In che modo il settore assicurativo può superare le sfide con l’IA?

Le compagnie di assicurazione sono pressate dalla crescente esigenza di evadere più velocemente possibile le denunce di sinistro e rimborsare quasi in tempo reale anche i sinistri più comuni. I vecchi sistemi informatici e il lento back office stanno aprendo le porte a startup agili, come Lemonade, che stanno prendendo d’assalto il mercato. La trasformazione digitale nelle compagnie di assicurazione deve essere trasversale a tutta la customer experience.

Il tempo totale di liquidazione dei sinistri richiede non solo sistemi informatici efficaci, ma anche la necessità di elaborare rapidamente le informazioni dei documenti che supportano le richieste dei clienti. Questo articolo mostra come affrontare tale sfida nel back office delle compagnie di assicurazione.

I principali fattori che portano profitti nel settore assicurativo sono l’acquisizione e il mantenimento dei clienti. Tuttavia, sapere come creare esperienze che permettano di acquisire e mantenere i clienti felici continua a essere una sfida, ma al centro della sfida vi è la necessità di “cambiare lo status quo nel settore assicurativo tradizionale".

Sebbene le soluzioni di intelligenza artificiale (AI) siano molto promettenti in termini di miglioramento dell’acquisizione e fidelizzazione dei consumatori, si è troppo tentati a credere che la tecnologia innovativa da sola possa migliorare il coinvolgimento dei clienti. L’aspetto umano nell’uso della tecnologia dell’IA è spesso trascurato in queste discussioni: come gli strumenti di IA possono migliorare il servizio al consumatore e l’eccellenza organizzativa riflettendosi sulle esperienze degli utenti, sulle procedura e le informazioni. Per rimanere competitive, le aziende devono usare l’IA per ridurre la complessità e l’attrito sia a livello di interfaccia del consumatore che nei sistemi che lo supportano.

Il settore assicurativo ha utilizzato l’intelligenza artificiale (IA) per ridurre al minimo la complessità nel fornire dati e informazioni non strutturate, fondamentali nel percorso del cliente dal primo contatto all’acquisizione, dalla sottoscrizione, ai sinistri e alle richieste di risarcimento. L’IA, in forma di OCR, elaborazione del linguaggio naturale, automazione dei processi robotici (RPA) e machine learning, porterà ad apprendere le informazioni, le procedure e le persone che dipendono da esse a prendere decisioni aziendali più intelligenti.

Le compagnie di assicurazione hanno usato l’IA soprattutto per semplificare la preparazione dei documenti nelle transazioni personalizzate dei consumatori, attraverso il riconoscimento ottico dei caratteri (Optical Character Recognition – OCR), una tecnologia IA base molto diffusa. Gli strumenti OCR sono strumenti di estrazione guidata dei dati dalle informazioni in entrata. Tuttavia, la raccolta di dati dalla documentazione con il software OCR dotato di intelligenza artificiale rappresenta solo una piccola parte delle possibili utilità e opportunità che l’intelligenza artificiale è in grado di offrire. Gli assicuratori possono così disporre di contenuti automaticamente analizzati, categorizzati e addestrati a passare attraverso processi a monte grazie al machine learning.

L’automatizzazione dei processi, ovvero, l’RPA (robotic process automation), è stata utilizzata per semplificare le operazioni di routine e le procedure di back office degli assicuratori. Ora che l’automatizzazione dei processi è più diffusa, le compagnie di assicurazione capiscono che il maggiore vantaggio è dato dall’uso di queste funzioni automatizzate in prima linea nel coinvolgimento del consumatore, dove la capacità di comprendere e ascoltare le richieste dei clienti ha un ritorno esponenziale su vendite e vantaggi. Il focus dell’investimento nell’intelligenza artificiale può rapidamente spostarsi dal back office verso il personale con competenze digitali e in IA, per eliminare qualsiasi attrito nelle interazioni.

I procedimenti e i contenuti sono elementi chiave del servizio al consumatore e della competitività del settore assicurativo. Offerte, quali piani assicurativi, sinistri, decisioni e applicazione dipendono dall’affidabilità del processo e dai contenuti, in quanto l’assicurazione è un’attività incentrata appunto sulla carta e sui processi. Con l’integrazione dell’IA, l’obiettivo è l’automazione dei procedimenti portando l’esperienza umana in secondo piano.

Le compagnie di assicurazione entrano in contatto con i loro clienti attraverso lo scambio di documenti, messaggi e informazioni non strutturate, indipendentemente dalla tecnologia utilizzata. Man mano che l’IA e l’automazione diventano più diffuse nelle esperienze e nel coinvolgimento dei clienti, l’elaborazione dei documenti all’interno di tali processi viene aggiunta in un secondo momento, solo alla fine della catena in cui i clienti aprono i documenti dalle e-mail e inseriscono i dettagli nei loro programmi di adesione. 

Assicuratevi che il giusto livello di automazione e le decisioni siano accessibili al processo rivolto al cliente, trasformando in tempo reale i dati in dettagli pronti per essere elaborati.

La gestione dei file deve far parte della prima linea nell’automazione, ma viene sempre ignorata perché non è completamente definita e mappata come caratteristica dell’interazione con il cliente. L’OCR e l’RPA permettono appunto di automatizzare queste procedure e sono spesso implementati in progetti a più fasi per migliorare i processi interni.

Inoltre, i documenti assicurativi sono difficili da automatizzare a causa della loro complessità e dei multipli layout, e solitamente per le grandi quantità. Notifiche di errori, sondaggi, previsioni, fatture e dati a supporto contengono un’enorme quantità di testo in forma libera, tabelle e informazioni variabili in formati imprevedibili, provenienti da un’infinità di fonti, il che richiede un arduo lavoro di elaborazione quando vengono gestiti separatamente, che cresce in modo esponenziale con i grandi volumi.

La comprensione del contesto, dei desideri dei consumatori e delle sfumature della carta, così come la risoluzione di questi problemi in tempo reale, rappresentano una grande opportunità per l’IA.

Queste funzioni sono state digitalizzate ora che gli scanner sono stati sostituiti da fotocamere di smartphone, e-mail e altre piattaforme digitali. Anche se le fonti di informazione sono digitalizzate, i problemi con l’inserimento di informazioni provenienti da questi supporti nelle applicazioni per i consumatori rimangono in gran parte irrisolti.

Nel settore assicurativo, ci sono due compiti distinti che sono considerati alla stessa stregua: il metodo e l’elaborazione. L’esperienza e l’interazione con il cliente fanno parte del flusso di attività e delle azioni, mentre l’automazione di questi processi di coinvolgimento è la strada verso il rispetto dei tempi, la congruenza e la soddisfazione. L’interazione con il cliente è un meccanismo in cui i dati devono essere specificatamente inseriti in diverse fasi.

Il metodo o procedimento che permette di localizzare, preparare, identificare, classificare, leggere ed estrarre, convalidare e fornire i dati ad applicazioni, strutture e parti interessate al processo decisionale è noto come elaborazione. Anche se le compagnie di assicurazione digitalizzano sempre più il feedback di documenti attraverso smartphone e allegati PDF alle e-mail, l’elaborazione effettiva del loro contenuto avviene alla fine del procedimento piuttosto che al punto di inizio del coinvolgimento.

Di conseguenza, le compagnie di assicurazione tendono a rimandare l’elaborazione dei contenuti più importanti provenienti dai sinistri dei loro clienti, dalla documentazione di supporto, dagli avvisi, perizie e fatture, alla fine del processo. Piuttosto di una raccolta cartacea completamente automatizzata, questo approccio del settore crea più attriti, ritardi e insoddisfazione da parte dei consumatori, con meno documenti disponibili sia per il processo decisionale che per il follow-up.

L’intelligenza digitale utilizzata durante la gestione dei documenti risolverà questi problemi di contenuto e di flusso di lavoro, ma l’automazione plug-and-play e le iniziative OCR troppo spesso li semplificano eccessivamente, oppure, ancora peggio, si concentrano solo su un aspetto dell’operazione piuttosto che sull’intero processo. I veri vantaggi dell’automazione nei percorsi dei consumatori sono guidati dalla comprensione del significato, delle interazioni, delle persone e dello scopo dei dati raccolti. In questi ambiti, l’IA ha fatto progressi significativi. L’IA può aiutare soprattutto sull’elaborazione della carta end-to-end per la comunicazione uomo-macchina come parte integrante dell’esperienza del consumatore.

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