Od ręcznego do autonomicznego: przemyślenie automatyzacji ubezpieczeń w erze GenAI

Ubezpieczyciele od dawna rozumieją korzyści automatyzacji: usprawnianie procesów, poprawianie obsługi klienta i zwalnianie agentów z zadań podrzędnych.

Pomimo że niektórzy ubezpieczyciele cyfrowi dążą do pełnej automatyzacji, większość ubezpieczycieli pozostaje tylko częściowo zautomatyzowana, utknęła w narzędziach, które nie mogą spełnić współczesnych wymagań. Ci tradycyjni przewoźnicy nadal pracują nad podstawowymi wyzwaniami, takimi jak sylosy danych, przestarzałe procesy i ograniczona literatura AI, co utrudnia im skalowanie automatyzacji bez zwiększania złożoności i kosztów.

GenAI zmienia to, co oznacza automatyzację, umożliwiając inteligencję decyzyjną w obszarach takich jak underwriting, roszczenia, obsługa i wiele innych.

Aby zrealizować pełną obietnicę automatyzacji, ubezpieczyciele muszą przyjąć stopniowe podejście do wdrożenia AI, aby skalować odpowiedzialnie, śledzić postępy, priorytetowo inwestować i zarządzać ryzykiem. W miarę jak rola GenAI w ubezpieczeniach nadal się rozwija, oto co ubezpieczyciele muszą wiedzieć.

Tradycyjna automatyzacja nie wystarcza

Historycznie, automatyzacja w ubezpieczeniach była synonimem systemów opartych na regułach i automatyzacji procesów roboczych (RPA), oba te narzędzia są skuteczne w przypadku zadań powtarzalnych, ale nie radzą sobie, gdy pojawiają się odchylenia lub nuansowane podejmowanie decyzji. Ale z rosnącymi kosztami roszczeń, nasilającą się kontrolą regulacyjną i klientami, którzy oczekują szybkich, hiperpersonalizowanych doświadczeń, dzisiejszy rynek wymaga więcej.

Automatyzacja napędzana przez AI pomaga w priorytetowaniu takich wymagań.

GenAI ma potencjał, aby poprawić underwriting, przewidywanie ryzyka i personalizację w całym łańcuchu wartości ubezpieczeń. Ale wdrożenie jest tylko początkiem – bez wyraźnej strategii wdrożenia, ubezpieczyciele ryzykują automatyzacją nieefektywną, nieświadomie wyzwalając ryzyko zgodności i tracąc pełne korzyści GenAI.

Pięć poziomów automatyzacji ubezpieczeń

Zainspirowani pięciostopniowym systemem klasyfikacji zdolności jazdy autonomicznej, ubezpieczyciele używają własnego modelu dojrzałości automatyzacji, aby lepiej ocenić postępy swojej automatyzacji.

• Poziom 0 (Ręczny): Występuje w środowiskach legacy i wśród małych dostawców wzajemnych, ubezpieczyciele na poziomie 0 nadal robią wszystko ręcznie – wprowadzanie danych, arkusze kalkulacyjne i formularze papierowe dominują operacje.
• Poziom 1 (Podstawowy): Na najbardziej podstawowym poziomie automatyzacji, zadania takie jak generowanie ofert lub STP (przetwarzanie prostych polis) są częściowo zautomatyzowane, ale ludzie nadal kontrolują główny przepływ operacji.
• Poziom 2 (Wyrastający): Tutaj automatyzacja napędza większość procesów, ale nadal oczekuje się, że ludzie będą interweniować w przypadku nietypowych warunków roszczeń lub innych niezwykłych sytuacji.
• Poziom 3 (Zaawansowany): Na poziomie 3 cały cykl życia polisy może być zautomatyzowany dla standardowych linii, takich jak ubezpieczenia samochodowe lub mieszkań, a wprowadzanie danych przez człowieka jest wymagane tylko w przypadku bardziej anomalnych sytuacji ubezpieczeniowych. Zautomatyzowane wypłaty odszkodowań i odnawianie polis są cechami tego poziomu.
• Poziom 4 (Pełna automatyzacja): Ubezpieczyciele na poziomie 4 używają narzędzi GenAI i modeli Machine Learning (ML), aby zarządzać całym cyklem życia, od pierwszych interakcji z klientem do ostatecznej wypłaty, a ludzie zapewniają tylko strategiczny nadzór. Lemonade, na przykład, może przetwarzać roszczenia najemców w mniej niż dwie sekundy bez przeglądu przez człowieka, co jest przykładem udanej pełnej automatyzacji.

Dowolny poziom jest dobrym punktem startowym, ale dla nowoczesnych ubezpieczycieli z ambitnymi aspiracjami, pełna automatyzacja powinna być celem.

Aby to osiągnąć, ubezpieczyciele potrzebują starannie zorganizowanych danych, ram governance i zgodności AI, oraz audytowalnych procesów decyzyjnych, aby rozwiązać problemy etyczne, halucynacje AI lub uprzedzenia. Szkolenie personelu do współpracy z AI – poprawne wprowadzanie danych, przeglądanie wyników i kierowanie przypadkami granicznymi – jest równie ważne jak sama technologia.

Automatyzacja napędza wartość

Co więc oznacza osiągnięcie automatyzacji napędzanej przez AI w praktyce dla ubezpieczycieli?

W przetwarzaniu roszczeń, GenAI przyspiesza triage i ocenę pierwszego zawiadomienia o szkodzie (FNOL) – aż do tego stopnia, że 76% ubezpieczycieli już wdrożyło lub planuje wbudować możliwości GenAI w swoich procesach roszczeń.

<p-Ta zdolność jest szczególnie strategiczna w przypadku wykrywania oszustw, ze względu na unikalną zdolność AI do identyfikowania niezwykłych wzorców, które mogą być pomijane przez tradycyjne modele. Mastercard, na przykład, już pomyślnie wdrożył środki wykrywania oszustw napędzane przez GenAI, podwajając szybkość i dokładność, z jaką mogą ostrzegać kupców o ryzyku oszustw i zmniejszając fałszywe pozytywy transakcji o 200%. Insurtechs również nakładają GenAI na bazy danych oszustw, aby skrzyżować roszczenia w czasie rzeczywistym.

Underwriting jest również poprawiony przez narzędzia wspierające decyzje napędzane przez AI, które mogą wyświetlać ryzyko składu w czasie rzeczywistym i sugerować następne kroki. Wiele firm testuje narzędzia GenAI, które analizują dane składu i generują wstępne oceny, zmniejszając czas underwritera poświęcony na zadania o niskiej wartości.

Wreszcie, GenAI poprawia obsługę klienta na każdym punkcie kontaktu ubezpieczeniowego, wzmacniając jakość i szybkość usług dzięki wirtualnym agentom AI i botom GenAI.

Mapa drogowa AI: zacznij od małego, skaluj strategicznie

Automatyzacja w ubezpieczeniach nie jest przełącznikiem binarnym, ani nie przyniesie “szybkich zwycięstw”, których wielu ubezpieczycieli może oczekiwać. GenAI jest silnikiem, ale ubezpieczyciele z zamiarem automatyzacji muszą prowadzić tę podróż z zamiarem – narysować mapę drogową, skalować strategicznie i śledzić postępy w czasie. Poprzez ocenę dojrzałości i łączenie AI z ludzkim osądem, ubezpieczyciele mogą automatyzować z pewnością, umieszczając się w pozycji do prowadzenia przyszłości inteligentnych ubezpieczeń.

Nie chodzi tylko o kwestię wygody. Chodzi o to, aby uczynić często trudne momenty, kiedy ludzie zwracają się do swoich ubezpieczycieli, łatwiejszymi do nawigacji niż kiedykolwiek wcześniej.