем в 14 дней. 

Перспективы и практическое значение

Представленное исследование демонстрирует не только эффективность методологии Process Mining для анализа и улучшения бизнес-процессов, но и служит ориентиром для других компаний в страховом секторе, которые сталкиваются с аналогичными проблемами. 

Process Mining становится необходимым инструментом в условиях растущей конкуренции, позволяя компаниям достигать существенного операционного превосходства.

Данный подход имеет важное практическое значение: оптимизация процесса урегулирования претензий не просто сокращает издержки и повышает эффективность работы сотрудников, но и способствует формированию позитивного клиентского опыта, что особенно важно в условиях современной экономики, где качество клиентского сервиса напрямую влияет на успех бизнеса.

По материалам Newinera