机器人过程自动化，或RPA，占据了主导地位多在自动化谈话保险业几年来。RPA能够捕捉到手动步骤，员工需要登录到软件，搜索文件，然后输入数据和复制它们。
因此，企业保险公司可以为索赔处理、承保等方面的用例部署“数字劳动力”。
在许多情况下，关于RPA和人工智能的讨论交织在一起，这可能会让希望在公司中实现关键业务流程自动化的保险公司领导人感到困惑。在本文中，我们首先讨论RPA在关键保险流程中的可能性。
我们还为读者提供与他们的业务RPA实施时要考虑的最佳做法保险。然后，我们讨论在其中AI被用来制备各种形式使用保险数据与RPA软件用例RPA和AI和端之间的区别：文件数字化。
为了更好地理解神话周围盘旋约RPA谈话和什么文件数字化使用情况可能与AI的简要概述，阅读Vidado最新白皮书，基于AI-文件数字化供应商。
索赔处理中的RPA
一般来说，RPA软件是用于复制来自一个源数据到另一个，只要该数据出现在两个来源每次都一样好。理赔往往是任务是收集来自索赔，医院，警察和其他保险公司的相关信息，以便作出是否决定提出索赔和多少。
一旦获得必要的记录，在它们的相关数据需要被翻译成事件的保险公司的数字记录。如果没有自动化，理赔将通过所有的他们收集的记录的读取和手动输入必要的信息到系统中。在特定情况下，可以RPA在这方面的努力提供帮助。
例如，某人可能会提交一个汽车保险立即声称他们的事故发生后，同时他们还在路上。在这种情况下，他们可能需要有人来拖他们的汽车。有的车险客户支付的路边援助。
传统上，员工需要手动将有关客户事故的索赔数据输入与保险公司有协议的第三方技工的系统。RPA软件可以在系统之间自动转换这些数据，从而加快拖车到达客户的时间。
RPA还可以协助核查位于整个互联网不同数据源的信息。例如，在一个生命保险公司理赔可以使用RPA来验证各种政府网站的死亡证明。汽车保险公司可以检查公共记录的申请人是否涉嫌酒后驾车或打了就跑。
同样，只有这样的RPA软件将能够在这些网站上发现到保险公司的系统是如果数据是在这些网站上相同的位置，每次访问同样的方式将数据转换。
即使该数据位于上特定网页的相同点，如果它需要一个额外的点击浏览该网页时，RPA软件将需要重新编程。
同样，RPA可以用来从保险运营商的系统的历史理赔记录数据移动到分析应用程序，只要保险公司重新编程时，他们引入存储声明的相关信息的一种全新的方式RPA软件。
战承销
RPA在核保方面也有类似的应用，即它能够将来自不同来源的信息汇集到一个地方。承保人需要评估潜在客户、他们的房屋和汽车对保险公司构成的风险。他们需要的信息取决于他们需要评估的内容。
汽车保险承保人可能需要检查司机是否有过保险，并将其保险历史信息转换为汽车保险公司的CRM。
在较大的汽车保险公司保险人可以检查是否有驱动程序已经与一个共享的数据库内同样大小的汽车保险公司事先投保。RPA软件可以做到这一点，而不是，复制客户的保险机构的名字进入的汽车保险公司的CRM适当的位置。
承保人还可能需要搜索综合损失承保交换(CLUE)数据库，以查找客户向以前的保险公司提出的索赔。RPA可以登录线索数据库并导航到特定客户的线索报告。
然后，它可以复制任何有关索赔资料，包括过去的索赔数目，对CLUE报告到保险公司的CRM适当的斑点。
同样，汽车保险公司的承保人可能需要检查投保人是否有资格投保，因为他们有犯罪记录。为此，承保人可以访问公共数据库，以获取与机动车相关的事件中逮捕、指控和定罪的证据。
正如前面所讨论的，RPA软件可以将公共数据库中的数据转换为汽车保险公司的CRM，从而使保险公司能够决定是否可以更快地向投保人提供保单。
RPA还可以为潜在客户提供汽车保险报价。当有人在网上填写表格从汽车保险公司获得报价时，RPA软件可以在幕后根据公共记录数据库(如犯罪记录数据库和DMV数据库)核实此人提供的联系信息。
这可允许汽车保险公司提供潜在的申请者报价更快，他们从那个特定的汽车保险公司超过其竞争对手收购这可能会增加的可能性。
实施RPA软件在保险
根据需要重新编程RPA软件只要有在需要导航到适用的内部和外部数据源的方式发生变化，我们简要介绍了，但还有更多RPA实施时要考虑的。
例如，保险公司需要建立协议时，RPA软件停止工作，并诊断它运行变化过程的哪一部分。是它在一个网站或企业制度它被访问的变化？
是它的形式变化，从它的目的是要刮的数据？这时，有人在公司需要负责重新编程RPA给出的近期变化及其运行过程。要快速完成这需要尽量减少停机时间，可能影响到多个部门，以做好本职工作的能力。
此外，RPA不能独立存在。它需要与现有It基础设施和遗留系统集成。有时，这些基础设施(即这些系统)最好更改为允许RPA软件运行其进程，以使由于进程中的突然更改而导致失败的可能性最小。
在某些情况下，对于用例来说，RPA是完全错误的自动化解决方案，因为过程变化太频繁了。具有任何级别的不可预测性的自动化过程通常最好留给人工智能。
RPA比。AI：什么是保险的区别？
需要明确的是，RPA是不是天生的人工智能，但也有RPA的解决方案，配备了AI功能。AI带有“学习”或提高其输出的精度随着时间的推移和更多的数据的固有能力。这是不是与RPA的情况。Vidado阐明如何RPA的限制，可以反过来限制了保险公司：
事实上，RPA也在做同样的工作，(它)只是和一个数字工作者一起做……它不一定要学习或更聪明地完成它应该做的工作。
在一个企业的公司，你总是驾驶全线战略的改进，在那里你更好地促进保险业或客户服务。随着数字的员工，你得到一个更好的开支减少，但你是不是......推动整个企业新的战略价值。
RPA可以能够扩展特定过程，但它并没有随着时间的推移提高这些进程。它也不会适应企业的变化，通过它导航的外部数据源和网页。AI和机器学习，而另一方面，适应新的数据和系统。
前面讨论的所有RPA用例都强调了RPA和人工智能在保险方面的另一个关键区别。一个基于人工智能的搜索功能自然语言处理(NLP)可能能够复制索赔人在医院停留的日期，无论该日期存在于表格上的什么地方。
这是因为基于自然语言处理软件，将训练找到的单词和短语的形式内可能对应于申索人留在医院，还向日期复制到在保险公司的系统中的适当位置的日期。
因此，就不需要这样的软件进行重新编程，以找到拉到医疗记录中此信息许多不同的医院，即使医院的表格和保险公司的系统发生了变化，它也不会停止运作。
文件数字化的保险 - 准备数据的RPA
除了查找外部数据源外，保险企业还需要员工进行大量的手工数据录入。许多保险索赔仍以书面形式提交，这意味着索赔处理人员必须手动将该表单中的数据输入到保险承运商的系统或CRM中。
只有当创建一个数字索赔表格可在RPA软件开始在它的数据填充到在保险公司的系统中合适的地方。
这是索赔的过程，是成熟完善的一部分。RPA不能单独帮助的数字化文档，但人工智能，在另一方面，可以在自动化这个乏味的数据输入发挥作用。
文件数字化在保险企业中已经存在了几十年，但使其成为可能的OCR技术有其局限性。传统的OCR软件将一组特定的像素与一个文本字母匹配;这是一种基于规则的、“如果-那么”的软件。
如果一个特定的手写信件看起来从什么OCR软件是用来太不一样“看到”它要么不会把它翻译成数字文本还是会错误地翻译。
这样的限制意味着保险企业只能用它的采购OCR解决方案数字化的具体种形式。它将需要员工或外包劳动力手动输入等形式。
根据Vidado:
[OCR]总是让公司妥协……[例如]，“我们只能处理30%的表单。”剩下的必须是手动操作。这是导致很多失败的项目因为(企业)已经达到的期望非常高的准确率在一大堆的用例,最终他们一直是“我们可以成功的与这个特定的事情……但从未承诺和规模我们设想。
因此，保险企业将无法通过OCR软件处理的手工数据输入外包出去。机器视觉，一种机器学习，可能是这样一个问题的解决方案。
在随着时间的推移有足够的数据对比，OCR，机器视觉软件“学习”。什么是“阅读”作为一个手写的“T”，例如，可以开始作为写的特定方式“T”，但因为它遇到的人们如何编写越来越多的迭代“T”，将开始把这些iterations into digital text “t”’s accurately.
在许多情况下，提供文档数字化解决方案的机器视觉供应商已经训练了他们的软件来识别这些不同的手写字母迭代，使他们远远超过OCR的静态能力，只读取特定类型的文本，因此，只读取特定类型的表单。
像Vidado这样的基于机器视觉的文档数字化软件可以被训练成数千种不同类型的形式，包括多种手写风格和机器打印的文本。
这意味着，该软件可以更容易准确地翻译一个奇怪的书面信函或拼写错误的单词正确成数字化的形式甚至从形式还没有遇到过。
Vidado的软件据称可以将电话号码和日期等数据标准化，并在适当的地方丰富数据，这样RPA软件就可以将数据收集并复制到另一个系统中。
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标题图片来源:Brett A. Podolsky
