保険金支払い担当 · 業務ごと

請求を受け付ける

保険証券に照らした定型の受付は、自動化にとって理想的な筋書きである——問いは前もって分かっており、答えは保険会社がすでに持っている記録と突き合わせて確かめられ、誤りは何年も後ではなくその場で表に出る。Lemonade 自身の年次報告は、2023年末時点で、自社の請求の応対ロボットが98%の場合に第一報を受け、人の介在なしに支払うか断っていると述べている。

その数字は、単純な個人向け保険を書く直販の保険会社一社のものであり、同じ提出書類の次の一文は、そのロボットに解決の権限がない請求や、懸念を見つけた請求は人の請求の専門家へ回されると述べている。つまりそれが示しているのは、その会社で受付の端が自動化されていることであって、請求の仕事に人が要らなくなったことではない。また、古い仕組みで動いている従来型の保険会社——保険料で見れば市場の大半——については何も語っていない。

保障の対象かを決める

事実がきれいで約款が標準的な場合、これは規則の当てはめであり、機械は一貫してそれをやる——勤務の終わりの疲れた人より一貫して。移らないのは、事実が争われている場合である。どちらの筋書きを信じるかを決めることは規則ではないし、決める人は、そう信じたことに答えられなければならない。

仕事の構造についての判断であって、事実がどれだけの頻度で争われるかの測定ではない——そしてその割合は保険の種類によってまったく違う。また、一貫していることが正しいことと同じだとも言っていない——下手に書かれた約款に一貫して当てはめられた規則は、一貫した不公平を生む。

損害に数字をつける

写真からの損傷の見積りと部品の値づけはいまやありふれており、本当に速い——この業務の費用の側は、何百万件の修理で学習したモデルに向いている。残るのは、争いのほうである。見積りが低すぎると言う修理業者、市場価格のない品物を持つ請求者、そしてその差を誰が飲むかの判断である。

珍しい品目について、あるいは部品の供給が不安定な市場について、どれだけ正確かは何も言っていない。見積もりが速くなったことで請求者が実際に受け取る額が変わったかどうかについても、何も言っていない。どちらも公には測られていない。

型に収まらない請求

自動化は、過去の事例に似た事例で上手くなる。そしてそれこそが、ここでできないことの定義である。しかも例外は、保険会社の金と評判が実際に置かれている場所でもある——扱いを誤った珍しい請求がいくつかあれば、定型の請求何千件よりも高くつく。そしてどの珍しい請求が高くつくものかを知っていることは、この引受の束についての判断である。

危険がどこにあるかについての判断であって、請求のどれだけが例外かの測定ではない。人が例外をうまく扱うとも主張していない——件数に追われた疲れた担当こそ、高くつく請求が見落とされる道である。

誰かに否と告げる

仕組みは不支給の判断を出せる。それに答える当事者にはなれない。大半の市場で、断られた請求には説明を求める権利、苦情の経路、そして監督当局がついてくる。そしてそのどれにも、理由を問える人が要る。この業務こそ、請求の部門を、処理の職能から答えられる職能に変えている。

これが守るのは「答える相手がいること」であって、人数ではない。一人で多数の自動的な不支給に答えることはできるし、いくつかの市場では、与えられるその説明自体が定型文である。この義務がどれだけ重いのかを決着させるのは、自動的な不支給をめぐって保険会社に対して行われた執行の事例だが、それはまだ表に出ていない。

つくられた請求を見抜く

引受の束全体にわたる型の検出は、人にはまったくできないことである。だからこれは、機械が置き換えるのではなく能力を足している、最もはっきりした例の一つである。人に残るのは、その印に基づいて動くという判断である。顧客を不正だと告発することは結果を伴う法的な行為であり、モデルの確信は証拠ではない。

誤って印がついた場合については何も測っていない。そしてそれこそ、この業務の費用のすべてである——誤って印をつけられた請求者は、統計的なモデルによって犯罪を告発された人である。不正検知の成績も保険会社はめったに公表しないので、これは測定ではなく問題の形に寄りかかっている。