案例推介 | 明策决策引擎助力LTCG高效管理业务,提升客户满意度
发表时间:2018-09-17 17:01


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客户背景


长期护理集团(Long Term Care Group,LTCG)是为保险业提供业务流程外包服务的领先提供商。他们提供的服务包括投保、核保、理赔和长期护理服务(Long Term Care,LTC)。长期护理保险理赔规则条款不像一般保险条款那样标准化,这给理赔带来了额外的复杂性,需要处理更多的非标准数据和流程。LTCG在这一领域拥有超过20年的专业知识和经验,凭借着在这一领域丰富的专业知识和强大的流程管理赢得了众多保险公司的信任。 LTCG也不断投入人力物力,保持其在业内的领导地位。随着业务不断的发展壮大,LTCG在为更多的保险公司和投保用户提供服务时,如何更加高效的管理不同业务,提升客户满意度是他们始终努力的方向。



LTCG的需求及痛点



✓ 规则管理困难,客户体验不佳:


LTCG管理超过130万份规则,每月要处理超过90000件索赔交易,其中一些数据是结构化的,有些则不是。护理计划、合规要求和赔付条件等规则也散落在各个业务部门。相较于业内客户体验不佳,理赔效率较慢。需要快速响应客户的理赔需求,减少理赔时间,提升客户满意度。




✓ 大量理赔人工处理,响应索赔时间长:


原来依靠人工进行客户的投核保、理赔,在做出理赔决定之前,业务人员需要使用许多工具并审查数据来源,这也要求了每个业务人员必须成为特定领域的专家,限制了LTCG共享资源的能力,难以满足需求变动,也使得响应索赔的时间较长。需要提高LTCG业务团队处理效率,减少手动流程和重复决策,能够快速加入新的保险公司业务。




✓ 规则修改困难,等待时间长:


原有规则散落在各部门,每次更改规则需要通过修改核心规则管理系统(Policy Administration System,PAS)进行修改,业务规则维护效率低下,等待开发的周期长。需要实现从“外部”管理并测试规则,无需每次修改其核心规则管理系统。



针对LTCG的解决方案


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LTCG选择基于明策智能决策引擎,开发其先进的自动化理赔系统。



在客户提交LTCG理赔前,被保险人(或被保险人的代理人)会与一名LTCG护理协调员合作制定护理计划。护理协调员将在持照医疗保健从业人员的帮助下,通过临床指南来确定护理需求,最后帮助客户制定出护理计划。 护理计划中规定了哪些类型的护理被批准(例如家庭护理,成人日托,辅助生活和专业护理机构护理等)。理赔规则和护理计划最终提交至明策决策引擎内。



LTCG的自动化理赔系统的最大优势在于,将原本必须由人工审核的护理计划实现电子化,并在系统中自动化执行。在客户提交赔付凭证(例如发票)和理赔申请后,明策决策引擎将根据赔付规则和护理计划来确定赔付资格与承保范围,自动推荐符合规则条款和护理计划的赔付方案,实现自动化赔付管理。



在LTCG执行自动化理赔管理的同时,也并不会完全忽略理赔决策中的人为因素。业务人员可以根据明策决策引擎提供的建议方案做出最终决定。对于更复杂的案件,业务人员也可以从明策决策引擎提供的建议方案中受益。业务人员还可根据客户护理需求的变化及时通知护理协调员修订未获批准的护理计划,为被保险人提供最佳护理和保障。



由于自动化理赔管理实施得非常成功,LTCG便将明策决策引擎扩展到了其他应用程序,例如用于符合加利福尼亚州法规的合规验证,并自动向被保险人发送个性化保险推荐。



使用明策决策引擎的效果


01

6个月完成部署,提升实现价值



由于明策决策引擎架构的简单性,创建规则的易用性,以及实施解决方案的敏捷性,LTCG仅仅花了6个月内评估并部署上线了自动理赔决策系统。在决策引擎内统一高效的完成索赔请求,缩短理赔时间和人员配置,提高客户满意度,降低理赔成本,进而提高整体盈利能力。




02

80%自动处理,决策精度和速度提升



80%的理赔业务能够在决策引擎内自动处理,20%由人工把关即可,理赔处理的自动化保留了理赔决策中的人为判断,能够确保理赔决策的快速性和准确性,节约了人力资源的投入。



03

80%通用规则,满足业务变动需求



自动化理赔系统中80%的理赔规则不需要任何修改,这使业务人员可以专注于更复杂的案件的处理。由于明策决策引擎能够实现业务规则的快速迭代,适应不断变化的业务场景和需求,借助新的自动理赔决策系统,LTCG能够快速增加新的保险公司业务,并及时根据现有规划和监管要求进行业务调整。


04

规则自动化管理,打造专家级业务人员



明策决策引擎配备自动化规则配置和可视化操作,帮助LTCG的业务分析团队进行规则有效管理,使决策逻辑更接近业务实际情况。不需要专门针对每个LTCG客户配备专业人员,业务人员最终成为整个自动理赔决策系统的专家。


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文章分类: 公司新闻
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