Van handmatig naar autonoom: een nieuwe kijk op verzekeringsautomatisering in het GenAI-tijdperk

Verzekeraars zijn zich al lang bewust van de voordelen van automatisering: het stroomlijnen van workflows, het verbeteren van de klantenservice en het ontlasten van agenten van eenvoudige taken.

Terwijl sommige digital-first verzekeraars streven naar volledige automatisering, blijven de meeste verzekeraars slechts gedeeltelijk geautomatiseerd en zitten ze vast aan tools die niet aan de moderne eisen voldoen. Deze traditionele verzekeraars kampen nog steeds met fundamentele uitdagingen zoals datasilo's, verouderde workflows en beperkte AI-kennis, waardoor het moeilijk is om automatisering op te schalen zonder de complexiteit en kosten te laten toenemen.

GenAI herdefinieert de betekenis van automatisering en maakt intelligente besluitvorming mogelijk op gebieden als acceptatie, claims, service en meer.

Om de volledige potentie van automatisering te benutten, moeten verzekeraars een gefaseerde aanpak hanteren voor de implementatie van AI. Zo kunnen ze verantwoord opschalen, de voortgang volgen, investeringen prioriteren en risico's beheersen. Nu de rol van GenAI in de verzekeringssector steeds groter wordt, is dit wat verzekeraars moeten weten.

Traditionele automatisering schiet tekort

Automatisering in de verzekeringssector stond historisch gezien synoniem voor regelgebaseerde systemen en Robotic Process Automation (RPA). Beide tools zijn effectief voor repetitieve taken, maar schieten tekort bij afwijkingen of genuanceerde besluitvorming. Maar nu de claimkosten stijgen, de regelgeving strenger wordt en klanten snelle, hypergepersonaliseerde ervaringen verwachten, vraagt ​​de huidige markt om meer.

AI-gestuurde automatisering helpt bij het prioriteren van dergelijke eisen.

GenAI heeft de potentie om acceptatie, voorspellende risicobeoordeling en personalisatie in de gehele verzekeringswaardeketen te verbeteren. Maar implementatie is slechts het begin: zonder een duidelijke implementatiestrategie lopen verzekeraars het risico inefficiënt te automatiseren, onbewust compliancerisico's te creëren en de volledige voordelen van GenAI te mislopen.

De vijf niveaus van verzekeringsautomatisering

Geïnspireerd door het vijftraps classificatiesysteem voor autonome rijcapaciteiten, gebruiken verzekeraars hun eigen automatiseringsvolwassenheidsmodel om de voortgang van hun automatisering beter te kunnen beoordelen.

• Niveau 0 (Handmatig): In oudere omgevingen en bij kleine onderlinge verzekeraars doen verzekeraars van niveau 0 nog steeds alles handmatig: handmatige gegevensinvoer, spreadsheets en papieren formulieren zijn de belangrijkste processen.
• Niveau 1 (Basis): Op het meest basale automatiseringsniveau zijn taken als het genereren van offertes of STP (Straight-Through Processing) voor eenvoudige beleidsregels gedeeltelijk geautomatiseerd, maar de belangrijkste operationele processen worden nog steeds door mensen beheerd.
• Niveau 2 (opkomend): De meeste workflows worden hierbij geautomatiseerd, maar er wordt nog steeds verwacht dat mensen ingrijpen in grensgevallen, bijvoorbeeld bij ongebruikelijke claimomstandigheden of andere ongebruikelijke situaties.
• Niveau 3 (Geavanceerd): Op niveau 3 kan de volledige polislevenscyclus worden geautomatiseerd voor standaardverzekeringen zoals auto- of woonhuisverzekeringen, waarbij menselijke input alleen nodig is voor meer afwijkende verzekeringssituaties. Geautomatiseerde claimuitbetalingen en verlengingstriggers zijn kenmerkend voor dit niveau.
• Niveau 4 (volledige automatisering): Level 4-verzekeraars gebruiken GenAI-tools en Machine Learning (ML)-modellen om de volledige end-to-end levenscyclus te beheren, van de eerste klantinteracties tot de uiteindelijke uitbetaling, waarbij mensen alleen strategisch toezicht houden. Lemonade kan bijvoorbeeld de claims van huurders verwerken in minder dan twee seconden zonder menselijke controle, wat een voorbeeld is van succesvolle totale automatisering.

Elk niveau is een goed startpunt, maar voor moderne verzekeraars met concurrentieaspiraties zou volledige automatisering het doel moeten zijn.

Om dit te bereiken, hebben verzekeraars behoefte aan goed georganiseerde data, AI-governance- en compliancekaders en controleerbare besluitvormingsprocessen om ethische bezwaren, AI-hallucinaties of vooringenomenheid aan te pakken. Het trainen van personeel om met AI samen te werken – door de juiste aanwijzingen te geven, uitkomsten te beoordelen en edge cases te begeleiden – is net zo belangrijk als de technologie zelf.

Automatisering creëert waarde

Wat betekent AI-gestuurde automatisering in de praktijk voor verzekeraars?

Bij de verwerking van claims versnelt GenAI de triage en de beoordeling van de eerste schademelding (FNOL) – zozeer zelfs dat 76% van de verzekeraars heeft GenAI-functionaliteit al geïmplementeerd of is van plan dit te doen in hun claimworkflows.

Deze mogelijkheid is met name strategisch in het geval van fraudedetectie, vanwege het unieke vermogen van AI om afwijkende patronen te identificeren die door traditionele modellen mogelijk over het hoofd worden gezien. Mastercard heeft bijvoorbeeld al succesvol geïmplementeerd GenAI-gestuurde fraudedetectiemaatregelen verdubbelen de snelheid en nauwkeurigheid waarmee ze handelaren kunnen waarschuwen voor frauderisico's en verminderen het aantal foutpositieve gevallen van frauduleuze transacties met wel 200%. Insurtechs combineren op vergelijkbare wijze GenAI met fraudedatabases om claims in realtime te vergelijken.

De acceptatie wordt ook verbeterd door AI-gestuurde tools ter ondersteuning van besluitvorming, die indieningsrisico's in realtime kunnen signaleren en snel vervolgstappen kunnen aanbevelen. Veel bedrijven testen GenAI-tools die indieningsgegevens analyseren en voorlopige beoordelingen genereren, waardoor acceptanten minder tijd kwijt zijn aan taken met een lage waarde.

Ten slotte verbetert GenAI de klantenservice bij elk verzekeringscontactpunt, door de servicekwaliteit en -snelheid te verbeteren met AI-gestuurde virtuele agenten en GenAI-chatbots.

De AI-routekaart: begin klein, schaal strategisch

Automatisering in de verzekeringssector is geen binaire omschakeling en zal ook niet de "quick wins" opleveren die veel verzekeraars wellicht verwachten. GenAI is de motor, maar verzekeraars die automatisering voor ogen hebben, moeten de reis doelbewust aansturen: een plan van aanpak uitstippelen, strategisch schalen en de voortgang in de loop van de tijd volgen. Door de volwassenheid te benchmarken en AI te combineren met menselijk inzicht, kunnen verzekeraars vol vertrouwen automatiseren en zich positioneren om de toekomst van intelligent verzekeren vorm te geven.

Het gaat niet alleen om gemak. Het gaat erom de vaak lastige momenten waarop mensen hun verzekeraar raadplegen, makkelijker dan ooit te maken.