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, 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.