シナリオ

Copilotを使用して引受プロセスを近代化します

AI を使用して、新しい顧客ポリシーの作成と、顧客への補償提案の見積りの提示を支援します。

1. メールを要約して優先順位を付ける

保険引受人は大量のメールを受け取ります。重要な問題や見積もり依頼に迅速に対応することで、顧客満足度の向上と収益の増加につながります。

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Microsoft 365 Copilot Chat2

利点: 対応が必要な受信した電子メールを要約して優先順位を付け、最も緊急性の高い電子メールを詳しく調べます。

既存の顧客と会って、複雑な商業保険契約の補償内容に加えたい変更について話し合います。

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TeamsのCopilot

利点: 通話の記録が確実に保存され、重要なポイントが要約されます。

引受人は、財産リスクの収集に加えて、他のポリシー、コンプライアンスの履歴、不正請求などの顧客情報と履歴も提供します。

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AIエージェント

利点: Copilot は、元の電子メールから顧客の名前を抽出し、保険履歴アプリに送信して、既存のプロパティの概要を確認して提供することで、顧客の履歴概要を提供します。

Word の Copilot を使用して、既存のポリシーと必要な更新に基づいて提案を作成します。

Word icon

WordのCopilot

利点: 既存の言語に基づいて新しいポリシーのドラフトをすばやく作成します。

Copilot に、既存のポリシーと提案の違いの概要を作成するように依頼します。

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Microsoft 365 Copilot Chat2

メリット:複雑な文書をシンプルな差異表にまとめ、提案書の冒頭部分に要約を追加します。

PowerPoint の Copilot を使用して、Word 文書からプレゼンテーションを作成し、顧客との会議の準備をします。

PowerPoint icon

PowerPointのCopilot

利点: Word 文書を、顧客向けプレゼンテーションの重要なポイントを強調したプレゼンテーションに変換します。

KPI

主要な機能領域のKPIに影響を与える機会

日常の業務フローの中で洞察とコンテンツを生成し、調査を迅速化し、より効果的にコミュニケーションをとることで、コンプライアンスの問題を防止および修正します。
データ分析とレポート作成の高速化
  • トレンドを素早く分析
  • 有益なチャートを生成する
  • 戦略プレゼンテーションを作成する

自動化を活用して、日々のタスクの優先順位を迅速に設定して完了し、プロセスを最適化し、日々のタスクにかかる時間と労力を節約することで、生産性を向上させます。
生産性の向上
  • 顧客とのやり取りを迅速に調査
  • 最初のドラフトをより早く作成
  • 同様の問題と解決策を確認する
  • フォローアップの連絡を素早く送信する

競合他社との顧客とのやり取りを差別化して市場シェアの拡大に貢献します。市場の動向を反映した変更の推奨により、包括的なポートフォリオ評価の時間を短縮します。顧客間の信頼と自信を構築して、アクティブな投資家の数を増やします。 
顧客とのミーティングを改善する
  • 企業情報を調査する
  • 製品の売り込み方を学ぶ
  • 過去のやりとりから得た情報を整理する
  • 会議中は完全に集中

業務を合理化して顧客の問題をより迅速に解決し、意思決定と戦略策定のためのツールを提供します。これにより、顧客満足度の向上、顧客生涯価値の向上、顧客投資ポートフォリオの最大化につながります。
顧客満足度の向上
  • 問題を素早く診断する
    外部および内部データベース
  • 顧客データとナレッジベースを使用した自動分析
  • より迅速で正確なドラフト回答
    過去の解像度データに基づく
  • 積極的かつパーソナライズされたフォローアップコミュニケーション

1Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、または Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリにアクセスし、トグルを「Web」に設定します。

2Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリ、または Teams の Microsoft 365 Copilot Chat アプリにアクセスし、トグルを「仕事」に設定します。

3AIエージェントにより、Copilotは組織固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、記録システムからデータを取得するにはAPI呼び出しが必要でした。

このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。