Dall’automazione manuale all’autonomia: ripensare l’automazione assicurativa nell’era dell’Intelligenza Artificiale generativa

Gli assicuratori hanno da tempo compreso i vantaggi dell’automazione: ottimizzare i flussi di lavoro, migliorare il servizio clienti e liberare gli agenti dalle attività ripetitive.

Mentre alcuni assicuratori digitali sono alla ricerca di un’automazione completa, la maggior parte degli assicuratori rimane solo parzialmente automatizzata, bloccata con strumenti che non possono soddisfare le esigenze moderne. Questi vettori tradizionali stanno ancora lavorando per superare le sfide fondamentali come i silos di dati, i flussi di lavoro obsoleti e la limitata alfabetizzazione sull’Intelligenza Artificiale, rendendo difficile scalare l’automazione senza aumentare la complessità e i costi.

L’Intelligenza Artificiale generativa sta ridefinendo il significato di automazione, abilitando l’intelligenza decisionale in aree come l’emissione di polizze, la gestione dei sinistri, l’assistenza e molto altro.

Per realizzare completamente la promessa dell’automazione, gli assicuratori devono adottare un approccio graduale all’adozione dell’Intelligenza Artificiale per scalare in modo responsabile, monitorare i progressi, priorizzare gli investimenti e gestire i rischi. Mentre il ruolo dell’Intelligenza Artificiale generativa nel settore assicurativo continua a espandersi, ecco cosa gli assicuratori devono sapere.

L’automazione tradizionale non è sufficiente

Storicamente, l’automazione nel settore assicurativo era sinonimo di sistemi basati su regole e automazione dei processi robotici (RPA), entrambi strumenti efficaci per le attività ripetitive ma insufficienti quando si verificano deviazioni o decisioni complesse. Ma con i costi dei sinistri in aumento, il controllo normativo che si intensifica e i clienti che ora si aspettano esperienze rapide e personalizzate, il mercato odierno richiede di più.

L’automazione guidata dall’Intelligenza Artificiale sta aiutando a soddisfare tali richieste.

L’Intelligenza Artificiale generativa ha il potenziale di migliorare l’emissione di polizze, la valutazione del rischio predittivo e la personalizzazione in tutta la catena di valore assicurativa. Ma l’adozione è solo l’inizio – senza una strategia chiara per l’implementazione, gli assicuratori rischiano di automatizzare in modo inefficiente, scatenando inconsapevolmente rischi di conformità e perdendo i pieni benefici dell’Intelligenza Artificiale generativa.

I cinque livelli di automazione assicurativa

Ispirato al sistema di classificazione a cinque livelli per le capacità di guida autonoma, gli assicuratori stanno utilizzando il proprio modello di maturità dell’automazione per valutare meglio i progressi della loro automazione.

• Livello 0 (Manuale): Comune negli ambienti legacy e tra i piccoli fornitori mutualistici, gli assicuratori di livello 0 fanno ancora tutto a mano – l’inserimento manuale dei dati, le cartelle e i moduli cartacei dominano le operazioni.
• Livello 1 (Di base): Al livello di automazione più basilare, le attività come la generazione di preventivi o l’elaborazione diretta (STP) per le polizze semplici sono parzialmente automatizzate, ma gli esseri umani controllano ancora il flusso principale delle operazioni.
• Livello 2 (Emergente): Qui, l’automazione guida la maggior parte dei flussi di lavoro, ma c’è ancora l’aspettativa che gli esseri umani intervengano per i casi limite, dove si verificano condizioni di sinistro insolite o altre situazioni insolite.
• Livello 3 (Avanzato): Al livello 3, l’intero ciclo di vita della polizza può essere automatizzato per linee standard come l’assicurazione auto o casa, con l’intervento umano richiesto solo per situazioni assicurative anomale. I pagamenti automatici dei sinistri e i trigger di rinnovo sono le caratteristiche di questo livello.
• Livello 4 (Automazione completa): Gli assicuratori di livello 4 utilizzano strumenti di Intelligenza Artificiale generativa e modelli di apprendimento automatico (ML) per gestire l’intero ciclo di vita end-to-end, dall’interazione iniziale con il cliente al pagamento finale, con gli esseri umani che forniscono solo una supervisione strategica. Lemonade, ad esempio, può elaborare le richieste di risarcimento per gli inquilini in meno di due secondi senza revisione umana, esemplificando un’automazione totale di successo.

Qualsiasi livello è un buon punto di partenza, ma per gli assicuratori moderni con aspirazioni competitive, l’automazione completa dovrebbe essere l’obiettivo.

Per raggiungere questo obiettivo, gli assicuratori hanno bisogno di dati organizzati in modo accurato, quadri di governance e conformità dell’Intelligenza Artificiale e processi decisionali verificabili per affrontare preoccupazioni etiche, allucinazioni dell’Intelligenza Artificiale o pregiudizi. Formare il personale per collaborare con l’Intelligenza Artificiale – sollecitando correttamente, revisionando gli output e guidando i casi limite – è altrettanto importante della tecnologia stessa.

L’automazione che guida il valore

Quindi, cosa significa raggiungere l’automazione guidata dall’Intelligenza Artificiale per gli assicuratori?

Nell’elaborazione dei sinistri, l’Intelligenza Artificiale generativa sta accelerando la triage e la valutazione della prima notifica di perdita (FNOL) – tanto che il 76% degli assicuratori ha già implementato o sta pianificando di integrare le capacità di Intelligenza Artificiale generativa nei flussi di lavoro dei sinistri.

Questa capacità è particolarmente strategica nel caso della rilevazione delle frodi, grazie alla capacità unica dell’Intelligenza Artificiale di identificare modelli anormali che potrebbero essere persi dai modelli tradizionali. Mastercard, ad esempio, ha già implementato con successo misure di rilevamento delle frodi guidate dall’Intelligenza Artificiale generativa, raddoppiando la velocità e l’accuratezza con cui possono allertare i commercianti sui rischi di frode e riducendo i falsi positivi delle transazioni fraudolente fino al 200%. Le insurtech stanno allo stesso modo sovrapponendo l’Intelligenza Artificiale generativa ai database delle frodi per verificare le richieste in tempo reale.

L’emissione di polizze è anche migliorata dagli strumenti di supporto decisionale guidati dall’Intelligenza Artificiale, che possono evidenziare i rischi di presentazione in tempo reale e raccomandare i prossimi passi. Molte società stanno sperimentando strumenti di Intelligenza Artificiale generativa che analizzano i dati di presentazione e generano valutazioni preliminari, riducendo il tempo degli underwriter per le attività a basso valore.

Infine, l’Intelligenza Artificiale generativa migliora il servizio clienti in ogni singolo punto di contatto assicurativo, rafforzando la qualità e la velocità del servizio con agenti virtuali e chatbot guidati dall’Intelligenza Artificiale generativa.

La roadmap dell’Intelligenza Artificiale: iniziare con piccoli passi, scalare strategicamente

L’automazione nel settore assicurativo non è un interruttore binario, né produrrà i “successi rapidi” che molti assicuratori potrebbero aspettarsi. L’Intelligenza Artificiale generativa è il motore, ma gli assicuratori con l’obiettivo di automatizzare devono guidare il viaggio con intento – disegnare una roadmap livellata, scalare strategicamente e monitorare i progressi nel tempo. Tracciando la maturità e accoppiando l’Intelligenza Artificiale con il giudizio umano, gli assicuratori possono automatizzare con fiducia, posizionandosi per guidare il futuro dell’assicurazione intelligente.

Non si tratta solo di una questione di convenienza. Si tratta di rendere i momenti spesso impegnativi in cui le persone si rivolgono ai loro assicuratori più facili da navigare che mai.