2018云栖大会上海篇__毕马威-阿里云RPA联合方案力助保险业转型_20页_5mb

毕马威-阿里云RPA保险机器人解决方案总结

核心内容

毕马威与阿里云合作推出的RPA保险机器人解决方案，旨在通过流程自动化技术提升保险行业的运营效率与智能化水平。该方案结合了RPA（Robotic Process Automation）与AI（Artificial Intelligence），形成IPA（Intelligent Process Automation），推动保险业务从“执行”向“理解、分析与设计”转变。

保险行业现状

市场主体与市场规模

• 中国保险市场拥有超过85家市场主体，市场规模达到16万亿元。
• 保费收入为3.7万亿元。

保险强国的差距

• 中国保险行业的赔付成本较高，盈利弱，集中度高。
• 与美国、日本等保险强国相比，中国在行业集中度、产品需求匹配度、动态定价能力等方面仍有较大差距。

行业痛点

• 高依赖人工：大量重复性工作仍需人工完成，效率低。
• 理赔难：理赔流程复杂，索赔处理困难。
• 客服难：客户服务响应慢，难以满足日益增长的需求。
• 监管报送量大：数据分散，业财对账、税务申报缴纳依赖人工，信息冗余导致系统负担重。

RPA保险机器人解决方案

客户端功能

• 高效的可视化开发：支持非技术人员快速构建自动化流程。
• 两种开发模式：提供可视化和编码两种方式，便于协同开发与版本控制。
• 安全可控：记录所有操作行为日志，确保流程执行的安全性。
• 权限管理：支持对应用使用和开发权限进行精细化管控。

控制中心功能

• 操作员管理：集中管理机器人执行过程中的操作员。
• 企业内部应用市场：提供丰富的自动化模块，支持模块扩展。
• 审批管理：支持流程审批，提升合规性与可控性。

技术优势

• 架构先进：支持企业应用运营，具备完善的开发、发布与审核流程。
• 云端运行：支持远程控制与静默执行，不干扰用户桌面工作。

RPA时代所需技能转变

在RPA时代，保险行业对从业者的技能要求发生了显著变化：

• 业务分析/设计能力：识别业务效率提升空间与自动化可能性。
• 技术理解/应用能力：掌握RPA技术，能够进行流程设计与实现。
• 需求理解/分析能力：基于用户需求，制定切实可行的自动化策略。

保险行业智能化展望

技术融合趋势

随着RPA技术的不断成熟，其与AI的结合将成为未来发展的关键方向，推动IPA的实现。

IPA的核心能力

• 深度学习：提升机器人的学习与适应能力。
• 认知智能体：实现更复杂的业务判断与决策。
• 自然语言处理（NLP）：支持机器人理解与处理非结构化数据。
• 智能工作流：优化业务流程，提升自动化水平。

未来发展方向

• 流程智能化：从简单的流程自动化迈向更复杂的智能决策。
• 人机协同：构建人机协同的智慧化运营体系，提升整体业务效能。
• 数据驱动决策：通过自动化与数据整合，实现更精准的业务分析与预测。

总结

毕马威-阿里云RPA保险机器人解决方案通过引入先进的流程自动化技术，为保险行业提供了一套高效、安全、可控的智能化工具。它不仅能够解决当前行业中的高依赖人工、流程低效、监管压力大等问题，还推动从业者的技能从执行向分析与设计转变。随着AI技术的融合，该方案将进一步演进为IPA，助力保险行业迈向更智能、更高效的未来。