MDRT会員登録手続きに必要な集計作業をDX化する「ATOIKURA」プロダクトサイトをリリース
AI-OCR（AI技術による光学文字認識機能）を活用しPDFファイルをアップロードするだけで成績証明書をデータ化。10,000枚を超える紙の印刷も不要に。脱炭素社会への取り組みの推進に貢献。
保険募集人を対象としたMDRT※会員の申請・登録において、保険代理店や保険募集人はMDRTの申請準備のために紙や電卓を使用した、手間のかかる手作業での集計作業に対応しなければならないのが現状です。
保険募集人が多数在籍する大きな保険代理店ほど、集計作業への負荷が重く、人的コストの大きい業務です。
そのような煩わしい作業負荷を解消すべく、MDRT特化型の挙績集計支援システム「ATOIKURA」は、毎年実施されるMDRT会員申請・登録手続きに必要な作業を効率化し、成績の達成まで「あといくら」をすぐに確認可能にします。
今年もMDRT申請の時期が近づいてきたことから、この度「ATOIKURA」のプロダクトサイトがリリースとなりました。プロダクトサイトでは機能や特徴のご紹介だけでなく、その利点や利用方法についてご確認のうえお問い合わせいただけます。
※Million Dollar Round Table（MDRT）は生命保険・金融サービス業において最高水準のプロフェッショナルが集まる国際的な組織です。保険募集活動を行うにあたりMDRT会員であることは、社会的な信頼度が高まるなどのメリットがありますが、会員になるためには毎年厳しい入会基準を満たし、一般社団法人MDRT日本会より承認を受ける必要がある資格です。
ATOIKURAの主な特徴
1.AI-OCR（AI技術による光学文字認識機能）で成績証明書をデータ化：
PDFファイルをドラッグ&ドロップするだけで誰でも簡単に成績証明書のデータ化が可能です。紙によるチェックや保管も不要になるため、これまでMDRT申請作業において難しかったペーパーレス化が実現できます。更に、手作業のための人員を雇う必要もなく人的コスト削減にも繋がります。
2.成績証明書を募集人ごとに自動で並び替え：
保険会社から送られてくる成績証明書のPDFファイルを取込むだけで、募集人ごとのデータへ自動で並び替えが完了します。手間のかかる作業も、自動化により作業負荷を抑えます。
3.自動集計でヒューマンエラーの発生リスクを低減：
MDRT申請に必要な各募集人の成績情報など、細かい数字の手入力はミス発生のリスクが伴います。ATOIKURAでは数字の手入力が不要となり、自動集計を行うため、ヒューマンエラーの発生リスクを大幅に低減できます。
ATOIKURAの利活用で毎年のMDRT会員申請・登録のための手続きにかかる大幅な業務効率化とコスト削減を実現できます。ペーパーレス化はもちろん、成績証明書の仕分けや集計作業に必要とされてきた人的コストも削減することが可能です。
また、集計結果算出までのタイムラグが大幅に削減されます。MDRT申請基準の達成まで「あといくら」がより早くわかることで、営業活動の生産性にも改善と変化をもたらし、組織マネジメントの改善へ繋がります。
株式会社hokanは保険業界のプロフェッショナルにとって不可欠なプロダクトになるよう、今後も業界特有の業務領域に関する知見と新しい技術を掛け合わせることで、募集人の生産性向上に向けた取り組みを支援とともに保険業界をデジタルシフトさせ、業界のアップデートする取り組みをより一層、推進して参ります。
「ATOIKURA」の詳細情報やお問い合わせについては、以下、新設のプロダクトサイトをご覧ください。
「ATOIKURA」の機能や特徴についての詳細を把握できるだけでなく、その利点や利用方法についてご確認いただき、お問い合わせいただけます。
ATOIKURAプロダクトページ：https://hkn.jp/atoikura_lp1/
hokan®️ について
＜サービス概要＞
保険代理店に特化した顧客・契約管理システム 「hokan®」は、見込みから保全までの情報を一元管理し、情報の集計/分析まで繋げることができる保険代理店向けの顧客・契約管理システムです。2018年のリリースから顧客を拡大し、2022年には全国の代理店・支店に導入を達成。使いやすさ・カスタマイズの柔軟性とサポート力・顧客の要望を聞きながらのプロダクトアップデート力を特徴とし、改正保険業法に伴い増加している事務処理を効率化します。企業代理店・生保・損保・乗合など、多様な代理店の皆さまにご利用いただいております。
hokan紹介ページ：https://www.hkn.jp
お問い合わせページ：https://hkn.jp/contact/
※hokanおよびhokanロゴは、株式会社hokanの商標または登録商標です。
すべての画像
