Z manuálu na autonomní: Přemýšlení o automatizaci pojištění v éře GenAI

Pojišťovny dlouho chápou výhody automatizace: zefektivňování pracovních postupů, zlepšování zákaznického servisu a osvobození agentů od rutinních úkolů.

Zatímco některé digitálně orientované pojišťovny tlačí směrem k plné automatizaci, většina pojišťoven zůstává pouze částečně automatizovaná, uvízla s nástroji, které nemohou splnit moderní požadavky. Tyto tradiční dopravci stále pracují na základních výzvách, jako jsou datové sila, zastaralé pracovní postupy a omezená gramotnost AI, což ztěžuje škálování automatizace bez zvýšení složitosti a nákladů.

GenAI předefinuje, co znamená automatizace, umožňuje inteligenci rozhodnutí v oblastech, jako je podání, nároky, služby a další.

Aby pojišťovny realizovaly plný slib automatizace, musí přijmout fázový přístup k přijetí AI, aby škálovaly zodpovědně, sledovaly pokrok, prioritizovaly investice a spravovaly rizika. Jak role GenAI v pojišťovnictví dále expanduje, zde je to, co pojišťovny potřebují vědět.

Tradiční automatizace selhává

Historicky byla automatizace v pojišťovnictví synonymem pro systémy založené na pravidlech a robotickou automatizaci procesů (RPA), obě tyto nástroje jsou efektivní pro opakované úkoly, ale selhávají, když vznikají odchylky nebo nuancované rozhodování. Ale s rostoucími náklady na nároky, zostřující se regulační kontrolou a zákazníky, kteří nyní očekávají rychlé, hyper-personalizované zkušenosti, dnešní trh vyžaduje více.

AI-poháněná automatizace pomáhá priorizovat takové požadavky.

GenAI má potenciál vylepšit podání, prediktivní hodnocení rizika a personalizaci v celém pojišťovacím řetězci. Ale přijetí je pouze začátek – bez jasně stanovené strategie pro implementaci riskují pojišťovny automatizaci neefektivně, nechtěně spustit rizika compliance a ztratit plné výhody GenAI.

Pět úrovní automatizace pojištění

Inspirací pro pětistupňový klasifikační systém pro autonomní řidičské schopnosti, pojišťovny používají svůj vlastní model zralosti automatizace, aby lépe hodnotily pokrok své automatizace.

• Úroveň 0 (Manuální): Společná v legacy prostředích a mezi malými vzájemnými poskytovateli, pojišťovny na úrovni 0 stále dělají vše ručně – manuální zadávání dat, tabulky a papírové formuláře dominují operacím.
• Úroveň 1 (Základní): Na nejběžnější úrovni automatizace jsou úkoly, jako je generování nabídek nebo STP (přímá zpracování) pro jednoduché pojistky, částečně automatizovány, ale lidé stále kontrolují hlavní tok operací.
• Úroveň 2 (Vyvíjející se): Zde automatizace pohání většinu pracovních postupů, ale stále existuje očekávání, že lidé budou zasahovat do okrajových případů, kde jsou neobvyklé podmínky nároku nebo jiné neobvyklé situace.
• Úroveň 3 (Pokročilá): Na úrovni 3 lze celý životní cyklus pojistky automatizovat pro standardní linky, jako je pojištění automobilů nebo domů, s lidským vstupem vyžadovaným pouze pro anomální pojistné situace. Automatizované nároky a spouštěče prodloužení jsou charakteristickými rysy této úrovně.
• Úroveň 4 (Plná automatizace): Pojišťovny na úrovni 4 používají nástroje GenAI a modely strojového učení (ML) pro správu celého koncového životního cyklu, od počátečních interakcí se zákazníky až po konečnou platbu, s lidmi, kteří poskytují pouze strategické dozorování. Lemonade, například, může zpracovat nároky na nájemce v méně než dvou sekundách bez lidského přezkumu, což je příkladem úspěšné kompletní automatizace.

Jakákoli úroveň je dobrým výchozím bodem, ale pro moderní pojišťovny s konkurenčními ambicemi by měla být plná automatizace cílem.

Aby toho dosáhly, pojišťovny potřebují pečlivě organizovaná data, rámce AI pro správu a compliance a auditable procesy rozhodování, aby řešily etické obavy, AI halucinace nebo předpojatost. Školení personálu na spolupráci s AI – správné zadávání, přezkum výstupů a vedení okrajových případů – je stejně důležité jako samotná technologie.

Automatizace pohání hodnotu

Co tedy znamená dosažení AI-poháněné automatizace prakticky pro pojišťovny?

Při zpracování nároku GenAI urychluje triáž a hodnocení prvního oznámení o ztrátě (FNOL) – tak moc, že 76% pojišťoven již implementovalo nebo plánuje implementovat funkce GenAI do svých pracovních postupů pro nároky.

Tato schopnost je zvláště strategická v případě detekce podvodů, díky jedinečné schopnosti AI identifikovat neobvyklé vzorce, které by mohly být přehlédnuty tradičními modely. Mastercard (MA ), například, již úspěšně implementoval GenAI poháněné detekční opatření proti podvodům, zdvojnásobivší rychlost a přesnost, s jakou mohou upozornit obchodníky na rizika podvodů, a sníživší falešně pozitivní transakce o až 200%. Insurtechy jsou podobně vrstveny GenAI nad databáze podvodů, aby mohli v reálném čase křížově odkazovat nároky.

Pojišťování je také vylepšeno AI-poháněnými nástroji pro podporu rozhodování, které mohou v reálném čase identifikovat rizika podání a doporučovat další kroky. Mnoho společností testuje GenAI nástroje, které analyzují data o podání a generují předběžné hodnocení, snižují čas pojistitelů na nízko-hodnotových úkolech.

Nakonec GenAI zlepšuje zákaznický servis v každém jednotlivém pojistném bodu, posiluje kvalitu a rychlost servisu s AI-poháněnými virtuálními agenty a GenAI chatboty.

Mapa AI: Začněte malým, škálovat strategicky

Automatizace v pojišťovnictví není binární přepínač, ani nevytvoří „rychlé výhry“, které mnoho pojišťoven může očekávat. GenAI je motorem, ale pojišťovny s cílem automatizace musí řídit cestu s úmyslem – nakreslit vyváženou mapu, škálovat strategicky a sledovat pokrok v čase. Benchmarking zralosti a kombinace AI s lidským úsudkem, pojišťovny mohou automatizovat s důvěrou, umisťují se do pozice, aby řídily budoucnost inteligentního pojišťování.

Není to jen otázka pohodlí. Je to o tom, aby často náročné momenty, kdy se lidé obrací na své pojišťovny, byly snazší než kdykoli předtím.