課題
ジェネラリは、処理時間の短縮と効率の向上を通じて、健康保険の保険金請求業務の改善を目指していました。主な課題は、請求書、診断書、請求書、領収書などの非構造化文書を、手作業に大きく依存していた点でした。
この手動によるアプローチの結果、以下の事態を招いた：
- 手間のかかるデータ入力
- 人為的ミスが発生するリスクが高まる
- 保険金請求の処理遅延
- 顧客体験における摩擦
ジェネラリ・香港は、広範なデジタルトランスフォーメーション戦略の一環として、高い精度とサービス品質を維持しつつ、保険金請求処理を効率化するための、拡張性のあるAIを活用したソリューションを必要としていました。
解決策
CoverGoは、ジェネラリの保険金請求ワークフローを自動化・最適化するため、同社のインテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）AIエージェントを導入しました。
IDP AIエージェント：
- 非構造化文書をリアルタイムで自動的に処理します
- データを抽出し、構造化された、意思決定に直ちに活用できる形式に変換する
- ICDコードや給付コードを含む主要な医療情報を特定し、マッピングする
- 請求処理ワークフローに直接統合され、エンドツーエンドの自動化を実現します
このソリューションは、保険金請求プロセスにAIを組み込むことで、手作業によるデータ入力の必要性を排除し、より迅速かつ一貫性のある請求処理を実現します。CoverGoの包括的な請求プラットフォームと組み合わせることで、ジェネラリ・香港は、受付から決定に至るまでの請求処理の全プロセスを効率化することができます。
事業への影響
CoverGoのIDP AIエージェントの導入により、ジェネラリ・香港には業務面および顧客面において大きなメリットがもたらされました：
- 保険金請求処理の迅速化：自動化により処理期間が大幅に短縮されます
- 精度の向上：AIを活用したデータ抽出により、人的ミスを最小限に抑えます
- 業務効率：手作業の負担が軽減されるため、チームはより付加価値の高い業務に集中できるようになります
- 顧客体験の向上：迅速かつ円滑な保険金請求処理により、顧客満足度が向上します
- 拡張性：AIを活用したアプローチにより、コストやリソースを比例的に増やすことなく事業拡大が可能になります
全体として、このソリューションはジェネラリの「オペレーショナル・エクセレンス」への取り組みを支えるとともに、よりシームレスで効率的、かつ顧客中心の保険金請求体験を実現します。
