Il settore assicurativo si è già evoluto negli anni partendo da relazioni sostanzialmente personali con gli agenti locali per arrivare a compagnie che abbracciano la trasformazione digitale in tutte le sue funzioni. Le compagnie assicurative utilizzano l’intelligenza artificiale per gestire i sinistri, rilevare frodi, migliorare le analisi, migliorare le loro operazioni e personalizzare le esperienze dei clienti. Con la disponibilità di ulteriori dati, è possibile ricavare nuove intuizioni e valore per fornire alle compagnie assicurative una migliore telemetria su tutti i loro casi d’uso. L’intelligenza artificiale sta dando un efficace contributo al settore delle assicurazioni, ampliando le opportunità per le compagnie nelle seguenti aree:
Salvaguardia finanziaria – La gestione fraudolenta dei sinistri è una delle maggiori spese che gli assicuratori devono sostenere. Questo costo viene trasferito ai clienti con conseguente aumento dei premi assicurativi. Gli assicuratori hanno anche accesso a sofisticati modelli basati sui dati per la valutazione olistica del rischio prima di distribuire polizze ai clienti. L’apprendimento automatico può essere determinante nella gestione automatizzata delle richieste di risarcimento, instradando solo richieste valide e fornendo un approccio più personalizzato all’elaborazione delle richieste, il tutto mantenendo intatta la redditività finanziaria. Inoltre, aumentare la gestione automatizzata dei sinistri con le persone al passo giusto può migliorare drasticamente il processo e la reputazione generale dei fornitori per l’adozione di tecniche moderne.
Esperienza del cliente – L’acquisizione continua di nuovi clienti e la riduzione dell’abbandono dei clienti esistenti sono di solito la massima priorità per gli assicuratori. I clienti sono costantemente alla ricerca di tariffe personalizzate e pacchetti di prodotti. Inoltre, poiché le situazioni di vita dei clienti si evolvono nel corso degli anni, c’è un’opportunità per rendere disponibili offerte migliori ai clienti che si adattano alle loro situazioni individuali. Le soluzioni di intelligenza artificiale come i motori di raccomandazione e il cliente 360 possono combinare modelli di acquisto storici, dati demografici, offerte di prodotti, preferenze personali e dati sulla posizione per fornire tali suggerimenti.
Eccellenza operativa – Migliorare le operazioni end-to-end è importante per i fornitori di assicurazioni quanto migliorare l’esperienza del cliente. Assistenti intelligenti basati sull’intelligenza artificiale per call center, elaborazione rapida e accurata del back-end dei sinistri, sviluppo di nuovi modi di sfruttare i dati per servizi migliori, sono tutti esempi di come una strategia AI-first può avere un impatto immediato sulle operazioni di un fornitore di assicurazioni.
Casi d’uso di servizi assicurativi in cui si applica l’intelligenza artificiale
Prevenzione delle frodi: secondo l’FBI, le frodi assicurative costano alla famiglia americana media tra i 400 e i 700 dollari all’anno in premi maggiorati. L’intelligenza artificiale può automatizzare la valutazione e l’instradamento dei sinistri in base ai modelli di frode esistenti. Questo processo non solo contrassegna le richieste potenzialmente fraudolente per un’ulteriore revisione, ma ha anche il vantaggio aggiuntivo di identificare automaticamente le transazioni valide e razionalizzare la loro approvazione e pagamento, riducendo così i costi per gli assicuratori e riducendo i premi.
Riduzione dell’abbandono mediante personalizzazione: fidelizzare un cliente nel settore assicurativo è più conveniente rispetto all’acquisizione di uno nuovo. I sistemi basati su regole per la previsione degli abbandoni non sono flessibili e generano falsi positivi che finiscono per offrire incentivi costosi ai clienti che non ne hanno bisogno. Inoltre, secondo uno studio Accenture, oltre l’80% dei clienti assicurativi cerca esperienze più personalizzate. I fattori tradizionali, come l’anno, la marca e il modello del veicolo, non tengono conto di fattori come il comportamento di guida, la posizione o l’ora del giorno nella valutazione del rischio individuale. Le soluzioni di intelligenza artificiale sono in grado di prevedere in modo più efficace il mutamento dei clienti in quanto la complessità dei dati aumenta nel tempo e i comportamenti dei clienti diventano difficili da identificare per le persone. La chiave per lo sviluppo di modelli machine learning è prendere la storia individuale per la valutazione del rischio e raccomandare l’offerta migliore di conseguenza.
Gestione dei sinistri: per un consumatore che ha appena avuto un incidente d’auto o ha subito un danno alla propria abitazione, il processo di presentazione di un reclamo è spesso un momento decisivo per il rapporto con il proprio fornitore di assicurazioni. I processi tradizionali di gestione dei sinistri sono manuali e basati su regole; possono rallentare il processo con conseguente scarsa esperienza del cliente. L’intelligenza artificiale è ideale per automatizzare i processi ripetitivi e semplificare l’elaborazione dei reclami, consentendo a quelli con una bassa probabilità di essere elaborati automaticamente mentre i reclami con probabilità più elevata vengono indirizzati agli investigatori per la revisione.
