رابط الاكتتاب والمطالبات: كيف تبدو القرارات الأفضل في المراحل النهائية

في العديد من مؤسسات التأمين، يتم فصل الاكتتاب والمطالبات حسب الوظيفة والتكنولوجيا وحتى المساحة المادية. يقوم أحد الفريقين بتسعير المخاطر، بينما يتعامل الآخر مع النتيجة. ولكن في الواقع، تتشابك عمليات الاكتتاب والمطالبات بعمق - وكلما أسرعت شركات التأمين في ربطها، زادت قوة نتائجها.

نتائج المطالبات هي أفضل حلقة ملاحظات لجودة الاكتتاب. تخبرك كل مطالبة ما إذا كان تقييم المخاطر الخاص بك دقيقًا، وما إذا كانت مدخلات البيانات الخاصة بك موثوقة، وما إذا كانت افتراضاتك ثابتة.

ولكن في كثير من الأحيان، تظل هذه المعلومات محاصرة في صوامع. لا ترى شركات التأمين ما يحدث بعد ربط السياسة. لا تفهم فرق المطالبات الأساس المنطقي الأصلي للاكتتاب.

تستكشف هذه المدونة ما يحدث عند سد هذه الفجوة - وكيف تؤدي عمليات سير العمل الأكثر ذكاءً وترابطًا بين الاكتتاب والمطالبات إلى إنشاء دورة من التحسين المستمر.

لماذا تعتبر ملاحظات المطالبات أمرًا بالغ الأهمية للاكتتاب بشكل أفضل

تكشف كل مطالبة شيئًا قيمًا عن كتاب عملك:

• هل كانت المخاطر المذكورة منخفضة أم مرتفعة حقًا؟
• هل كانت هناك إشارات خاطئة أو تم التقليل من قيمتها؟
• هل تم الكشف عن أي اختصارات أو أخطاء في الاكتتاب في عملية المطالبات؟

تسمح هذه الملاحظات لشركات التأمين بما يلي:

• اضبط نماذج التصنيف بناءً على نتائج العالم الحقيقي
• حدد الأنماط المتكررة أو الشرائح المعرضة للخسارة
• الإبلاغ عن الاحتيال المحتمل أو تحريف التطبيق
• تحسين التحقق من صحة البيانات عند عرض الأسعار لتجنب المشكلات المستقبلية

وبدون هذه الحلقة، تصبح استراتيجية الاكتتاب تفاعلية - أو أسوأ من ذلك، متكررة.

أين يبدأ فصل الاكتتاب - المطالبات

الفصل بين هاتين الوظيفتين ليس مقصودًا - إنه هيكلي. فيما يلي كيفية حدوث ذلك عادةً:

الأنظمة المنعزلة

غالبًا ما تستخدم عمليات الاكتتاب والمطالبات منصات مختلفة بدون طبقة بيانات مشتركة. قد لا تتمكن فرق المطالبات حتى من الوصول إلى ملف الاكتتاب الأصلي.

عدم وجود آليات التغذية الراجعة

حتى في حالة وجود الرؤى، لا توجد عملية لمشاركتها. المطالبة التي تم وضع علامة عليها على أنها مشبوهة قد لا تعود أبدًا إلى الاكتتاب للتعرف على الأنماط.

الحلول اليدوية

غالبًا ما تتطلب أي محاولة لربط النقاط استعلامات يدوية أو عمليات تصدير Excel أو سلاسل رسائل بريد إلكتروني - مما يجعل العملية غير مستدامة على نطاق واسع.

مؤشرات الأداء الرئيسية غير المتوافقة

يتم تحفيز الاكتتاب من أجل الحجم والدقة. تركز المطالبات على السرعة والقرار. بدون أهداف متسقة، يعاني التعاون.

يؤدي هذا الانفصال إلى رؤى ضائعة وخسائر يمكن تجنبها وأداء راكد.

كيف تبدو عمليات سير العمل المتصلة

عندما يتم ربط الاكتتاب والمطالبات من خلال البيانات والأتمتة، فإن كل عرض أسعار جديد يستفيد من كل مطالبة سابقة.

إليك كيف يبدو ذلك عمليًا:

تقييم المخاطر القائم على المطالبات

تعود بيانات المطالبات إلى نماذج الاكتتاب. إذا أدت مجموعات معينة من المخاطر إلى خسائر أعلى، يتم إلغاء ترتيب هذه المخاطر أو إعادة تسعيرها في الأسعار المستقبلية.

مطابقة نمط FNOL

تتم الإشارة إلى إدخالات الإشعار الأول بالخسارة مقابل ملفات تعريف الاكتتاب. إذا كان نمط التقديم يؤدي باستمرار إلى مطالبات مبكرة، فسيتم وضع علامة عليه في البداية.

عمليات إرسال تم وضع علامة عليها تلقائيًا

يتم وضع علامة تلقائيًا على عمليات الإرسال ذات الخصائص المشابهة للسياسات المعرضة للخسارة للمراجعة الثانوية أو الوثائق الإضافية.

نتائج المطالبات المرتبطة بمدخلات الاكتتاب

ترتبط كل مطالبة بتقديمها الأصلي، بحيث يمكن لشركات التأمين معرفة البيانات التي أدت إلى السياسة - وكيف صمدت في وقت المطالبة.

كيف تستفيد شركات التأمين من رؤى المطالبات

عندما تصبح بيانات المطالبات مرئية لفرق الاكتتاب، فإنها تكتسب مزايا تشغيلية حقيقية.

• تسعير أكثر دقة: تعمل نسب الخسارة الفعلية حسب القطاع أو الملف الشخصي على تحسين معايرة المخاطر.
• التحقق من صحة البيانات النظيفة: تكشف المطالبات عن التناقضات في التطبيقات، مما يؤدي إلى إجراء فحوصات أفضل عند عرض الأسعار.
• منع الاحتيال: تكشف المطالبات المشبوهة عن أنماط الاحتيال في الإرسال التي يمكن لشركات التأمين تعلم اكتشافها.
• ابتكار المنتج: يمكن أن توجه اتجاهات الخسارة التغييرات في التغطية أو الموافقات أو استهداف المنتج.

هذا يجعل الاكتتاب عملية تعلم ديناميكية - وليس محركًا ثابتًا للقواعد.

كيف تستفيد فرق المطالبات من رؤية الاكتتاب

تتدفق الفوائد في كلا الاتجاهين. يمكن لمقيّمي المطالبات الذين لديهم حق الوصول إلى بيانات الاكتتاب الأصلية:

• حل النزاعات بشكل أسرع من خلال الرجوع إلى قرارات التغطية
• اكتشاف التحريف أو المعلومات المحذوفة في التطبيقات
• الإبلاغ عن الحالات الشاذة لمتابعة المؤمن أو تغييرات السياسة
• تجنب النقاط العمياء عند تقييم السبب والتغطية

لا يؤدي ذلك إلى تحسين الكفاءة التشغيلية فحسب، بل يؤدي أيضًا إلى تحسين تجربة العملاء والامتثال.

كسر دورة التسرب الممتاز

يعد تسرب الأقساط من أوضح علامات ضعف الاكتتاب - رابط المطالبات. يحدث هذا عندما لا يعكس السعر الذي يتم تحصيله المخاطر الحقيقية - بسبب البيانات السيئة أو العلامات المفقودة أو الافتراضات غير المحددة.

ترى فرق المطالبات التداعيات، ولكن ما لم يتم مشاركتها في المنبع، فإن شركات التأمين تستمر في ارتكاب نفس الأخطاء.

مدونتنا على التسرب المميز في التأمين على السيارات يستكشف كيف يؤدي عدم التوافق هذا إلى استنزاف الربحية - ولماذا تعتبر عمليات سير العمل المتصلة أساسية لإصلاحها.

استخدام بيانات المطالبات لتحسين نماذج الاكتتاب

لا تقوم شركات التأمين الذكية بمراجعة المطالبات يدويًا فحسب، بل تقوم بإدخالها في البنية التحتية للبيانات الخاصة بها.

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على الادعاءات التاريخية:

• توقع عمليات الإرسال التي من المحتمل أن تؤدي إلى الخسارة
• تحسين درجات مخاطر الاكتتاب
• اكتشاف أنماط التطبيقات الاحتيالية
• تحسين نمذجة تكلفة الخسارة لوضع الأسعار

كلما زاد عدد المطالبات لديك، كلما أصبح الاكتتاب الخاص بك أكثر تنبؤًا.

كيف تربط Inaza بين الاكتتاب والمطالبات

تم تصميم منصة Inaza لإغلاق الحلقة بين الاكتتاب والمطالبات دون الحاجة إلى إصلاحات النظام.

مع Inaza، يمكن لشركات التأمين:

• اربط كل مطالبة بعرض الأسعار الأصلي أو الإرسال
• قم بتغذية بيانات المطالبات في تسجيل مخاطر الاكتتاب وتقسيمها
• تشغيل تحديثات القواعد استنادًا إلى تحليلات اتجاهات المطالبات
• ضع علامة على أنواع السياسات ذات الأداء الضعيف للمراجعة
• تمكين عمليات سير العمل ثنائية الاتجاه بين معالجي المطالبات وشركات التأمين

يؤدي هذا إلى إنشاء نظام بيئي واحد للتغذية الراجعة حيث تعمل كل وظيفة على تقوية الأخرى.

هل أنت مستعد لكسر الصومعة؟

لا ينبغي أن يكون الاكتتاب والمطالبات عالمين منفصلين. عندما تعمل شركات التأمين بشكل متزامن، تكتسب الدقة والكفاءة والوضوح الاستراتيجي.

مع Inaza، يمكنك ربط كل عرض أسعار بكل مطالبة - واستخدام هذه الأفكار لتحسين كليهما.

تحدث إلى فريقنا اليوم لنرى كيف تؤدي عمليات التأمين المتصلة إلى نتائج اكتتاب أقوى.