Il futuro dell'IA nel settore assicurativo

Ogni tanto esce qualche innovazione tecnologica che cambia il mondo e le aziende devono adattarsi o rischiano di diventare irrilevanti. Il passaggio da uno stile di vita prevalentemente agricolo a uno urbano è stato possibile grazie al motore a vapore della rivoluzione industriale e alla meccanizzazione della produzione. Con l'arrivo di Internet, sono aumentate le comunicazioni in tempo reale, l'e-commerce e il cloud computing, tra le altre cose. Ora tocca all'intelligenza artificiale. È una tecnologia super potente che sta cambiando velocemente i processi di lavoro, dando una spinta all'innovazione e rivoluzionando i settori. Come per qualsiasi altra tecnologia che cambia le cose, sarà difficile o addirittura impossibile vedere le aziende, comprese le assicurazioni, evitare l'IA. Qualche decennio fa, quando l'e-commerce è diventato un fenomeno inevitabile, semplificato e più avanzato, i clienti si sono abituati a poter ordinare prodotti facilmente e riceverli in poco tempo e si aspettavano che tutti i commercianti avessero le stesse caratteristiche. Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale ha cambiato le aspettative dei consumatori, che ora chiedono:

• maggiore accuratezza e affidabilità durante tutto il percorso del consumatore
• la possibilità di avere dialoghi simili a quelli umani con i bot AI (tramite testo o voce)
• offerte e comunicazioni iperpersonalizzate
• prodotti e interazioni su richiesta che sono fatti apposta per le loro esigenze

Questa è una delle differenze tra l'intelligenza artificiale generativa e altri progressi tecnologici: l'intelligenza artificiale generativa può ragionare, dare giudizi, mostrare creatività ed empatia a un livello mai visto prima da altre innovazioni tecnologiche, e queste sono abilità che sono particolarmente importanti per le compagnie assicurative. Ecco perché l'intelligenza artificiale generativa può davvero cambiare il mondo delle assicurazioni. Il punto delle assicurazioni è capire bene i rischi e aiutare le persone in difficoltà nel modo più efficiente, efficace e delicato possibile.

Tutto questo può essere cambiato dall'intelligenza artificiale

• L'intelligenza artificiale analitica tradizionale tiene conto delle tendenze nei dati
• Gen AI rende queste cose ancora più fighe con una comprensione migliore dei dati non strutturati e permette di aggiungere iperpersonalizzazione ed empatia alle risposte
• L'IA agenziale porta una nuova automazione nei processi di lavoro complessi, permettendo agli assicuratori di ottenere il massimo valore Grazie a questa flessibilità, le compagnie assicurative stanno usando l'intelligenza artificiale in tutte le funzioni principali, come:
• produttività delle vendite e iperpersonalizzazione
• automatizzazione e maggiore precisione nella sottoscrizione
• gestione avanzata dei reclami
• operazioni di assistenza clienti con operatori vocali
• cambia le funzioni di back-office, come quelle finanziarie, attuariali e informatiche Come per altre innovazioni tecnologiche che possono essere rivoluzionarie, i consumatori capiranno pian piano che l'IA può semplificare la loro vita e si abitueranno ad usarla da parte dei loro fornitori di servizi. Le compagnie assicurative che riescono a sfruttare al massimo l'opportunità di integrare completamente l'IA in tutte le loro attività saranno quelle che avranno la meglio. Potranno così fare più affari, più velocemente e in modo più personalizzato, con una migliore comprensione dei rischi.

Per avere successo nella trasformazione AI, non basta fare qualche prova o pensare che si possa ottenere una vera abilitazione AI comprando un mix di prodotti software-as-a-service con un'idea strategica poco profonda, o che le trasformazioni del flusso di lavoro si ottengano con soluzioni AI già pronte. Per creare valore commerciale duraturo con l'AI, le compagnie assicurative devono:

• crea una visione audace a livello aziendale di ciò che l'IA potrebbe diventare
• Fondamentalmente, cambia completamente il modo in cui fanno business in tutti i settori (sottoscrizioni, reclami, distribuzione, servizio clienti, ecc.) per integrare la tecnologia nell'organizzazione.
• rivedi i flussi di lavoro
• Riorganizza il modo di lavorare.
• lavora per avere dati e tecnologia più moderni
• usa l'intelligenza artificiale con componenti che puoi riutilizzare in diversi casi e settori di attività E dovranno farlo in modo da portare cambiamenti significativi nell'economia delle unità. Anche i processi end-to-end dovranno essere ripensati per trarre valore dall'IA, e non solo sovrapporre l'IA ai processi esistenti o, peggio ancora, aggiungere un altro passaggio in un flusso di lavoro con uno strumento di IA che non serve.

Competenza nella consulenza assicurativa basata sull'intelligenza artificiale

Nel campo della consulenza assicurativa sull'intelligenza artificiale, il lavoro sull'IA è stato riconosciuto da Forrester come pionieristico nel campo dei cambiamenti digitali e ha coinvolto oltre 200 assicuratori in tutto il mondo. La divisione che si occupa di assicurazioni specializzate ha anche una libreria di:

• oltre 50 componenti AI riutilizzabili
• più di 20 funzionalità assicurative complete che il cliente può usare e personalizzare Con un approccio olistico e strategico all'IA, le compagnie assicurative possono diventare native nell'uso dell'IA e sviluppare un vantaggio competitivo sostenibile.

La selezione è uno dei motivi per cui l'intelligenza artificiale generativa ha così tanto potenziale: grazie alle parti riutilizzabili, questa tecnologia può essere usata per rivoluzionare vari aspetti di un'azienda. Per esempio, una funzionalità di generazione AI che è stata addestrata per rispondere al servizio clienti viene riutilizzata per:

• Rispondi alle domande del supporto IT interno
• crea contenuti di marketing
• controlla la risposta alla richiesta di proposta
• scrivi documenti legali Anche se i prodotti finali sono molto diversi, le parti di intelligenza artificiale che ci stanno dietro possono essere usate di nuovo in diversi campi e applicazioni.

Il futuro: sistemi multiagente basati sull'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale continua a fare passi da gigante. Per esempio, quasi tutte le operazioni di onboarding dei clienti nel settore assicurativo saranno fatte da sistemi multiagente di intelligenza artificiale nel prossimo futuro, che saranno come dei colleghi virtuali. Le informazioni verrebbero raccolte da un agente addetto all'inserimento dati, che poi contatterebbe i clienti o gli intermediari per chiarire qualche punto e anche per estrarre facilmente i dati da documenti complicati come cartelle cliniche o documenti tecnici. Un agente di profilazione del rischio può sviluppare un profilo di rischio completo per ogni caso, basato sulle attuali regole di sottoscrizione. Un agente addetto ai prezzi e ai prodotti potrebbe automaticamente calcolare il prezzo del caso e consigliare strutture di polizza su come soddisfare il cliente, come ad esempio aggiungere clausole aggiuntive per malattie gravi e invalidità a una polizza assicurativa sulla vita. Un agente di conformità e correttezza si assicurerebbe che gli standard normativi e gli elevati livelli di standard etici siano rispettati. L'agente che prende le decisioni potrebbe mettere insieme le informazioni ricevute dagli altri agenti per decidere se la polizza può essere approvata automaticamente o se deve essere mandata a un sottoscrittore senior umano per essere controllata, a seconda delle dimensioni della polizza o di altre cose. Un agente basato sull'apprendimento e sul feedback può anche mantenere un modello in continua evoluzione, tenere conto del feedback umano per migliorare e monitorare la deriva o il degrado delle prestazioni di un modello di apprendimento automatico nel tempo.

Anche se l'intelligenza artificiale ha un grande potenziale nel settore assicurativo, è difficile applicarla a tutta l'organizzazione. Il problema è:

• rischi per la sicurezza
• costi elevati
• rischi di rimanere bloccati con i fornitori
• mancanza di talenti nell'organizzazione
• resistenza culturale
• mancanza di una governance adeguata
• l'esistenza di infrastrutture legacy tendono a rallentare il lavoro. Ci vorrà un vero cambiamento per andare al punto e rispondere a queste barriere in modo attento, senza finire per avere un sacco di approcci e soluzioni diversi come quelli che vediamo oggi.

La gestione delle modifiche è fondamentale

Ecco perché la gestione del cambiamento è una parte importante dei cambiamenti legati all'IA. Nel nostro caso, la gestione del cambiamento è metà di quello che serve per avere un impatto finanziario e non finanziario, mentre l'altra metà è fatta dagli sforzi per portare dati puliti nei modelli, il processo di modellazione stesso e l'integrazione dell'IA.

Le compagnie di assicurazione virtuali hanno iniziato a usare l'intelligenza artificiale, che ha un sacco di applicazioni nella produzione. Comunque, i capi di molte compagnie di assicurazione pensano che le loro organizzazioni non siano native dell'intelligenza artificiale, perché non l'hanno ancora adottata completamente nei loro processi aziendali. Questa sensazione spinge a investire di più nelle tecnologie di intelligenza artificiale, perché le aziende vogliono rimanere competitive. Le compagnie assicurative sono alla ricerca della formula giusta per avere successo, ma pochissime ci sono riuscite.

I leader dell'IA stanno ottenendo risultati migliori

I leader nell'uso dell'intelligenza artificiale tra le compagnie assicurative stanno già superando i loro colleghi. Per esempio, secondo la ricerca, negli ultimi cinque anni i leader nell'uso dell'intelligenza artificiale nel settore assicurativo hanno generato un ritorno totale per gli azionisti (TSR) 6,1 volte superiore rispetto a quelli che sono rimasti indietro (2-3 volte nella maggior parte degli altri settori). Anche se non sono molte le compagnie assicurative che stanno ottenendo un valore significativo dall'intelligenza artificiale in tutta la catena del valore su larga scala, le migliori compagnie assicurative stanno adottando approcci al cambiamento basati sul dominio. Selezionano alcune funzioni aziendali – distribuzione, determinazione dei prezzi e sottoscrizione, sinistri, investimenti – e rivedono il funzionamento di tali funzioni.

Miglioramenti misurabili grazie alla trasformazione dell'IA

Finora, il ricablaggio basato sull'intelligenza artificiale a livello di dominio ha già influito su diversi aspetti importanti delle compagnie assicurative, come:

• Tassi di successo dei nuovi agenti più alti del 10-20%
• Aumento dei premi del 10-15%
• Riduzione dei costi di acquisizione di nuovi clienti dal 20 al 40%
• Miglioramento del 3-5% nell'accuratezza delle richieste di rimborso

La roadmap della trasformazione è già stata pubblicata come linea guida che le aziende dovrebbero seguire per sfruttare il potere del digitale e dell'IA. Con lo sviluppo sempre più veloce e l'influenza crescente dell'IA di nuova generazione, questo sta diventando un requisito urgente. Secondo questo schema, ci sono sei mosse chiave che le compagnie assicurative possono fare per creare organizzazioni che avranno successo nell'era digitale e dell'intelligenza artificiale:

1. Allinea i dirigenti alla road map di trasformazione dell'IA guidata dal business

Le principali compagnie assicurative non vedono l'IA come un altro strumento per essere più efficienti, ma la considerano una fonte di cambiamento e un'opportunità per migliorare l'espansione, le relazioni con i clienti e la produttività. Il cambiamento dovrebbe essere basato sul valore aziendale e i risultati dovrebbero essere quantificabili. La trasformazione dell'IA tra gli assicuratori richiede che essi:

• motiva e concentra il team di punta
• concentrati su un numero limitato di settori aziendali importanti e trasformali completamente
• collegare i risultati della trasformazione con il risultato che vuoi ottenere nei KPI operativi, come ridurre il tasso di abbandono dei clienti È fondamentale avere un approccio ampio, combinando soluzioni di IA in tutta l'azienda con una chiara tabella di marcia su come unire varie applicazioni all'interno di un dominio, invece di implementare applicazioni isolate in vari domini.

2. Crea il giusto gruppo di talenti

Per diventare leader nel digitale, le compagnie assicurative devono mettere insieme un bel gruppo di talenti digitali, e sarebbe meglio se il 70-80% di questi talenti fosse interno all'azienda. I leader digitali seguono tre passaggi principali:

• si trasformano in un gruppo di talenti composto da tecnici più esperti e super produttivi e meno principianti
• creano griglie di sviluppo delle competenze dettagliate, supportate da credenziali, per costruire l'eccellenza e identificare tecnici unici
• creano un team speciale per dare una rinfrescata alle loro pratiche HR per trovare e tenere i talenti digitali Inoltre, stanno creando una nuova era in cui la forza lavoro è composta da esseri umani e agenti di intelligenza artificiale, il che porterà a un cambiamento nelle pratiche organizzative.

3. Metti in atto un modello operativo scalabile

Quando un assicuratore sta cambiando con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, è importante scegliere un modello operativo che lo aiuti a mettere in atto una strategia. Inoltre, è fondamentale introdurre competenze efficaci nella gestione dei prodotti, che possono aiutare a rendere la trasformazione un successo.

4. Diffondete velocemente e ampiamente l'innovazione usando la tecnologia

Le migliori compagnie assicurative si basano su un insieme di funzionalità AI flessibili, guidate da sistemi multiagente riutilizzabili. L'attuale tecnologia AI di una compagnia assicurativa è molto adattabile ai rapidi cambiamenti tecnologici ed è altamente modulare. È fondamentale riutilizzare i componenti e le capacità dell'IA di base, così come un'architettura mesh dell'IA agentica. Questo modello distribuito e indipendente dal fornitore permette a più agenti di pensare, collaborare e agire in modo indipendente su vari sistemi, strumenti e modelli linguistici in modo sicuro e scalabile. L'architettura è anche fatta in modo da poter crescere insieme alla tecnologia.

5. Inserisci i dati ovunque

Le capacità di elaborazione dei dati all'avanguardia saranno sempre fondamentali, dato che qualsiasi IA si basa sui dati. Anche se l'IA stessa può aiutare a risolvere le sfide legate ai dati, la maggior parte degli assicuratori dovrà migliorare in modo più radicale il potenziale dei propri dati per riuscire a realizzare la propria visione dell'IA. Lo sviluppo di queste capacità richiede la capacità di superare ostacoli tecnici e organizzativi. La proprietà intellettuale delle compagnie assicurative potrebbe diventare la capacità di consolidare e utilizzare le conoscenze e le "ricette segrete" di un'organizzazione assicurativa nei sistemi di IA agentica.

6. Investi nella gestione del cambiamento e dell'adozione

L'adozione è importante quanto lo sviluppo. Di solito, per ogni dollaro investito nella creazione di soluzioni digitali e basate sull'intelligenza artificiale, bisognerebbe mettere da parte almeno un altro dollaro per assicurarsi che gli utenti le adottino e che si diffondano a livello aziendale.

Domini

I domini sono gli elementi più basilari dei processi aziendali delle compagnie assicurative. Alcuni di questi domini includono funzioni primarie:

• vendite e distribuzioni
• prezzi e sottoscrizione
• affermazioni
• politica di assistenza Gli assicuratori di solito hanno tra 10 e 15 aree che possono essere modificate usando l'intelligenza artificiale.

Sottodomini

I sottodomini sono fatti di domini. L'unità di base di una trasformazione AI è un sottodominio, che ha tre caratteristiche principali:

• persone, risorse e capacità che lavorano insieme per raggiungere obiettivi comuni
• risultati aziendali principali di ogni settore
• applicazioni AI specifiche in diversi segmenti di business, che richiedono componenti riutilizzabili e metriche di successo specifiche

Le compagnie assicurative che stanno passando a un sistema basato sull'intelligenza artificiale dovranno capire quali sono le aree che hanno più bisogno di cambiamenti. Ogni compagnia assicurativa ha diverse aree, come vendite e distribuzione, prezzi e sottoscrizioni, reclami e assistenza sulle polizze, ognuna delle quali può essere migliorata con l'intelligenza artificiale.

L'importanza dell'implementazione basata sul dominio

La riorganizzazione di un settore richiede tempo. Per sfruttare al massimo il potenziale dell'IA, le compagnie assicurative non dovrebbero limitarsi a soluzioni frammentarie o iniziative basate su casi d'uso, ma dovrebbero invece passare a un'implementazione basata sul dominio. Le singole applicazioni vengono spesso create per dimostrare la legittimità delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa in un contesto regolamentato. E anche se possono dare risultati incoraggianti, i progetti di prova di concetto e di prodotto minimo funzionante tendono a concentrarsi su risultati rapidi e non sono adatti a una strategia a lungo termine, all'integrazione del flusso di lavoro e alla creazione di benefici sostenibili nel lungo periodo. Una trasformazione completa di uno o tre domini per avere un impatto significativo può essere basata sul dominio, senza per forza mettere sotto pressione l'organizzazione. Il numero di casi d'uso necessari per riorganizzare un dominio dipende, ma è importante assicurarsi che i casi d'uso utilizzati possano portare a un cambiamento significativo e che tutti possano migliorare le prestazioni. Gli assicuratori sviluppano sinergie nella preparazione dei dati, nell'integrazione dei sistemi e nella gestione del cambiamento attraverso un approccio globale e la riorganizzazione dei flussi di lavoro completi. Questo permette loro di ottenere miglioramenti concreti in termini di efficienza, utilizzo delle risorse e vantaggio competitivo sostenibile. Per far funzionare bene l'AI, le assicurazioni devono concentrarsi sui casi d'uso più probabili che hanno un impatto misurabile sul business. Questi usi efficaci sono facili da adattare e implementare in vari campi, progettando e generalizzando alcune abilità AI che si possono trasferire facilmente.

Tutti i tipi di assicuratori dovrebbero ottenere vantaggi in termini di efficienza operativa e interazioni con i clienti grazie all'implementazione dell'intelligenza artificiale generativa, che contribuirà a ottimizzare diversi aspetti del lavoro.

Vita

Le compagnie di assicurazione sulla vita possono usare l'intelligenza artificiale generativa in modo conforme per migliorare la valutazione dei rischi e la sottoscrizione delle polizze creando dati sintetici che completano i set di dati attuali.

Salute

Nell'assicurazione sanitaria, l'intelligenza artificiale generativa può essere usata per prevedere l'esito dei pazienti e personalizzare i piani sanitari, con l'aiuto di grandi quantità di dati.

Proprietà commerciale e infortuni

Le compagnie di assicurazione commerciale e contro gli infortuni possono sfruttare l'intelligenza artificiale generativa per creare un modello di rischio dettagliato e simulare diversi scenari per valutare le potenziali perdite in modo più efficiente.

Beni personali e infortuni

Le compagnie di assicurazione sulla vita e sulla proprietà potrebbero trovare utile l'uso dell'intelligenza artificiale generativa per gestire automaticamente i reclami e migliorare l'individuazione delle frodi con l'aiuto di analisi avanzate dei dati.

Trasformazione dell'elaborazione dei reclami

Tra le trasformazioni AI a livello di dominio e multiuso nel settore assicurativo, si può distinguere l'AI nell'elaborazione dei sinistri. Per migliorare le prestazioni del proprio reparto sinistri, la compagnia assicurativa britannica Aviva ha implementato oltre 80 modelli AI per:

• Riduci di 23 giorni il tempo che ci vuole per valutare la responsabilità nei casi difficili.
• Migliora l'efficacia delle richieste inviate ai team competenti del 30%.
• Riduci i reclami dei clienti del 65% Aviva ha detto agli investitori che rinnovare il suo settore dei sinistri auto ha fatto risparmiare all'azienda più di 60 milioni di sterline nel 2024.

Automazione delle vendite assicurative

Un'assicurazione ha cercato di diventare più personalizzata ed efficiente creando un sistema automatizzato intelligente per dare preventivi ai potenziali clienti e vendere le polizze. I risultati sono stati impressionanti:

• L'80% delle transazioni è passato alla piattaforma online
• i punteggi di soddisfazione dei clienti sono aumentati di 36 punti percentuali

Implementazione del chatbot

L'implementazione di un chatbot attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7, ha aiutato un'assicurazione a dare assistenza ai clienti anche fuori orario, visto che il numero di potenziali clienti che hanno preso le loro polizze è salito dell'11%.

AI con empatia

Un altro operatore sta usando l'intelligenza artificiale per creare le circa 50.000 comunicazioni che manda ogni giorno sui reclami e trova che siano più facili da leggere e più empatiche rispetto a quelle scritte da persone.

Una volta che hai deciso di cambiare qualcosa, dovresti suddividerlo in una serie di moduli basati sull'intelligenza artificiale che possono essere usati, ottimizzati e ampliati. Per farmi capire meglio, per cambiare il processo di vendita e distribuzione, si possono mettere insieme le capacità dell'intelligenza artificiale generativa e dell'analisi predittiva (come i modelli di propensione) in sistemi di intelligenza artificiale interconnessi, che includono copiloti multifunzionali e chatbot di intelligenza artificiale di nuova generazione. Le compagnie assicurative possono sbloccare un valore sostenibile trasformando l'IA su base settoriale. L'IA generativa ha un enorme potenziale nel campo delle vendite per migliorare la produttività e l'efficienza dei dipendenti, facendo risparmiare tempo nelle attività semplici.

Per avere successo con la trasformazione AI, è fondamentale cambiare il modo di gestire le aziende e adottare un modello operativo che sia scalabile. Per implementare bene l'AI in tutta l'azienda, un assicuratore deve avere il sistema giusto. Parlando delle compagnie assicurative che stanno iniziando il percorso di trasformazione verso l'IA, devono scegliere un modello operativo che si adatti alla loro strategia generale. Questo potrebbe essere:

• passare a un modello di fabbrica digitale con tra 20 e 50 pod
• un modello di prodotto e piattaforma che supporta un numero molto più grande di pod
• un modello di business agile più completo a livello aziendale che estende il vantaggio dell'agilità all'intera azienda, non solo ai centri ad alta intensità tecnologica

Il ruolo della gestione dei prodotti

Uno degli elementi più importanti per implementare con successo il modello operativo scelto è avere buone capacità di gestione dei prodotti, perché queste possono davvero fare la differenza nel successo della trasformazione. Gli assicuratori possono unire funzioni aziendali, dati e tecnologia in un modello operativo agile e basato sul lavoro di squadra, quindi:

• Rompere gli schemi
• Crea una cultura della proprietà.
• dare la priorità all'azienda con un approccio incentrato sul cliente

Torre di controllo AI

Anche la torre di controllo dell'IA è fondamentale, perché gestisce e controlla la creazione di valore guidata dall'IA e la sua adozione a livello organizzativo. I team centrali di IA stanno diventando sempre più importanti, dato che le compagnie assicurative sono sempre più interessate al riutilizzo dei componenti e all'IA standard. Il reparto IT sta lavorando più da vicino con i team che si occupano di dati e intelligenza artificiale, dato che usano sempre più le capacità di ingegneria e cloud. Allo stesso tempo, queste tendenze dovrebbero essere bilanciate in termini di responsabilità aziendale in prima linea, per orientare le capacità tecnologiche verso le questioni giuste e creare valore reale. Un possibile modello è quello basato sui prodotti, dove i team si concentrano sui "super prodotti" principali lungo la catena del valore assicurativo.

L'obiettivo è creare valore sostenibile con la tecnologia: le compagnie assicurative devono usare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e dare una svolta a tutte le capacità della loro organizzazione. Questo aiuterà le organizzazioni a:

• sii flessibile
• usa le ultime novità dell'intelligenza artificiale
• Evita di usare tecnologie vecchie che potrebbero frenare la crescita e le innovazioni future. La vera modernizzazione sarà rendere riutilizzabili gli elementi e le funzioni dell'IA, armonizzare gli standard in tutta l'azienda e usare dati di alta qualità per addestrare i modelli.

Quattro livelli dello stack AI

Lo stack di funzionalità è stato creato per rendere più facile l'adozione dell'IA nelle aziende. Questo stack IA ha quattro livelli che sono fondamentali:

1. Coinvolgimento ripensato
2. Processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale
3. Infrastruttura
4. Piattaforma dati Bisogna investire in modo strategico nei livelli per garantire che l'IA venga usata in tutta l'azienda. Le banche possono spingere le assicurazioni a sviluppare la loro tecnologia AI, ma in particolare possono considerare le differenze significative tra i due settori.

Le compagnie assicurative dovrebbero ripensare il loro modo di interagire con i clienti, usando l'intelligenza artificiale per offrire esperienze super personalizzate con un'interazione fluida. Anche le principali compagnie assicurative stanno usando l'intelligenza artificiale per migliorare il modo in cui interagiscono con i clienti, e mettono insieme diversi canali di comunicazione che hanno queste caratteristiche:

• chatbot di testo
• immagini che aiutano i clienti a capire dati complicati
• assistenti vocali che permettono ai clienti di parlare con la loro compagnia assicurativa invece di scrivere L'intelligenza artificiale serve a garantire che l'esperienza del cliente non sia solo simile a quella umana, ma anche fluida e uniforme su tutti i canali. Per chiarire meglio, quando un cliente inizia una conversazione usando l'app mobile e poi continua con una telefonata, l'IA terrà conto di quello che è stato detto prima, così il cliente non dovrà inserire di nuovo le informazioni.

Adozione da parte dei consumatori della Gen AI

Anche l'intelligenza artificiale generativa sta iniziando a essere riconosciuta dai clienti. Tra le persone che usano app di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, il 29% cerca informazioni, consigli o raccomandazioni finanziarie o sugli investitori. L'aumento del numero di consumatori che usano strumenti di intelligenza artificiale generica per fare cose come le offerte assicurative non lascerà altra scelta agli operatori che quella di migliorare la loro consulenza, la comunicazione sul valore dei prodotti e la trasparenza dei prezzi.

Il livello decisionale basato sull'intelligenza artificiale è un livello che analizza un sacco di dati creati attraverso diversi canali per offrire un'esperienza super personalizzata a clienti e dipendenti. Questo livello:

• Migliora le attuali decisioni sui prezzi e sulla sottoscrizione
• supporta le decisioni relative alle richieste di risarcimento
• Migliora l'accuratezza delle richieste di risarcimento attraverso la valutazione dinamica dei dati, comprese le note dei periti, le foto dei danni, i testi o i documenti inviati e la cronologia delle richieste di risarcimento. Ad esempio, un operatore ha creato un archivio prodotti consolidato in cui i documenti delle polizze riguardano l'intera azienda globale; gli operatori dei call center sono in grado di rispondere facilmente alle domande relative alla copertura, alle esclusioni e ad altri aspetti. Nel settore delle assicurazioni danni, l'intelligenza artificiale e i dati sui sinistri vengono usati insieme da molte compagnie assicurative per individuare nuovi fattori di rischio, tra cui le stime dei danni causati dal clima.

Funzioni avanzate di IA

Con lo sviluppo della tecnologia AI, le principali compagnie assicurative stanno abbandonando i modelli predittivi tradizionali e passando a funzioni avanzate come:

• sistemi multiagente
• ragionamento in più fasi

Agenti Gen AI

L'uso dell'IA sta cambiando grazie all'IA agente. Gli agenti IA generici sono sistemi IA sofisticati che possono prendere decisioni e di solito sono pensati per chiacchierare con un utente basandosi su una vasta comprensione scientifica e dati passati. Diversi agenti collaborano per raggiungere gli obiettivi, usando immagini satellitari e droni per valutare e prevenire i danni. Sono anche super intelligenti, aiutano gli agenti umani in tempo reale e propongono piani d'azione adatti. Gli agenti Gen AI possono aiutare a:

• coinvolgimento maggiore dei clienti
• automatizza i processi complicati
• maggiore produttività

Ragionamento in più fasi

Il ragionamento multistep, invece, permette a un sistema di intelligenza artificiale di dividere un problema complicato in tanti passaggi più piccoli e gestibili e poi affrontarli uno dopo l'altro. Per esempio, un sistema di intelligenza artificiale con ragionamento in più fasi potrebbe essere usato da un'assicurazione per capire il danno e il risarcimento di una richiesta di indennizzo.

Implementazione nel mondo reale

Per fare un esempio, una delle principali compagnie assicurative nordamericane sta usando operazioni di agenzia in tutti i suoi processi di sottoscrizione. Questa implementazione ha messo in luce diversi giudizi impliciti che gli assicuratori usano da tempo e che hanno inserito nelle nuove regole e linee guida per migliorare l'efficacia e l'uniformità del loro processo di sottoscrizione.

Scalare componenti riutilizzabili

Le compagnie assicurative dovrebbero anche dare la priorità alla scalabilità dei componenti riutilizzabili e standardizzati per ottenere il massimo valore dall'intelligenza artificiale. I modelli e le pipeline di IA devono essere sviluppati come risorse di codice modulari e interoperabili, che possono essere usate in vari campi. Prendendo come esempio un motore di classificazione dei documenti assistito dall'IA creato per supportare la sottoscrizione, un motore simile può essere usato anche per migliorare l'elaborazione dei sinistri e il servizio delle polizze. I framework AI standardizzati, le API e le risorse di codice possono essere:

• è più conveniente investire in
• Riduci il tempo di sviluppo.
• Riduci le ripetizioni
• accelera l'implementazione dell'IA in tutta l'azienda Gli assicuratori possono ottenere un valore molto maggiore dai loro investimenti nell'IA considerando l'IA come una capacità incrementale e non come un insieme di progetti su misura.

Un solido livello infrastrutturale offre le funzionalità che permettono all'IA di funzionare e creare valore, come i processi di apprendimento automatico in grado di eseguire grandi modelli di IA a costi contenuti.

Decisione di costruire, acquistare o collaborare

Decidere se sviluppare internamente soluzioni di IA e creare proprietà intellettuale o affidare a qualcun altro lo sviluppo di potenzialità di IA che potrebbero diventare fonti di proprietà intellettuale di alto valore in futuro è una scelta importante per le compagnie assicurative, che influenza la loro crescita, differenziazione e capacità di rispondere al mercato.

Sviluppo interno

Lo sviluppo interno delle capacità di IA può portare a soluzioni personalizzate che si adattano meglio alle esigenze di una certa attività e può mantenere il "segreto" di un assicuratore, aggiungendo le capacità di IA con una protezione extra, che dà un controllo migliore e un'opportunità di differenziazione. Comunque, questa strategia richiede un bel po' di soldi per talenti specifici, infrastrutture e cicli di sviluppo a lungo termine, che però non sempre sono convenienti.

Acquisizione di soluzioni di intelligenza artificiale

Al contrario, comprare soluzioni di IA da fornitori affermati ti permetterà di implementarle più velocemente e ti darà una tecnologia collaudata, ma ci saranno dei limiti in termini di:

• personalizzazione
• integrazione
• costo a lungo termine
• dipendenza dalla road map di prodotti di terze parti
• punta a risultati di mercato usando strumenti e capacità già usati da altri

Approccio ibrido

Una soluzione mista può compromettere la scalabilità e il controllo strategico. Affidando i servizi a compagnie assicurative che offrono soluzioni standardizzate con intelligenza artificiale generativa, soprattutto nelle operazioni aziendali come finanza, risorse umane e approvvigionamenti, le assicurazioni possono usare le risorse interne per le attività principali, come la sottoscrizione e la gestione dei sinistri. L'intelligenza artificiale su misura in questi posti può essere usata per distinguersi, sfruttando i dati e le competenze in campi specifici per aumentare il vantaggio competitivo. Si tratta di una strategia conveniente, veloce e che ti permette di distinguerti, che ti dà la possibilità di:

• Scegli con attenzione se costruire o comprare
• pensa agli obiettivi aziendali a lungo termine
• requisiti aziendali individuali Un sistema ibrido richiederebbe la creazione di una capacità di orchestrazione interna in grado di combinare le soluzioni sia interne che esterne, sia dal punto di vista tecnico che in termini di valore, e finirebbe per dare agli assicuratori un altro IP che fungerebbe da fattore di differenziazione competitivo. Inoltre, la creazione di una rete dinamica di partner permette agli assicuratori di trovare nuove conoscenze e soluzioni esterne in quelle aree dove le loro risorse interne potrebbero essere un po' deboli.

Prendere decisioni strategiche

Visto che l'ambiente dell'IA cambia, le compagnie di assicurazione devono pensare ai costi e ai benefici e avere una visione a lungo termine dei cambiamenti per prendere queste decisioni. Finora, pochissimi assicuratori hanno messo in piedi una struttura precisa per decidere se costruire o comprare, e ancora meno stanno pensando di rivedere questa struttura in un'epoca di rapidi cambiamenti tecnologici. L'analisi della necessità di costruire o comprare tecnologie di IA deve essere chiara:

• creazione di valore
• efficienza in termini di costi
• analisi della velocità di immissione sul mercato
• scalabilità a lungo termine Anche le capacità tecniche, la complessità dell'integrazione, la conformità normativa e la sicurezza dei dati sono cose che gli assicuratori devono tenere in considerazione. Quando si tratta di servizi esterni, la gestione dei fornitori di tecnologia è la cosa più importante: le compagnie di assicurazione dovrebbero scegliere, valutare e gestire con attenzione i fornitori di servizi cloud e di intelligenza artificiale per garantire conformità, interoperabilità e scalabilità a lungo termine. Le decisioni giuste rendono gli investimenti nell'IA sempre orientati al business, agili, innovativi e competitivi.

Gestione dei sistemi legacy

Un altro problema importante nella trasformazione IT è che spesso manca la documentazione dei sistemi legacy, cioè quei sistemi che usano tecnologie vecchie che non sono più supportate dal fornitore. Questa infrastruttura di sistema legacy richiederà agli assicuratori di aggiornarla al massimo per sfruttare i vantaggi dell'IA, superando i rigidi sistemi IT che semplicemente non sono scalabili e non possono elaborare in tempo reale. L'intelligenza artificiale aiuta a rendere più comprensibili i sistemi legacy, il codice viene analizzato per creare una documentazione strutturata e le organizzazioni possono mantenere le conoscenze istituzionali con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. Gen AI migliora anche la produttività degli sviluppatori, usando:

• creazione e test automatizzati del codice
• ridurre il lavoro manuale
• velocizzare il processo di rilascio I CIO e i CTO possono usare le lezioni imparate nelle rivoluzioni tecnologiche passate per aiutare i dirigenti a far crescere l'intelligenza artificiale generale oltre i progetti pilota e trasformarla in un valore commerciale sostenibile.

Esempi di riduzione dei costi

Per fare un esempio, qualche anno fa, un'importante istituzione finanziaria aveva bisogno di oltre 100 milioni di dollari per aggiornare il suo sistema di elaborazione delle transazioni. Gen AI ha tagliato i costi di più della metà. Nel frattempo, una delle 15 principali compagnie assicurative al mondo ha usato l'intelligenza artificiale generativa per ottenere:

• oltre il 50% di efficienza nella modernizzazione dei codici e nei test
• completamento del lavoro di codifica più veloce di oltre il 50%

Le compagnie assicurative devono investire nelle infrastrutture di dati necessarie per addestrare e scalare i sistemi di IA multiagente e avere un'integrazione fluida delle funzioni aziendali. Un'infrastruttura cloud ibrida, cioè un mix di data center locale e ambiente cloud pubblico, deve essere sviluppata in modo da essere scalabile; inoltre, i processori dei prodotti principali altamente configurabili sono progettati per garantire flessibilità ed efficienza. Gli assicuratori devono considerare la qualità e la disponibilità dei dati dal punto di vista della governance dei dati, ma anche la sfida rappresentata dalla gestione delle informazioni sensibili. Quando i sistemi legacy diventano un problema, le compagnie assicurative potrebbero dover aggiornare il loro ambiente IT per poter supportare l'adozione su larga scala dell'IA.

Per implementare con successo l'IA, servono una cultura dell'innovazione, un cambio di mentalità e lo sviluppo di nuove competenze, ma spesso le aziende tendono a sottovalutare quanto possa essere difficile e quanto ci voglia per adottare un nuovo modo di lavorare. È importante dare ai dipendenti le competenze giuste e avere un'idea chiara di come l'intelligenza artificiale possa aiutarli nel loro lavoro. Le principali compagnie assicurative hanno messo in piedi programmi di gestione del cambiamento che si concentrano su:

• essere un esempio di leadership
• spiegare il valore dell'IA
• programmi completi di sviluppo delle capacità
• il progresso dei giusti quadri di riferimento per le prestazioni

Affrontare le preoccupazioni dei dipendenti

L'uso dell'intelligenza artificiale nelle aziende può far preoccupare i dipendenti per il loro lavoro. Ma la storia ci ha mostrato che la tecnologia di solito porta nuove esigenze e opportunità, e quindi si creano nuovi ruoli e responsabilità. Infine, l'implementazione dell'IA nei flussi di lavoro dovrà basarsi sullo sviluppo di un senso di appartenenza e responsabilità condivisa nei confronti dell'implementazione dell'IA nell'organizzazione.

La tecnologia è solo metà della battaglia

Una tecnologia eccellente non basta, perché è solo metà del lavoro. L'altra metà è far sì che i dipendenti usino davvero l'IA nella loro routine quotidiana e cambiare il modo in cui si lavora, che sia con l'automazione o l'aumento delle capacità.

L'esperienza ci dice che usare l'intelligenza artificiale è fondamentale per rimanere competitivi. Non ci sono molte compagnie assicurative importanti che hanno già messo in pratica l'intelligenza artificiale, ma è comunque un esempio interessante che altre aziende che vogliono cogliere l'occasione di cambiare dovrebbero seguire. Queste compagnie assicurative sono già in testa e i nuovi sviluppi tecnologici hanno dato loro i mezzi per accelerare ancora di più.

La trappola del purgatorio pilota

Gli altri sono bloccati nel purgatorio dei piloti e finiscono in un sacco di trappole:

• Non hanno un approccio aggressivo e aziendale all'IA con risultati finanziari quantificabili che possano far uscire l'azienda dalla sua inerzia in materia di IA.
• Non riescono a capire quanto servono gli investimenti e quindi fanno solo piccoli passi con un ritorno sull'investimento più basso.
• Sono orientati a casi d'uso specifici piuttosto che alla trasformazione del dominio
• Non sviluppano componenti riutilizzabili per le linee di business che potrebbero ridurre il valore dell'IA nel lungo periodo
• Inoltre, si affidano troppo a soluzioni già pronte, che non si adattano bene alle loro esigenze e finiscono per limitare la loro capacità di creare proprietà intellettuale all'avanguardia.

Per stare al passo con un mondo che cambia in fretta, le compagnie di assicurazione devono adottare una visione radicale dell'IA a livello aziendale, riorganizzando completamente il business e integrando l'IA in tutti i loro processi. Questo include:

• crea sistemi specifici per l'azienda
• addestrare modelli di IA su dati interni
• Riorganizza i processi aziendali per avere un vantaggio competitivo in determinati settori e mercati.
• rivalutare il modello operativo
• riutilizza l'IA con componenti riutilizzabili per sfruttarne il potenziale trasformativo Riorganizzare le operazioni con l'AI prima di tutto darà alle compagnie assicurative un valore commerciale a lungo termine e le farà andare meglio dei loro concorrenti.