От ручного к автономному: переосмысление автоматизации страхования в эпоху GenAI

Страховщики давно понимают преимущества автоматизации: оптимизацию рабочих процессов, улучшение обслуживания клиентов и освобождение агентов от рутинных задач.

Хотя некоторые цифровые страховщики толкают к полной автоматизации, большинство страховщиков остаются только частично автоматизированными, застрявшими с инструментами, которые не могут удовлетворить современным требованиям. Эти традиционные страховщики все еще работают над фундаментальными проблемами, такими как разрозненные данные, устаревшие рабочие процессы и ограниченная грамотность ИИ, что делает трудным масштабирование автоматизации без увеличения сложности и затрат.

GenAI переопределяет то, что значит автоматизация, обеспечивая интеллект принятия решений в таких областях, как страхование, урегулирование претензий, обслуживание и многое другое.

Чтобы реализовать полный потенциал автоматизации, страховщикам необходимо принять поэтапный подход к внедрению ИИ, чтобы масштабировать ответственно, отслеживать прогресс, расставлять приоритеты инвестиций и управлять рисками. Поскольку роль GenAI в страховании продолжает расширяться, вот что страховщикам нужно знать.

Традиционная автоматизация не оправдывает ожиданий

Исторически автоматизация в страховании была синонимом систем, основанных на правилах, и роботизированной автоматизации процессов (RPA), которые эффективны для повторяющихся задач, но не справляются с отклонениями или нюансированным принятием решений. Но с ростом стоимости претензий, ужесточением регулирования и ожиданием клиентовswift, гиперперсонализированных trải nghiệm, сегодняшний рынок требует большего.

Автоматизация, основанная на ИИ, помогает расставить приоритеты в таких требованиях.

GenAI имеет потенциал улучшить страхование, прогнозную оценку рисков и персонализацию на всем страховом цикле. Но внедрение – это только начало – без четкой стратегии реализации страховщики рискуют автоматизировать неэффективно, непреднамеренно запускают риски соблюдения нормативных требований и теряют полные преимущества GenAI.

Пять уровней автоматизации страхования

Вдохновленные пятиуровневой классификационной системой для автономных транспортных средств, страховщики используют свою собственную модель зрелости автоматизации, чтобы лучше оценить прогресс своей автоматизации.

• Уровень 0 (Ручной): Распространен в наследственных средах и среди небольших взаимных поставщиков, страховщики уровня 0 все еще делают все вручную – ручной ввод данных, электронные таблицы и бумажные формы доминируют в операциях.
• Уровень 1 (Базовый): На самом базовом уровне автоматизации задачи, такие как генерация котировок или STP (прямая обработка) для простых полисов, частично автоматизированы, но люди все еще контролируют основной поток операций.
• Уровень 2 (Начинающий): Здесь автоматизация стимулирует большинство рабочих процессов, но все еще есть ожидание, что люди будут вмешиваться в крайние случаи, где необычные условия претензий или другие необычные ситуации играют роль.
• Уровень 3 (Продвинутый): На уровне 3 весь цикл полиса может быть автоматизирован для стандартных линий, таких как автострахование или страхование дома, с человеческим вводом, требуемым только для более аномальных страховых ситуаций. Автоматизированные выплаты по претензиям и триггеры продления являются характеристиками этого уровня.
• Уровень 4 (Полная автоматизация): Страховщики уровня 4 используют инструменты GenAI и модели машинного обучения (ML) для управления всей конечной автоматизацией, от первоначальных взаимодействий с клиентами до окончательной выплаты, с людьми, предоставляющими только стратегический надзор. Lemonade, например, может обработать претензии арендаторов за менее чем две секунды без человеческого обзора, демонстрируя успешную полную автоматизацию.

Любой уровень является хорошей отправной точкой, но для современных страховщиков с конкурентными стремлениями полная автоматизация должна быть целью.

Чтобы достичь этого, страховщикам необходимо иметь организованные данные, рамки управления ИИ и аудиторские процессы принятия решений, чтобы решить этические проблемы, зрелища ИИ или предвзятость. Обучение сотрудников работать с ИИ – так же важно, как и сама технология.

Автоматизация стимулирует ценность

Итак, что означает достижение автоматизации, основанной на ИИ, для страховщиков на практике?

При обработке претензий GenAI ускоряет триаж и оценку первоначального уведомления о потере (FNOL) – настолько, что 76% страховщиков уже реализовали или планируют внедрить возможности GenAI в своих рабочих процессах претензий.

Эта способность особенно стратегически важна в случае обнаружения мошенничества, благодаря уникальной способности ИИ выявлять аномальные закономерности, которые могут быть пропущены традиционными моделями. Mastercard, например, уже успешно реализовал меры по обнаружению мошенничества, основанные на GenAI, удвоив скорость и точность, с которой они могут предупредить торговцев о рисках мошенничества, и сократив количество ложных положительных результатов мошеннических транзакций до 200%. Insurtechs аналогичным образом накладывают GenAI на базы данных мошенничества, чтобы скрестить претензии в режиме реального времени.

Страхование также улучшается с помощью инструментов поддержки принятия решений на основе ИИ, которые могут выявить риски подачи заявок в режиме реального времени и быстро рекомендовать следующие шаги. Многие компании тестируют инструменты GenAI, которые анализируют данные подачи заявок и генерируют предварительные оценки, сокращая время подписания на низкоценовые задачи.

Наконец, GenAI улучшает обслуживание клиентов на каждой страховой точке, укрепляя качество и скорость обслуживания с помощью виртуальных агентов и чат-ботов, основанных на GenAI.

Карта ИИ: начинайте с малого, масштабируйте стратегически

Автоматизация в страховании не является бинарным переключателем, ни не даст “быстрых побед”, которые многие страховщики могут ожидать. GenAI – это двигатель, но страховщики, которые нацеливаются на автоматизацию, должны управлять поездкой с намерением – нарисовать уровень карты, масштабировать стратегически и отслеживать прогресс во времени. Отслеживая зрелость и сочетая ИИ с человеческим суждением, страховщики могут автоматизировать с уверенностью, позиционируя себя, чтобы управлять будущим интеллектуального страхования.

Это не просто вопрос удобства. Это о том, чтобы сделать часто сложные моменты, когда люди обращаются к своим страховщикам, проще, чем когда-либо прежде.