De la manuală la autonomie: Reconsiderarea automatizării asigurărilor în era GenAI

Asigurătorii au înțeles de mult timp beneficiile automatizării: optimizarea fluxurilor de lucru, îmbunătățirea serviciului clienților și eliberarea agenților de sarcinile manuale.

În timp ce unii asigurători digitali de primă generație se îndreaptă spre automatizarea completă, majoritatea asigurătorilor rămân doar parțial automatizați, blocați cu unelte care nu pot satisface cerințele moderne. Acești transportatori tradiționali încă lucrează la provocări fundamentale, cum ar fi silozurile de date, fluxurile de lucru învechite și lipsa de alfabetizare în AI, ceea ce face dificilă scalarea automatizării fără creșterea complexității și a costurilor.

GenAI redefinește ceea ce înseamnă a automatiza, permițând inteligența decizională în domenii precum subscrierea, daunele, serviciile și multe altele.

Pentru a realiza promisiunea deplină a automatizării, asigurătorii trebuie să adopte o abordare etapizată a adoptării AI pentru a scala în mod responsabil, a urmări progresul, a prioritiza investițiile și a gestiona riscul. Pe măsură ce rolul GenAI în asigurări continuă să se extindă, iată ce asigurătorii trebuie să știe.

Automatizarea tradițională nu este suficientă

În mod istoric, automatizarea în asigurări a fost sinonimă cu sistemele bazate pe reguli și automatizarea proceselor robotice (RPA), ambele unelte care sunt eficiente pentru sarcinile repetitive, dar nu reușesc atunci când apar deviații sau luarea deciziilor nuanțate. Dar, având în vedere creșterea costurilor daunelor, intensificarea controlului regulamentar și așteptările clienților pentru experiențe rapide și personalizate, piața de astăzi cere mai mult.

Automatizarea condusă de AI ajută la prioritizarea unor astfel de cerințe.

GenAI are potențialul de a îmbunătăți subscrierea, evaluarea predictivă a riscurilor și personalizarea de-a lungul lanțului de valori al asigurărilor. Dar adoptarea este doar începutul – fără o strategie clară de implementare, asigurătorii riscă să automatizeze ineficient, să declanșeze riscuri de conformitate și să piardă beneficiile depline ale GenAI.

Cele cinci niveluri de automatizare a asigurărilor

Inspirat de sistemul de clasificare în cinci niveluri pentru capacitățile de conducere autonomă, asigurătorii utilizează propriul model de maturitate a automatizării pentru a evalua progresul automatizării.

• Nivelul 0 (Manual): Comun în medii legacy și printre furnizorii mutuali mici, asigurătorii de nivel 0 fac totul manual – introducerea datelor, tabelele și formele pe hârtie domină operațiunile.
• Nivelul 1 (De bază): La nivelul de automatizare cel mai de bază, sarcini precum generarea de citate sau procesarea directă (STP) pentru politici simple sunt parțial automate, dar oamenii încă controlează fluxul principal de operațiuni.
• Nivelul 2 (Apariție): Aici, automatizarea conduce majoritatea fluxurilor de lucru, dar există încă așteptarea ca oamenii să intervină în cazuri marginale, unde condiții neobișnuite de daune sau alte situații neobișnuite sunt în joc.
• Nivelul 3 (Avansat): La nivelul 3, întregul ciclu de viață al politicii poate fi automatizat pentru linii standard, cum ar fi asigurările auto sau de acasă, cu intrarea umană necesară doar pentru situații mai neobișnuite de asigurare. Plățile automate pentru daune și declanșatoarele de reînnoire sunt caracteristici ale acestui nivel.
• Nivelul 4 (Automatizare completă): Asigurătorii de nivel 4 utilizează unelte GenAI și modele de învățare automată (ML) pentru a gestiona întregul ciclu de la început la sfârșit, de la interacțiunile inițiale ale clienților până la plata finală, cu oamenii furnizând doar supraveghere strategică. Lemonade, de exemplu, poate procesa daunele pentru chiriași în sub două secunde fără revizuire umană, exemplificând o automatizare totală de succes.

Orice nivel este un punct de plecare bun, dar pentru asigurătorii moderni cu aspirații competitive, automatizarea completă ar trebui să fie obiectivul.

Pentru a atinge acest obiectiv, asigurătorii au nevoie de date organizate cu atenție, de cadre de guvernanță și conformitate AI și de procese decizionale auditable pentru a aborda preocupările etice, halucinațiile AI sau prejudecățile. Antrenarea personalului pentru a colabora cu AI – pentru a promova corect, a revizui ieșirile și a ghida cazurile marginale – este la fel de importantă ca și tehnologia în sine.

Automatizarea care conduce la valoare

Deci, ce înseamnă în practică a atinge automatizarea condusă de AI pentru asigurători?

În procesarea daunelor, GenAI accelerează triajul și evaluarea primului aviz de pierdere (FNOL) – atât de mult încât 76% din asigurători au deja implementate sau plănuiesc să încorporeze capacități GenAI în fluxurile de lucru pentru daune.

Această capacitate este deosebit de strategică în cazul detectării fraudelor, datorită capacității unice a AI de a identifica modele anormale care ar putea fi ratate de modelele tradiționale. Mastercard, de exemplu, a implementat deja cu succes măsuri de detectare a fraudelor conduse de GenAI, dublând viteza și acuratețea cu care pot alerta comercianții cu privire la riscurile de fraudă și reducând falsurile pozitive ale tranzacțiilor frauduloase cu până la 200%. Insurtech-urile stratifică, de asemenea, GenAI pe baze de date de daune pentru a corela daunele în timp real.

Subscrierea este, de asemenea, îmbunătățită de uneltele de sprijin decizional conduse de AI, care pot suprafețe riscurile de depunere în timp real și recomanda următorii pași. Multe companii testează unelte GenAI care analizează datele de depunere și generează evaluări preliminare, reducând timpul subscritorilor pentru sarcinile de mică valoare.

În cele din urmă, GenAI îmbunătățește serviciul clienților în fiecare punct de contact al asigurărilor, consolidând calitatea și viteza serviciului cu agenți virtuali AI-powereți și roboți de chat GenAI.

Harta către AI: Începeți mic, scalați strategic

Automatizarea în asigurări nu este un comutator binar, nici nu va oferi “câștigurile rapide” pe care multe asigurători le pot aștepta. GenAI este motorul, dar asigurătorii cu obiective de automatizare trebuie să conducă călătoria cu intenție – să deseneze o hartă echilibrată, să scaleze strategic și să urmărească progresul în timp. Prin benchmarking-ul maturității și asocierea AI cu judecata umană, asigurătorii pot automatiza cu încredere, poziționându-se pentru a conduce viitorul asigurărilor inteligente.

Nu este doar o chestiune de conveniență. Este vorba despre a face momentele dificile, când oamenii se întorc la asigurători, mai ușor de navigat decât oricând.