Vahinkopalveluiden korvauskäsittelyn tehokkuuden ja asiakaskokemuksen parantaminen – tekoälyn ja automaation mahdollisuudet : Tapaustutkimus finanssialan yrityksestä

Abstract

Digitalisaatiolla ja teknologian kehityksellä on ollut merkittävä vaikutus useisiin eri palvelualoihin ja niiden toimintaympäristöihin viimeisen vuosikymmenen aikana. Finanssialan toiminta on vahvasti säädeltyä ja vastaanottaa teknologista kehitystä hitaasti. Digitalisaation yleistyminen eri aloilla aiheuttaa painetta ja ohjaa kuitenkin myös vakuutusalaa siirtymään kohti asiakaslähtöisempää ja digitaalisempaa toimintaa.

Tämä tutkimus on toteutettu monimenetelmällisenä tapaustutkimuksena, jonka tarkoituksena on analysoida tapausyrityksen omaisuusvahinkojen vahinkopalveluprosessin rakennetta ja toimintaa. Tutkimuksessa tarkastellaan tekoälyn ja automaation potentiaalia vahinkopalveluiden asiakaskokemuksen ja prosessitehokkuuden parantamisessa. Tutkimuksessa perehdytään tapausyrityksen vahinkopalveluiden korvausprosessin rakenteeseen ja tarkastellaan vuoden 2025 tuloksia. Tutkimuksessa hyödynnetyn aineiston perusteella arvioitiin omaisuusvahinkojen korvauskäsittelyn nykytilan olevan hyvällä tasolla. Tuloksista nousi kuitenkin esille korvausprosessissa esiintyviä, toistuvia kipupisteitä. Oleellisimmaksi kehityskohteeksi nousi käsittelyn viive, jonka taustalla on usein lisäselvitysten puute ja manuaalinen käsittely. Tunnistettujen kipupisteiden ratkaisemiseksi luotiin kolme kehitysehdotusta. Ensimmäisenä kehitysehdotuksena esitettiin automatisoitu lisäselvityspyyntö, joka aktivoituu asiakkaan vahinkoilmoituksen perusteella ja asiakas voi toimittaa järjestelmän määrittelemät, yleisesti samankaltaisissa vahingoissa välttämättömiksi määritellyt lisäselvitykset sähköisen asiointijärjestelmän kautta. Toisena esitettiin korvauskäsittelyn automatisointi tekoälyagenttien avulla, jolloin yksinkertaiset vahingot voidaan käsitellä nopeasti ja resursseja vapautuu monimutkaisten vahinkojen käsittelyyn. Kolmantena esitettiin automatisoidun korvauskäsittelyn tukena toimiva vahinkoilmoituksen automatisoitu lajittelu, jossa automaatio siirtää vahinkoilmoituksen manuaaliseen tai automatisoituun käsittelyyn perustuen sen luonteeseen.

Kehitysehdotuksiin perustuen yritykselle luotiin kaksi toimintaehdotusta, joista toinen kuvastaa tekoälyn ja automaation maltillista sekä vaiheittaista käyttöönottoa ja toinen laaja-alaisempaa käyttöönottoa. Tutkimuksen tulokset esittävät, että automaatiolla ja tekoälyllä on merkittävä potentiaali käsittelyaikojen lyhentämisen, laadun sekä prosessin sujuvuuden parantamiseksi. Tuloksiin perustuen luotiin arvio siitä, kuinka suureen osaan saapuvista vahinkoilmoituksista kehitysehdotuksilla on vaikutusta. Automatisoidun lisäselvityspyynnön vaikutuksen laajuudeksi arvioitiin 50–70 %, automatisoidun korvauskäsittelyn laajuudeksi 40–60 % ja automatisoidun lajittelun laajuudeksi 90–100 %. Kehitysehdotusten avulla voidaan vähentää manuaalista työtä arviolta noin 50–100 %. Tutkimus tarjoaa vahinkopalveluprosessin kehittämiseen käytännönläheisen näkökulman ja korostaa tekoälyn roolia tulevaisuuden palveluprosesseissa.

Digitalization and the development of the technology have had a significant impact on several different service sectors and their environments during the last decade. Financial sector is strongly regulated and therefore adopts technological development slowly. However, the digitalization across different sectors creates pressure and guides the insurance sector toward more customer-oriented and digital operations.

This is a mixed-method case study, which aims to analyze the structure and operations of the case company’s property damage claims service process. The study examines the potential of artificial intelligence and automation in improving the customer experience and process efficiency of claims services. The study presents the structure of the claims process of the case company’s claim services and examines the results of the year 2025. Based on the processed data, the current state of property damage claims handling in the case company seems to be at a good level. However, recurring pain spots in the claims process emerged. The biggest development target was delayed process, which is often caused by a lack of further clarifications and manual handling.

To solve the identified pain spots, three development proposals were created. First proposal is an automated request for further clarifications, which activates based on the customer’s claim report. The customer can provide the clarifications defined by the system that are generally determined to be necessary in similar damages. Second proposal, automated claims handling that uses artificial intelligence agents, was created to handle simple claims quickly and to freed resources for the handling of complex claims. Third proposal, automated classification, was created to support the automated claims handling. Automated classification transfers the claims to manual or automated handling based on its nature. Based on the development proposals, two operational proposals were created for the company. Other one reflects a moderate and phased implementation of artificial intelligence and automation and the other a broader implementation.

The result of the study indicates that automation and artificial intelligence have significant potential for shortening processing times, improving quality and maintaining resilience. Based on the results, an estimate was made of the scope of incoming claims affected by the proposed developments. The impact of automated clarification request was estimated to cover 50–70 % of claims, automated claims handling 40–60 % and automated classification 90–100 %. Together the developments could have a potential to reduce manual work approximately by 50–100 %. This study provides a practical perspective on developing the claims services and highlights the role of artificial intelligence in future service operations.