Спрогнозируйте автономную обработку страховых требований
Спроектировать анонимный итеративный сбор, улучшающий причины и сохраняющий существенное несогласие.
26 минут
Ситуация
Страховщику нужен диапазон доли требований небольшой стоимости, которые через три года можно обрабатывать автономно без превышения порогов ошибок и жалоб. Данные неполны, знания распределены между claims, fraud, compliance, data science и защитой клиентов.
- Ваша роль
- Независимый фасилитатор Дельфи
- Метод
- Метод Дельфи
Набор данных
Требования
42% прошлогодних требований ниже 500 евро; 18% из них потребовали ручного уточнения документов.
Пилот
Rules+model обработал автономно 28% с 1,9% переделок на нерепрезентативной двухмесячной выборке.
Порог риска
Совет требует подтверждённую переплату ниже 0,5% и отсутствие роста удовлетворённых жалоб.
Панель
Два руководителя claims, fraud-аналитик, compliance, два data scientist и представитель клиентов.
Зависимость
Ожидаются новые правила цифровой идентификации, дата и разрешённые проверки неизвестны.
Расхождение
Предварительный диапазон 20–75%; высокие оценки предполагают почти идеальное извлечение документов.
Время
До инвестиционного review возможны три асинхронных раунда.
Использование
Прогноз определит размер поэтапной программы, но не разрешит автономный production.
Ограничения
- Ответы анонимны для других участников.
- Отчёт показывает распределение, причины, допущения и уверенность.
- Остановка определена заранее и не требует консенсуса.
Этапы кейса
Пройдите каждый этап, используя набор данных. Ответы и веса критериев остаются защищены в интерактивном сценарии.
Сформулируйте вопрос с популяцией, горизонтом, условиями, результатом и уверенностью.
Выберите панель, сопоставьте вклад каждого и найдите отсутствующую перспективу.
Спроектируйте три раунда со статистикой и анонимными темами причин.
Задайте остановку и итоговый отчёт, сохраняющий низкий и высокий сценарии.