Fra manuell til autonom: Omdefinering av forsikringsautomatisering i GenAI-æraen

Forsikringsselskaper har lenge forstått fordelen med automatisering: å strømlinje arbeidsflyter, forbedre kundeservice og frigjøre agenter fra menialt arbeid.

Mens noen digitale forsikringsselskaper driver mot full automatisering, er de fleste forsikringsselskaper bare delvis automatiserte og sitter fast med verktøy som ikke kan møte moderne krav. Disse tradisjonelle bærere arbeider fortsatt med grunnleggende utfordringer som datasiloer, foreldede arbeidsflyter og begrensede AI-kunnskaper, noe som gjør det vanskelig å skalerer automatisering uten å øke kompleksitet og kostnader.

GenAI definerer om hva det betyr å automatisere, og muliggjør beslutningsintelligens over områder som underwriting, krav, tjenester og mer.

For å realisere det fulle løftet av automatisering, må forsikringsselskaper adoptere en fasert tilnærming til AI-adoptsjon for å skalerer ansvarlig, spore fremgang, prioritere investeringer og håndtere risiko. Ettersom rollen til GenAI i forsikring fortsetter å utvide seg, er dette hva forsikringsselskaper må vite.

Tradisjonell automatisering kommer til kort

Historisk sett har automatisering i forsikring vært synonymt med regelbaserte systemer og robotprosesser (RPA), begge verktøy som er effektive for repetitive oppgaver, men kommer til kort når avvik eller nyanserte beslutninger oppstår. Men med kravkostnader som øker, reguleringer som intensiveres og kunder som nå forventer raske, hyper-personlige opplevelser, krever markedet i dag mer.

AI-drevet automatisering hjelper med å prioritere slike krav.

GenAI har potensialet til å forbedre underwriting, prediktiv risikovurdering og personalisering over hele forsikringsverdikjeden. Men adopsjon er bare begynnelsen – uten en klar strategi for implementering, risikerer forsikringsselskaper å automatisere ineffektivt, utløse ukjente komplianseriserer og gå glipp av de fulle fordelenene med GenAI.

De fem nivåene av forsikringsautomatisering

Inspirert av den fem-trinns klassifiseringssystemet for autonome kjørefunksjoner, bruker forsikringsselskaper sin egen automatiseringsmodell for å bedre vurdere fremgangen av deres automatisering.

• Nivå 0 (Manuell): Vanlig i legacy-miljøer og blant små, gjensidige leverandører, gjør nivå 0-forsikringsselskaper alt manuelt – manuell datainntasting, regneark og papirformer dominerer operasjonene.
• Nivå 1 (Grunnleggende): På det mest grunnleggende automatiseringsnivå, er oppgaver som tilbudsgenerering eller STP (straight-through processing) for enkle politikk delvis automatisert, men mennesker kontrollerer fortsatt hovedflyten av operasjonene.
• Nivå 2 (Framvoksende): Her driver automatisering de fleste arbeidsflytene, men det er fortsatt en forventning om at mennesker skal gripe inn i spesialtilfeller, der uvanlige kravbetingelser eller andre uvanlige situasjoner er i spill.
• Nivå 3 (Avansert): På nivå 3 kan hele politikk-livssyklusen automatiseres for standardlinjer som bil- eller hjemmeforsikring, med menneskelig inngripen bare nødvendig for mer anomale forsikringssituasjoner. Automatiserte krav-utbetalinger og fornyelsesutløsere er kjennetegn på dette nivået.
• Nivå 4 (Full automatisering): Nivå 4-forsikringsselskaper bruker GenAI-verktøy og maskinlæringsmodeller til å håndtere hele slutten-til-slutten-livssyklusen, fra den første kundekontakten til den siste utbetalingen, med mennesker som bare gir strategisk oversikt. Lemonade, for eksempel, kan prosessere leieboerkrav på under to sekunder uten menneskelig gjennomgang, og eksemplifiserer suksessfull total automatisering.

Ethvert nivå er et godt utgangspunkt, men for moderne forsikringsselskaper med konkurranseambisjoner, bør full automatisering være målet.

For å oppnå dette, trenger forsikringsselskaper nøye organisert data, AI-styring og komplianserammer, samt auditable beslutningsprosesser for å håndtere etiske bekymringer, AI-hallusinasjoner eller bias. Trening av ansatte til å samarbeide med AI – korrekt utløsing, gjennomgang av utdata og veiledning av spesialtilfeller – er like viktig som teknologien selv.

Automatisering driver verdi

Hva betyr det å nå AI-drevet automatisering praktisk sett for forsikringsselskaper?

I kravbehandling, akselerer GenAI triage og første melding om tap (FNOL)-vurdering – så mye at 76% av forsikringsselskaper allerede har implementert eller planlegger å innføre GenAI-kapasiteter i sine krav-arbeidsflyter.

Dette er spesielt strategisk i tilfelle av svindelforsvar, på grunn av AI sin unike evne til å identifisere avvikende mønster som kan bli oversett av tradisjonelle modeller. Mastercard har allerede suksessfullt implementert GenAI-drevet svindelforsvarstiltak, og doblet hastigheten og nøyaktigheten med hvilken de kan varsle handlere om svindelrisiko og redusere falske positive svindeltransaksjoner med opptil 200%. Insurtech-selskaper legger også GenAI på toppen av svindeldatabaser for å kryss-sjekke krav i sanntid.

Underwriting er også forbedret av AI-drevet beslutningsstøtteverktøy, som kan overflate innsendingsrisiko i sanntid og raskt anbefale neste skritt. Mange selskaper tester GenAI-verktøy som analyserer innsendingsdata og genererer preliminære vurderinger, og reduserer underwriter-tid på lavverdioppgaver.

Til slutt forbedrer GenAI kundeservice over hele forsikringsverdikjeden, og styrker servicenivå og hastighet med AI-drevne virtuelle agenter og GenAI-chatboter.

AI-veikartet: Start smått, skaler strategisk

Automatisering i forsikring er ikke en binær bryter, og vil ikke gi de “raske seirene” som mange forsikringsselskaper kanskje forventer. GenAI er motoren, men forsikringsselskaper med sikte på automatisering må drive reisen med intensjon – tegne et nivåert veikart, skalerer strategisk og spore fremgang over tid. Ved å benchmarkere modenhetsnivå og kombinere AI med menneskelig dømmekraft, kan forsikringsselskaper automatisere med tillit, og posisjonere seg for å drive fremtiden for intelligent forsikring.

Det handler ikke bare om bekvemmelighet. Det handler om å gjøre de ofte utfordrende øyeblikkene når mennesker vender seg til sine forsikringsselskaper lettere å navigere enn noen gang før.