Manuaalisesta autonomiseen: Vakuutusautomaation uudelleenajattelua tekoälyn aikakaudella

Vakuutusyhtiöt ovat jo pitkään ymmärtäneet automatisoinnin hyödyt: työnkulkujen virtaviivaistamisen, asiakaspalvelun parantamisen ja agenttien vapauttamisen vähäpätöisistä tehtävistä.

Vaikka jotkut digitaaliset vakuutusyhtiöt pyrkivät kohti täyttä automaatiota, useimmat vakuutusyhtiöt ovat edelleen vain osittain automatisoituja ja jumissa työkalujen kanssa, jotka eivät pysty vastaamaan nykyaikaisiin vaatimuksiin. Nämä perinteiset vakuutusyhtiöt painiskelevat edelleen perustavanlaatuisten haasteiden, kuten datasiilojen, vanhentuneiden työnkulkujen ja rajallisen tekoälyosaamisen, kanssa, mikä vaikeuttaa automaation skaalaamista ilman monimutkaisuuden ja kustannusten paisumista.

GenAI määrittelee uudelleen automatisoinnin ja mahdollistaa päätöksenteon älykkyyden esimerkiksi vakuutusten myöntämisessä, korvausvaatimuksissa, palveluissa ja muissa vastaavissa.

Jotta automaation täysi potentiaali toteutuisi, vakuutusyhtiöiden on omaksuttava vaiheittainen lähestymistapa tekoälyn käyttöönottoon voidakseen skaalata toimintaansa vastuullisesti, seurata edistymistä, priorisoida investointeja ja hallita riskejä. Koska tekoälyn rooli vakuutusalalla jatkaa laajentumistaan, vakuutusyhtiöiden on hyvä tietää seuraavaa.

Perinteinen automaatio jää vajaaksi

Historiallisesti vakuutusalan automaatio oli synonyymi sääntöpohjaisille järjestelmille ja robottipohjaiselle prosessiautomaatiolle (RPA). Molemmat työkalut ovat tehokkaita toistuvissa tehtävissä, mutta eivät riitä poikkeamien tai vivahteikkaan päätöksenteon yhteydessä. Mutta korvauskustannusten noustessa, sääntelyn tiukentuessa ja asiakkaiden odottaessa nyt nopeita, hyperpersonoituja kokemuksia, markkinat vaativat enemmän.

Tekoälypohjainen automaatio auttaa priorisoimaan tällaisia ​​vaatimuksia.

GenAI:lla on potentiaalia parantaa vakuutusten myöntämistä, ennakoivaa riskinarviointia ja personointia koko vakuutusarvoketjussa. Käyttöönotto on kuitenkin vasta alkua – ilman selkeää käyttöönottostrategiaa vakuutusyhtiöt ottavat riskin automatisoida palvelut tehottomasti, aiheuttaa tietämättään vaatimustenmukaisuusriskejä ja menettää GenAI:n kaikki hyödyt.

Vakuutusautomaation viisi tasoa

Viisiportaisen autonomisen ajon ominaisuuksien luokittelujärjestelmän inspiroimana vakuutusyhtiöt käyttävät omaa automaation kypsyysmalliaan arvioidakseen automaationsa edistymistä paremmin.

• Taso 0 (Manuaalinen): Perinteisissä ympäristöissä ja pienissä keskinäisissä vakuutusyhtiöissä tason 0 vakuutusyhtiöt tekevät kaiken edelleen käsin – manuaalinen tietojen syöttö, laskentataulukot ja paperilomakkeet hallitsevat toimintoja.
• Taso 1 (perustaso): Perusautomaatiotasolla tehtävät, kuten tarjousten luonti tai yksinkertaisten käytäntöjen suora käsittely (STP), on osittain automatisoitu, mutta ihmiset hallitsevat edelleen toimintojen päävirtaa.
• Taso 2 (Nouseva): Tässä automaatio ohjaa useimpia työnkulkuja, mutta ihmisten odotetaan silti puuttuvan asiaan reunatapauksissa, joissa on kyse epätavallisista korvausolosuhteista tai muista epätavallisista tilanteista.
• Taso 3 (Edistynyt): Tasolla 3 koko vakuutuksen elinkaari voidaan automatisoida vakiovakuutuslajeille, kuten auto- tai kotivakuutukselle, ja ihmisen panosta tarvitaan vain epätavallisemmissa vakuutustilanteissa. Automatisoidut korvausmaksut ja uusimiskäynnistysmekanismit ovat tämän tason tunnusmerkkejä.
• Taso 4 (täysi automatisointi): Tason 4 vakuutusyhtiöt käyttävät GenAI-työkaluja ja koneoppimismalleja (ML) hallitakseen koko elinkaarta alusta loppuun aina ensimmäisestä asiakaskohtaamisesta lopulliseen korvaukseen, ja ihmiset suorittavat vain strategista valvontaa. Esimerkiksi Lemonade voi käsitellä vuokralaisten korvausvaatimuksia alle kaksi sekuntia ilman ihmisen tarkistusta, mikä on esimerkki onnistuneesta täydellisestä automatisoinnista.

Mikä tahansa taso on hyvä lähtökohta, mutta nykyaikaisille kilpailukykyä tavoitteleville vakuutusyhtiöille täyden automaation tulisi olla tavoitteena.

Tämän saavuttamiseksi vakuutusyhtiöt tarvitsevat tarkasti järjestettyä dataa, tekoälyn hallinta- ja vaatimustenmukaisuuskehyksiä sekä auditoitavia päätöksentekoprosesseja eettisten huolenaiheiden, tekoälyhallusinaatioiden tai ennakkoluulojen käsittelemiseksi. Henkilöstön kouluttaminen yhteistyöhön tekoälyn kanssa – oikein kehottaminen, tulosten tarkastelu ja reunatapausten ohjaaminen – on aivan yhtä tärkeää kuin itse teknologia.

Automaatio ajaa arvoa

Mitä tekoälypohjaiseen automaatioon siirtyminen sitten käytännössä tarkoittaa vakuutusyhtiöille?

Korvauskäsittelyssä GenAI nopeuttaa luokittelua ja ensimmäisen vahinkoilmoituksen (FNOL) arviointia – niin paljon, että 76% vakuutusyhtiöistä on jo ottanut käyttöön tai suunnittelee upottavan GenAI-ominaisuuksia korvausprosessiinsa.

Tämä ominaisuus on erityisen strateginen petosten havaitsemisessa, koska tekoälyllä on ainutlaatuinen kyky tunnistaa poikkeavia malleja, jotka perinteiset mallit saattavat jättää huomiotta. Esimerkiksi Mastercard on jo onnistuneesti toteutettu GenAI:n ohjaamat petosten havaitsemistoimenpiteet kaksinkertaistavat nopeuden ja tarkkuuden, jolla ne voivat varoittaa kauppiaita petosriskeistä, ja vähentävät petollisten tapahtumien vääriä positiivisia tuloksia jopa 200 %. Vakuutusyhtiöt lisäävät samalla tavalla GenAI:n petostietokantojen päälle vertaillakseen vaatimuksia reaaliajassa.

Vakuutusarviointia parannetaan myös tekoälypohjaisilla päätöksenteon tukityökaluilla, jotka voivat nostaa esiin vakuutusriskit reaaliajassa ja suositella nopeasti seuraavia vaiheita. Monet yritykset pilotoivat GenAI-työkaluja, jotka analysoivat vakuutustietoja ja luovat alustavia arviointeja, mikä vähentää vakuutusarvioinnin aikaa vähäarvoisissa tehtävissä.

Lopuksi, GenAI parantaa asiakaspalvelua jokaisessa vakuutusalan kosketuspisteessä vahvistamalla palvelun laatua ja nopeutta tekoälypohjaisten virtuaaliasiakkaiden ja GenAI-chatbottien avulla.

Tekoälyn etenemissuunnitelma: Aloita pienestä, skaalaa strategisesti

Vakuutusalan automaatio ei ole kaksijakoinen kytkin, eikä se tuo "nopeita voittoja", joita monet vakuutusyhtiöt saattavat odottaa. GenAI on moottori, mutta automaatioon tähtäävien vakuutusyhtiöiden on edistettävä matkaa määrätietoisesti – laadittava tasainen etenemissuunnitelma, skaalattava strategisesti ja seurattava edistymistä ajan kuluessa. Vertailemalla kypsyyttä ja yhdistämällä tekoälyn ihmisen harkintaan vakuutusyhtiöt voivat automatisoida luottavaisin mielin ja asemoimalla itsensä älykkään vakuutuksen tulevaisuuden edistäjiksi.

Kyse ei ole vain mukavuussyistä. Kyse on siitä, että usein haastavat hetket, jolloin ihmiset kääntyvät vakuutusyhtiöidensä puoleen, olisivat helpompia kuin koskaan ennen.