人々は、被保険資産に不幸な損失や損害が発生した場合に、その剥奪ができるだけ早く保険会社によって適切に補償されることを期待して保険契約を購入します。
損失または損害が発生すると、最初の損失通知 (FNOL) を送信することで補償支払いプロセスが開始されます。保険会社は直ちに損失または損害を調査し、被保険者と損失または損害を解決します。賠償金を迅速に解決するには、FNOL 請求サービスが包括的で、保険会社が要求するすべての詳細が含まれており、事故と損失または損害について正確である必要があります。
このブログでは、保険における FNOL とは何か、そして自動化がプロセスの合理化にどのように役立つかについて説明します。
初回損失通知 (FNOL) とは何ですか?
最初の損失通知は、保険対象資産の損失、損傷、または盗難について保険会社に行われる最初の報告です。保険金請求用の FNOL に含まれる詳細は、保険会社が保険金請求を処理し、保険適用範囲を決定し、損害または損失の範囲を評価し、保険契約の条件に基づいて請求を解決する際に役立ちます。
最初の損失通知 (FNOL) はどのように機能しますか?
保険金請求とその和解のプロセスは、FNOL への保険金請求の申請から始まり、保険金請求の和解で終わります。ほとんどの州の法律では、保険会社に対し、FNOL の受領後、特定の期限内に保険金請求を開始することを義務付けています。これらの州では、FNOL が法的期限を設けています。保険金請求の FNOL は、保険金請求とその解決のプロセスを開始します。
FNOL および添付書類に保険会社が必要とするすべての情報が含まれている場合、プロセスは次のレベル、つまり損失または損害の調査と評価に進みます。保険金請求の FNOL が不完全な場合、決済プロセスが遅れます。
効果的な FNOL の構成要素は何ですか?
保険請求の FNOL には、保険会社が請求を決定するための重要な情報が含まれています。一般に、保険会社は、FNOL プロセスに保険契約の詳細、損失または損害が発生した場所、損失、損害、盗難の詳細、および損失または損害の説明を含めることを要求します。保険会社は、運転免許証、車両の登録証明書、警察に提出した事故の一次情報報告書などの添付書類を要求する場合もあります。
テレマティクス技術は重要な技術であり、この技術によって生成された情報は保険金請求の際のFNOLとして扱われます。 GPS技術を内蔵したこの技術は、事故を記録し、事故に関する情報を発信します。自動車に設置されたテレマティクスボックスから、事故の日時、場所などの事故の詳細情報が送信されます。
FNOL からの情報を使用するのは誰ですか?
保険および関連業界の専門家は、保険請求に FNOL の情報を使用します。彼らです:
- 保険代理店
- 保険ブローカー
- 請求査定人
- 保険会社
- 弁護士
- 保険詐欺を捜査する捜査官
なぜ企業は FNOL を合理化する必要があるのでしょうか?
多くの保険会社は依然として FNOL と添付文書を手動で処理しており、その結果、手動で請求を分割することになり、複数のファイル転送が発生し、請求の決済に過度の遅れが生じます。これらは最も自動化されていないため、顧客の不満につながりますが、現在の顧客はサービスと製品の透明性と自動配信を望んでおり、FNOL 処理などの領域の自動化が必要です。
保険金請求の FNOL が不完全であったり、サポート書類が不十分であると、処理の遅れが生じ、顧客の不満につながります。保険会社にとって、FNOL プロセスは非常に重要です。顧客満足度はプロセスをいかに迅速かつ効果的に実行するかに関係しているからです。研究によると、顧客が保険金請求手続きを満足に処理しないことで保険会社に不満を抱いた場合、別の保険会社に乗り換えるということです。
FNOL 自動化のメリット
First Notice of Loss (FNOL) 自動化とは、損失または事故が発生した場合の保険請求の最初の報告を自動化するプロセスを指します。 FNOL 自動化を導入すると、保険会社、保険契約者、その他の関係者にいくつかのメリットがもたらされます。
自動化された FNOL による請求解決の正確性と有効性により、保険会社と被保険者の貴重な時間とリソースが節約され、その結果、保険会社と被保険者の双方に有利な状況が生まれます。
より迅速なクレーム処理: 自動化により、請求の報告と処理にかかる時間が短縮されます。このスピードは、保険金請求の迅速な評価と解決を可能にするため、保険業界では非常に重要です。
顧客体験の向上: 迅速かつ効率的な FNOL プロセスにより、保険契約者の全体的なエクスペリエンスが向上します。自動化により、顧客は営業時間を待つことなく、24 時間年中無休で都合の良いときに保険金請求を報告できるようになります。
ヒューマン エラーの削減: 自動化により、データ入力または情報収集におけるエラーの可能性が最小限に抑えられます。これは、請求の初期段階で正確かつ一貫した情報を確実に取得するのに役立ちます。
データ精度の向上: 自動化により、情報が一貫して入力および処理されることが保証され、不正確な可能性が低減されます。この正確なデータは、保険金請求の評価と分析にとって非常に重要です。
コスト削減: FNOL プロセスを自動化することで、保険会社は手動介入や事務処理の必要性を減らすことができ、人件費と運営費のコスト削減につながります。
高度な分析とレポート: 自動化された FNOL システムは、パターン、傾向、改善の余地がある領域を特定するために分析できるデータを生成します。このデータ主導のアプローチは、保険会社が情報に基づいた意思決定を行い、全体的な保険金請求管理戦略を強化するのに役立ちます。
不正検出: 自動化により、高度な分析と不正検出アルゴリズムの統合が可能になります。これは、不正の可能性のある請求をプロセスの早い段階で特定し、保険会社の経済的損失を防ぐのに役立ちます。
合理化されたコミュニケーション: 自動化された FNOL システムには、多くの場合、保険会社、査定人、保険契約者間のリアルタイム通信のための機能が含まれています。これにより、請求プロセス全体が合理化され、関係者全員が最新情報にアクセスできるようになり、保険契約者の全体的なエクスペリエンスが向上します。
コンプライアンスと文書化: 自動化された FNOL システムは、必要な文書化とコンプライアンス要件を満たすのに役立ちます。これは規制の目的にとって非常に重要であり、監査プロセスも簡素化できます。
スケーラビリティ: 自動化により拡張性がもたらされるため、保険会社はリソースを比例的に増加させることなく、大量の保険金請求を効率的に処理できるようになります。
保険会社が保険金請求を行うための FNOL の裏付け文書には、警察、消防署、その他の機関などの捜査機関に対して作成された報告書、または捜査機関によって作成された報告書が含まれます。場合によっては、請負業者や証人が所定の形式で証拠を提出しなければならない場合がありますが、これも保険請求のための FNOL 文書となります。
これらの文書は構造化された形式ではない場合があり、場合によっては手書きの場合もあります。これらの文書の処理と分析には時間がかかり、請求の解決に遅れが生じます。
レガシー システムの互換性
多くの保険会社は、最新の自動化テクノロジーとの互換性が難しい従来のシステムに依然として依存している可能性があります。 FNOL 自動化を既存のシステムと統合するには、多大な労力と投資が必要となる場合があります。
非構造化データ
FNOL データは、テキストの説明、画像、ドキュメントなど、さまざまな形式で提供されます。非構造化データ ソースから関連情報を抽出することは困難な場合があり、高度な自然言語処理および画像認識機能が必要になる場合があります。
一貫性のないデータ形式
FNOL プロセス中に提供される情報は、形式と構造の点で一貫性がない可能性があります。さまざまなソースからのデータ形式を標準化および正規化するのは困難な場合があります。
プライバシーとセキュリティの懸念
FNOL データには、個人や事件に関する機密情報が含まれることがよくあります。規制を遵守し、顧客情報を保護するには、抽出プロセス全体を通じてこのデータのプライバシーとセキュリティを確保することが重要です。
スケーラビリティの問題
請求の量が増えると、スケーラビリティが問題になります。 FNOL システムは、パフォーマンスやデータの精度を損なうことなく、増加する請求を処理できる必要があります。
FNOL オートメーションの台頭
デジタルチャネルを利用してFNOL請求を提出する被保険者の数が増えています。同様に、多くの保険会社は、顧客がデジタルで FNOL 請求を提出できるようにする Web サイトやモバイル アプリを開発しました。
光学式文字認識 (OCR) は、手書きのテキストを認識する AI ベースのテクノロジーです。警察の報告書などの一部の FNOL 文書は手書きであるため、OCR テクノロジーを使用して手書きの FNOL 文書をキャプチャすることができます。顧客はテレマティクス技術を使用して FNOL を提出し、保険会社が事故の日時、場所を確認できます。
FNOL からの請求を自動化するにはどうすればよいですか?
ソフトウェア、コンピューター プログラム、AI、機械学習ツールは FNOL を迅速に処理し、サポート ドキュメントは FNOL とサポート ドキュメントを構造化し、簡単に理解、分析、保存できます。非構造化データは自動的に処理されるため、次のことが保証されます。
- 被保険者の身分証明書。
- 当事者の詳細の抽出。
- 請求査定人フォームは、非構造化文書からデータを抽出することによって生成されます。
- 損害が特定および評価されるため、請求の早期解決が可能になります。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://nanonets.com/blog/fnol-insurance/
- :持っている
- :は
- :not
- :どこ
- a
- できる
- 私たちについて
- アクセス
- 事故
- 事故
- 精度
- 正確な
- 高度な
- 後
- 機関
- AI
- アルゴリズム
- すべて
- 許可
- ことができます
- また
- an
- 分析論
- 分析
- 分析する
- および
- 別の
- アプローチ
- アプリ
- です
- エリア
- AS
- 評価された
- 評価中
- 評価
- 資産
- 資産
- アシスト
- At
- 監査
- 自動化する
- 自動化
- オートマチック
- 自動的に
- 自動化する
- オートメーション
- 基礎
- BE
- になる
- 利点
- の間に
- ブログ
- 両言語で
- ボックス
- 内蔵
- ビジネス
- ビジネス
- 購入
- by
- 缶
- 機能
- キャプチャー
- 捕捉した
- キャリー
- 証明書
- 挑戦する
- 挑戦
- チャンス
- チャンネル
- 文字
- 文字認識
- クレーム
- クレーム
- クレーム管理
- 来ます
- コミュニケーション
- 企業
- 互換性のあります
- 補償された
- 補償
- コンプライアンス
- 従う
- コンポーネント
- 包括的な
- 妥協する
- コンピュータ
- 懸念
- 条件
- 整合性のある
- 一貫して
- 構成します
- 含む
- 含まれている
- 含まれています
- 請負業者
- 利便性
- 費用
- コスト削減
- カバレッジ
- 重大な
- 重大な
- 顧客
- 顧客満足体験
- 顧客満足
- Customers
- 損傷
- データ
- データ入力
- データ駆動型の
- 日付
- 締め切り
- 決定
- 遅延
- 遅延
- 配達
- 部門
- 説明
- 細部
- 検出
- 決定する
- 決定
- 発展した
- 異なります
- デジタル
- デジタル処理で
- 広める
- do
- ドキュメント
- ドキュメント
- ありません
- 運転
- 間に
- e
- 早い
- 早い
- 簡単に
- 効果的な
- 効果的に
- 効能
- 効率的な
- 効率良く
- 努力
- enable
- 有効にする
- 終了
- 高めます
- 確保
- 確実に
- 確保する
- 入力されました
- 全体
- エントリ
- エラー
- エラー
- さらに
- イベント
- 誰も
- 証拠
- 既存の
- 経費
- 体験
- エクステント
- 抽出
- 特徴
- File
- ファイリング
- ファイナンシャル
- 火災
- 名
- フォロー中
- フォーム
- 形式でアーカイブしたプロジェクトを保存します.
- フォーム
- 詐欺
- 不正検出
- 不正な
- から
- 集まり
- 一般に
- 生成する
- 生成された
- 取得する
- GPS
- 成長
- ハンドル
- ハンドリング
- 持ってる
- 持って
- he
- 助けます
- ことができます
- 希望
- HOURS
- 認定条件
- HTTPS
- 人間
- i
- 特定され
- 識別する
- 識別
- if
- 画像
- 画像認識
- 画像
- 直ちに
- 実装
- 重要
- 改善します
- 改善
- in
- 事件
- 事件
- include
- 含めて
- 増える
- 増加
- 示された
- 個人
- 産業を変えます
- 情報
- 情報に基づく
- 初期
- 開始する
- 開始
- 保険
- 保険業
- 保険会社
- 統合
- 統合
- 介入
- 調べる
- 調査する
- 調査
- 投資
- 関係する
- IT
- ITS
- 労働
- 言語
- より大きい
- 法制
- つながる
- 主要な
- 学習
- 最低
- Legacy
- リーガルポリシー
- レベル
- ライセンス
- ような
- 尤度
- リンク
- ll
- 場所
- 損失
- 損失
- 機械
- 機械学習
- 製
- make
- 管理
- マニュアル
- 手動で
- 五月..
- 大会
- メッセージ
- 最小化する
- モバイル
- モバイルアプリ
- モダン
- 最も
- モーション
- モーター
- の試合に
- ナチュラル
- 自然言語
- 自然言語処理
- 必要
- 必要
- ニーズ
- 次の
- 知らせ..
- 数
- 発生した
- OCR
- of
- 提供
- 頻繁に
- on
- オペレーショナル
- or
- 注文
- その他
- でる
- 全体
- 事務処理
- パーティー
- パターン
- 支払い
- パフォーマンス
- 人
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- 警察
- ポリシー
- 方針
- 潜在的な
- :
- 貴重な
- 予防
- プライバシー
- プライバシーとセキュリティ
- プロセス
- 処理されました
- ラボレーション
- 処理
- 製品
- 専門家
- プログラム
- 守る
- 提供
- プロバイダー
- プロバイダ
- は、大阪で
- 目的
- より速い
- すぐに
- への
- 認識
- 認識
- 記録
- 減らします
- 軽減
- 縮小
- 指し
- 参加申し込み
- 規制
- レギュレータ
- 関連する
- 関連した
- 頼る
- レポート
- 各種レポート作成
- レポート
- 必要とする
- の提出が必要です
- 要件
- 解像度
- リソース
- 結果
- 結果として
- 結果
- 上昇
- 満足
- Save
- 貯蓄
- スケーラビリティ
- セキュリティ
- 送信
- 送る
- 敏感な
- サービス
- セット
- 定住
- 決済
- 落ち着く
- 落ち着く
- いくつかの
- すべき
- 重要
- 同様に
- 簡素化する
- から
- 状況
- ソフトウェア
- 一部
- 時々
- ソース
- 特定の
- スピード
- ステージ
- ステークホルダー
- 標準化
- 開始
- 米国
- まだ
- 保存され
- 作戦
- 流線
- 流線
- 構造
- 構造化された
- 研究
- 提出する
- 提出された
- 首尾よく
- そのような
- 支援する
- システム
- 撮影
- 取り
- Talk
- テクノロジー
- テクノロジー
- テレマティックス
- 条件
- 規約と条件
- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
- それ
- 情報
- 盗難
- アプリ環境に合わせて
- その後
- ボーマン
- 彼ら
- この
- それらの
- 全体
- 時間
- 時間がかかる
- 〜へ
- 豊富なツール群
- 転送
- トランスペアレント
- 治療
- トレンド
- 下
- 理解された
- 不幸な
- Unsplash
- 最新
- に
- つかいます
- 中古
- 使用されます
- さまざまな
- 自動車
- 車
- 確認する
- 非常に
- ボリューム
- wait
- 欲しいです
- we
- ウェブサイト
- この試験は
- 何ですか
- いつ
- 一方
- which
- 誰
- 意志
- Win-Winな関係
- 以内
- 無し
- 仕事
- ゼファーネット