Від ручного до автономного: переосмислення автоматизації страхування в епоху GenAI

Страховщики давно розуміють переваги автоматизації: оптимізацію робочих процесів, поліпшення обслуговування клієнтів та звільнення агентів від рутинних завдань.

Хоча деякі цифрові страховщики рухаються до повної автоматизації, більшість страховщиків залишаються лише частково автоматизованими, залишаючись з інструментами, які не можуть задовольнити сучасні вимоги. Ці традиційні страховщики все ще працюють над фундаментальними проблемами, такими як сховища даних, застарілі робочі процеси та обмежена грамотність штучного інтелекту, що робить складно масштабувати автоматизацію без збільшення складності та витрат.

GenAI переосмислює автоматизацію, забезпечуючи інтелект рішень у таких сферах, як страхування, обробка претензій, обслуговування та багато іншого.

Щоб реалізувати повну обіцянку автоматизації, страховщикам необхідно прийняти фазовий підхід до впровадження штучного інтелекту, щоб масштабувати відповідальність, відстежувати прогрес, пріоритизувати інвестиції та керувати ризиками. Коли роль GenAI у страхуванні продовжує розширюватися, ось що страховщикам потрібно знати.

Традиційна автоматизація не достатня

Історично автоматизація у страхуванні була синонімом систем, заснованих на правилах, та роботизованої автоматизації процесів (RPA), які є ефективними для повторюваних завдань, але не достатніми, коли виникають відхилення або нюансироване прийняття рішень. Але з ростом витрат на претензії, посиленням державного контролю та очікуваннями клієнтів щодо швидких, гіперперсоналізованих досвідів, сучасний ринок вимагає більше.

Автоматизація, керована штучним інтелектом, допомагає пріоритезувати такі вимоги.

GenAI має потенціал покращити страхування, прогнозування ризиків та персоналізацію на всьому ланцюзі страхування. Але впровадження лише початку – без чіткої стратегії реалізації страховщики ризикують автоматизувати неефективно, невідомо спровокувати ризики дотримання законодавства, та втратити повні переваги GenAI.

П’ять рівнів автоматизації страхування

Вдихновлені п’ятирівневою класифікаційною системою для автономних транспортних засобів, страховщики використовують自己的 модель зрілості автоматизації, щоб краще оцінити прогрес своєї автоматизації.

• Рівень 0 (Ручний): Поширений у спадкових середовищах та серед малих взаємних постачальників, страховщики рівня 0 все ще роблять все вручну – ручний ввод даних, таблиці та паперові форми домінують у роботі.
• Рівень 1 (Базовий): На найбільш базовому рівні автоматизації завдання, такі як генерація котирувань або STP (пряме оброблення) для простих полісів, частково автоматизовані, але люди все ще контролюють основний потік операцій.
• Рівень 2 (Емерджентний): Тут автоматизація рухає більшість робочих процесів, але все ще очікується, що люди втрутяться у випадках, коли виникають незвичайні умови претензій або інші незвичайні ситуації.
• Рівень 3 (Розширений): На рівні 3 весь життєвий цикл полісу можна автоматизувати для стандартних ліній, таких як автострахування або страхування будинку, з людською участю, необхідною лише для більш аномальних страхових ситуацій. Автоматизована виплата претензій та сповіщення про оновлення є характерними ознаками цього рівня.
• Рівень 4 (Повна автоматизація): Страховщики рівня 4 використовують інструменти GenAI та моделі машинного навчання для керування整个 кінцевим циклом, від початкових взаємодій з клієнтами до остаточної виплати, з людським стратегічним наглядом. Наприклад, Lemonade може обробляти претензії орендарів за méně двох секунд без людського огляду, демонструючи успішну повну автоматизацію.

Будь-який рівень є добрим початком, але для сучасних страховщиків з конкурентними амбіціями повна автоматизація повинна бути метою.

Щоб досягти цього, страховщикам потрібно організувати дані, rámки керування штучним інтелектом та аудитовані процеси прийняття рішень, щоб звернутися до питань етики, зображень штучного інтелекту чи упередженості. Навчання співробітників співпрацювати зі штучним інтелектом – правильно формулювати запитання, переглядати результати та керувати випадками – є так само важливим, як і сама технологія.

Автоматизація забезпечує вартість

Що ж означає досягнення автоматизації, керованої штучним інтелектом, для страховщиків на практиці?

У обробці претензій GenAI прискорює тріаж та оцінку першої заяви про втрату (FNOL) – так, що 76% страховщиків вже впровадили або планують впровадити можливості GenAI у свої робочі процеси претензій.

Ця здатність особливо стратегічна у випадку виявлення шахрайства, завдяки унікальній здатності штучного інтелекту визначати аномальні закономірності, які можуть бути пропущені традиційними моделями. Mastercard, наприклад, вже успішно впровадив заходи виявлення шахрайства на основі GenAI, подвоївши швидкість та точність, з якою вони можуть попередити торговців про ризики шахрайства, та зменшивши кількість помилкових позитивних результатів транзакцій на 200%. Страховщики також накладають GenAI на бази даних шахрайства, щоб перехрестно перевіряти претензії в режимі реального часу.

Страхування також покращується інструментами підтримки прийняття рішень, керованими штучним інтелектом, які можуть визначати ризики подання в режимі реального часу та рекомендувати наступні кроки. Багато компаній тестують інструменти GenAI, які аналізують дані подання та генерують попередні оцінки, зменшуючи час страховиків на низьковartoсяних завданнях.

Нарешті, GenAI покращує обслуговування клієнтів на кожному етапі взаємодії зі страховиком, підвищуючи якість та швидкість обслуговування за допомогою штучного інтелекту та чатів на основі GenAI.

Карта штучного інтелекту: починайте з малого, масштабуйте стратегічно

Автоматизація у страхуванні не є бінарним перемикачем, а також не принесе “швидких перемог”, яких багато страховщиків можуть очікувати. GenAI є двигуном, але страховщики, які мають намір автоматизувати, повинні керувати цим процесом – створити рівневу карту, масштабувати стратегічно та відстежувати прогрес з часом. Відстежуючи зрілість та поєднуючи штучний інтелект з людською увагою, страховщики можуть автоматизувати з впевненістю, позиціонуючи себе для керування майбутнім інтелектуального страхування.

Це не просто питання зручності. Це про те, щоб зробити часто складні моменти, коли люди звертаються до своїх страховиків, легшими для навігації, ніж будь-коли раніше.