IA nel Settore Assicurativo: Strategia, Implementazione e Futuro

L'IA nelle assicurazioni non è più sperimentale. È il fondamento di come le assicurazioni leader valutano i rischi, elaborano i sinistri e servono i clienti. Dall'IA generativa che automatizza la revisione dei documenti ai sistemi agentic che gestiscono flussi di lavoro completi dei sinistri, il settore assicurativo è nel mezzo di una trasformazione IA che ridisegnerà ogni funzione. Questa guida copre lo stato attuale dell'adozione dell'IA nelle assicurazioni, casi d'uso reali da aziende come Aviva, e un framework pratico in 6 passaggi per l'implementazione dell'IA a livello aziendale. Come ogni grande cambiamento tecnologico precedente, dalla macchina a vapore a internet, l'IA costringe le aziende ad adattarsi o a rischiare di rimanere indietro. Le assicurazioni che ignorano quest'onda avranno difficoltà a competere, proprio come i rivenditori che hanno ignorato l'e-commerce hanno perso terreno rispetto a chi lo ha abbracciato presto. Il modello rispecchia ciò che vediamo in come gli agenti IA stanno ridisegnando la crescita in tutti i settori. Secondo la ricerca di McKinsey sui Servizi Finanziari, le assicurazioni che adottano strategie IA a livello aziendale superano i ritardatari di un fattore sei nel rendimento totale per gli azionisti. L'IA ha già trasformato le aspettative dei consumatori, e i clienti ora richiedono:

• maggiore accuratezza e affidabilità durante l'intero percorso del consumatore
• la capacità di avere dialoghi simili all'uomo con bot IA (testo o voce)
• offerte e comunicazioni iperpersonalizzate
• prodotti e interazioni on-demand su misura per le loro esigenze

Ecco cosa distingue l'IA generativa da altri balzi tecnologici: l'IA generativa può ragionare, emettere giudizi, dimostrare creatività ed empatia a un livello che nessuna tecnologia precedente ha raggiunto. Questi set di competenze contano profondamente per le assicurazioni. Ecco perché l'IA generativa rivoluzionerà il settore assicurativo. L'essenza dell'assicurazione è acquisire una comprensione appropriata del rischio specifico e aiutare le persone in difficoltà nel modo più efficiente, efficace e discreto possibile.

Tutto questo può essere cambiato dall'IA

• IA analitica tradizionale è consapevole delle tendenze nei dati
• IA Generativa estende queste caratteristiche con una migliore comprensione delle forme di dati non strutturati e rende possibile aggiungere iperpersonalizzazione ed empatia alle risposte
• IA Agentica porta nuova automazione ai processi di lavoro complessi, permettendo alle assicurazioni di estrarre il massimo valore Grazie a questa flessibilità, le assicurazioni stanno applicando l'IA a tutte le funzioni principali, come:
• produttività delle vendite e iperpersonalizzazione
• automazione e maggiore accuratezza dell'underwriting
• gestione sinistri potenziata
• operazioni di servizio clienti con agenti vocali
• cambiamento delle funzioni di back-office, come finanza, attuariato e IT Come altre innovazioni tecnologiche che possono essere rivoluzionarie, i consumatori gradualmente si renderanno conto che l'IA può semplificare le loro vite e ci si abitueranno da parte dei loro fornitori di servizi. Le assicurazioni che saranno in grado di capitalizzare l'opportunità di infondere completamente l'IA in tutte le loro attività saranno in posizione di emergere come le migliori. Saranno allora in posizione di fare più affari, a un ritmo più veloce e in modo più personalizzato con una migliore comprensione del rischio sottostante. Le istituzioni finanziarie in settori adiacenti affrontano pressioni simili, come esplorato nella nostra analisi di come le banche stanno recuperando i fintech attraverso l'IA.

Per raggiungere la trasformazione IA con successo, non si deve semplicemente trafficare ai margini e fare qualche progetto pilota, o pensare che sia possibile raggiungere l'effettiva abilitazione IA acquistando una toppa di prodotti software-as-a-service con intento strategico superficiale, o che le trasformazioni dei flussi di lavoro saranno raggiunte da soluzioni IA pronte all'uso. La trasformazione di successo richiede consulenza strategica IA che vada oltre i cambiamenti superficiali. Per generare valore commerciale sostenuto attraverso l'IA, le assicurazioni devono:

• stabilire una visione audace a livello aziendale di ciò che l'IA potrebbe diventare
• fondamentalmente, ricollegare radicalmente il modo in cui conducono gli affari in tutte le aree della loro attività (underwriting, sinistri, distribuzione, servizio clienti, ecc.) per rendere la tecnologia parte dell'organizzazione
• revisionare i flussi di lavoro
• riarchitettare il modo di operare
• lavorare verso uno stack moderno di dati e tecnologia
• scalare l'IA utilizzando componenti riutilizzabili attraverso diversi casi d'uso e domini aziendali E dovranno farlo in un modo che porti cambiamenti significativi nell'economia unitaria. Anche i processi end-to-end dovranno essere ridisegnati per ricavare valore dall'IA, e non semplicemente sovrapporre l'IA ai processi esistenti, o peggio ancora, aggiungere un altro passo in un flusso di lavoro con uno strumento IA aggiunto inutilmente.

Competenza in consulenza IA per le assicurazioni

I fornitori di servizi di consulenza IA per le assicurazioni sono stati identificati come pionieri dei cambiamenti digitali da Forrester, essendo stati coinvolti in IA con oltre 200 assicurazioni in tutto il mondo. La divisione che si occupa di assicurazioni specializzate ha anche una libreria di:

• oltre 50 componenti IA riutilizzabili
• oltre 20 capacità assicurative end-to-end che un cliente può utilizzare e personalizzare Con un approccio olistico e strategico all'IA, le assicurazioni possono essere in posizione di essere native IA e sviluppare un vantaggio competitivo sostenibile.

La screening è uno dei motivi per cui l'IA generativa ha così tanto potenziale, grazie a parti riutilizzabili, quindi la tecnologia può essere usata per rivoluzionare vari aspetti di un'azienda. Come esempio, una capacità IA generativa che è stata addestrata per rispondere con il servizio clienti viene riutilizzata per:

• rispondere a domande di supporto IT interne
• creare contenuti di marketing
• revisionare risposte a richieste di proposta
• scrivere documenti legali Sebbene i prodotti finali differiscano notevolmente, i componenti IA sottostanti possono essere riapplicati in diversi campi aziendali e applicazioni.

Il futuro: sistemi multi-agente IA

L'IA sta ancora avanzando a un ritmo rapido. Come esempio, quasi tutte le azioni di onboarding dei clienti nelle assicurazioni sarebbero eseguite da sistemi multi-agente IA nel prossimo futuro, agendo come colleghi di lavoro virtuali. Le informazioni verrebbero assorbite attraverso un agente di intake e poi contatterebbero clienti o intermediari per chiarire un punto di informazione ed estrarre anche agevolmente i dati da documenti complessi come cartelle cliniche o documenti di ingegneria. Un agente di profilazione del rischio può sviluppare un profilo di rischio olistico di ogni caso, basato sulle regole di underwriting attuali. Un agente di prezzi e prodotti potrebbe automaticamente fissare il prezzo del caso e raccomandare strutture di polizza su come soddisfare il cliente, come allegare benefici per malattie critiche e invalidità a una polizza di assicurazione sulla vita. Un agente di conformità ed equità si assicurerebbe che gli standard normativi e gli alti livelli di standard etici siano rispettati. L'agente orchestratore decisionale potrebbe raccogliere gli input ricevuti da altri agenti nel decidere se la polizza può essere approvata automaticamente o se deve essere inoltrata a un sottoscrittore senior umano per la revisione basata sull'entità della polizza o altre considerazioni. Un agente basato su apprendimento e feedback può anche mantenere un modello in continua evoluzione, tenere conto del feedback umano per migliorare, e monitorare gli sviluppi...

Sebbene ci sia molto potenziale nell'IA all'interno del settore assicurativo, è difficile scalarla in tutta un'organizzazione. I problemi di:

• rischi per la sicurezza
• costi elevati
• rischi di rimanere bloccati con fornitori
• carenza di talenti nell'organizzazione
• resistenza culturale
• mancanza di governance adeguata
• l'esistenza di infrastruttura legacy tendono a rallentare i progressi. Superare queste barriere richiede un'azione deliberata che eviti la toppa frammentata di approcci e soluzioni che vediamo oggi.

Il change management è fondamentale

Ecco perché il change management è una componente dei cambiamenti IA. Il change management nel nostro caso costituisce la metà di ciò che serve per raggiungere l'impatto finanziario e non finanziario e l'altra metà è costituita dagli sforzi per portare dati puliti ai modelli, il processo di modellazione stesso e l'integrazione dell'IA.

Quasi tutte le assicurazioni hanno iniziato a usare l'IA, e hanno molte applicazioni in produzione. Tuttavia, i leader di numerose assicurazioni ammettono che le loro organizzazioni non sono native IA, non l'avendo adottata pienamente nei loro processi aziendali. Questo sentimento promuove l'urgenza di investire di più nelle tecnologie IA perché le aziende cercano di rimanere competitive. Le assicurazioni sono ansiose di scoprire la formula giusta per il successo ma pochissime ci sono riuscite.

I leader IA stanno superando la concorrenza

I leader IA tra le assicurazioni stanno già superando i loro colleghi. A titolo di illustrazione, secondo la ricerca, i leader IA del settore assicurativo hanno generato 6,1 volte più TSR negli ultimi cinque anni rispetto ai ritardatari IA (2-3 volte nella maggior parte degli altri settori). Nonostante il fatto che non molte compagnie di assicurazioni stiano ricavando valore significativo attraverso l'IA in tutta la catena del valore su scala significativa, le assicurazioni di prim'ordine stanno usando approcci basati sui domini per il cambiamento. Selezionano alcune funzioni aziendali – distribuzione, fissazione dei prezzi e underwriting, sinistri – e revisionano completamente il funzionamento di quella funzione.

Miglioramenti misurabili dalla trasformazione IA

Ad oggi, il rewiring basato su IA a livello di dominio ha già influenzato diversi aspetti critici delle imprese assicurative, come:

• 10-20 percento di tassi di successo più elevati per i nuovi agenti
• 10-15 percento di crescita dei premi più elevata
• 20-40 percento di costi più bassi per l'acquisizione di nuovi clienti
• 3-5 percento di miglioramento nell'accuratezza dei sinistri

La roadmap della trasformazione è già stata rilasciata come la linea guida che le aziende dovrebbero usare per abbracciare il potere del digitale e dell'IA. Con l'accelerazione dello sviluppo e l'influenza crescente dell'IA generativa, questo sta diventando un requisito urgente. Secondo questo framework, ci sono sei mosse distintive che le assicurazioni possono fare per creare organizzazioni che prospereranno nell'era digitale e dell'IA:

1. Allineare la dirigenza alla road map di trasformazione IA guidata dal business

Le principali assicurazioni non considerano l'IA come un altro strumento di efficienza, ma la comprendono come una fonte di cambiamento e una possibilità di migliorare l'espansione, le relazioni con i clienti e la produttività. Il cambiamento dovrebbe basarsi sul valore aziendale e i risultati dovrebbero essere quantificabili. Uno stato di trasformazione IA tra le assicurazioni richiede che esse:

• motivino e concentrino il team di vertice
• centrino la loro attenzione su un numero limitato di domini aziendali significativi e li trasformino completamente
• colleghino i risultati della trasformazione con un risultato desiderato nei KPI operativi, inclusa la riduzione della perdita di clienti L'approccio deve essere completo, combinando le soluzioni IA in tutta l'azienda con una road map chiara su come consolidare varie applicazioni all'interno di un dominio invece di implementare applicazioni isolate a vari domini.

2. Costruire il banco di talenti giusto

Per raggiungere lo stato di leader digitali, le assicurazioni devono sviluppare il loro pool di talenti possedendo un robusto pool di talenti digitali interno o sfruttando team dedicati di sviluppo IA, e preferibilmente, 70-80 percento dei talenti digitali dovrebbe essere interno. I leader digitali impiegano tre misure principali:

• passano a un pool di talenti di tecnologi più esperti e altamente produttivi e meno principianti
• creano griglie di sviluppo delle competenze granulari supportate da credenziali per costruire l'eccellenza e identificare tecnologi unici
• creano un team specializzato per rimodellare le loro pratiche HR...

Dominii

I domini rappresentano gli elementi più fondamentali dei processi aziendali delle assicurazioni. Alcuni dei domini comprendono funzioni primarie:

• vendite e distribuzioni
• fissazione dei prezzi e underwriting
• sinistri
• servizio polizze Le assicurazioni normalmente possiedono tra 10-15 aree che possono essere ricablate usando l'IA.

Sottodominii

I sottodomini sono composti da domini. L'unità sottostante di una trasformazione IA è un sottodominio, che è definito da tre caratteristiche principali:

• persone, beni e capacità che collaborano per raggiungere obiettivi condivisi
• risultati aziendali centrali di ogni dominio
• applicazioni IA specifiche attraverso diversi segmenti aziendali, che richiede componenti riutilizzabili e metriche di successo specifiche

Le assicurazioni che attraversano una trasformazione IA dovranno considerare quali aree devono cambiare di più. Ogni assicurazione tipica possiede diverse aree, incluse vendite e distribuzione, fissazione dei prezzi e underwriting, sinistri e servizio polizze, ciascuna delle quali ha notevoli opportunità di essere ottimizzata dall'IA.

L'importanza dell'implementazione basata sui domini

La riorganizzazione di un campo necessita scala. In una mossa per realizzare il pieno potenziale dell'IA, le assicurazioni non dovrebbero rimanere in soluzioni frammentate o iniziative di casi d'uso e invece procedere all'implementazione basata sui domini. Le applicazioni individuali sono comunemente create per provare la legittimità delle tecnologie IA generativa in un ambiente regolamentato. E per quanto possano fornire risultati incoraggianti, i progetti di proof of concept e minimum viable product tendono a concentrarsi su vittorie rapide e non sono adatti all'allineamento strategico a lungo termine, all'integrazione del flusso di lavoro e alla cattura sostenibile dei benefici a lungo termine. Una trasformazione end-to-end di da uno a tre domini per creare impatto significativo può essere basata sui domini, senza necessariamente sopraffare l'organizzazione. Il numero richiesto di casi d'uso per ricablare un dominio dipende, anche se ciò che conta è che i casi d'uso risultino in cambiamento significativo e che tutti essi possano migliorare le prestazioni. Le assicurazioni sviluppano preparazione dei dati, integrazione dei sistemi e sinergie di change management attraverso un approccio completo del dominio e riorganizzazione di flussi di lavoro completi. Questo le posiziona per apportare miglioramenti reali nell'efficienza, nell'uso delle risorse e nel vantaggio competitivo sostenibile. Il ridimensionamento di successo dell'IA da parte delle assicurazioni si concentra sui casi d'uso più probabili con il maggiore impatto quantificabile sul business. Questi usi applicativi di impatto sono facili da adattare e implementare in vari campi progettando e generalizzando poche capacità IA molto trasferibili.

Le assicurazioni di ogni tipo sono pronte per ottenere vantaggi in termini di efficienza operativa e interazioni con i clienti grazie all'implementazione dell'IA generativa che aiuterà a ottimizzare diversi aspetti del lavoro.

Vita

Le assicurazioni sulla vita possono utilizzare l'IA generativa in conformità per migliorare la valutazione del rischio e l'underwriting delle polizze creando dati sintetici, che integrano gli insiemi di dati attuali.

Salute

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

Proprietà commerciale e infortuni

Le assicurazioni di proprietà commerciale e infortuni possono sfruttare l'IA generativa per creare un modello di rischio dettagliato e eseguire diversi scenari per valutare le perdite potenziali in modo più efficiente.

Proprietà personale e infortuni

Le assicurazioni di proprietà personale e infortuni troverebbero rilevante l'uso dell'IA generativa per elaborare i sinistri automaticamente e migliorare il rilevamento delle frodi con l'aiuto dell'analisi avanzata dei dati. Combinata con l'automazione degli smart contract, le liquidazioni dei sinistri possono essere attivate automaticamente una volta verificate le condizioni predefinite, riducendo i tempi di elaborazione e gli errori umani.

Trasformazione dell'elaborazione dei sinistri

Tra le trasformazioni IA di livello dominio, di casi d'uso multipli nelle assicurazioni, si può distinguere l'IA nell'elaborazione dei sinistri. Per migliorare le prestazioni nel suo dipartimento sinistri, l'assicurazione britannica Aviva ha dispiegato oltre 80 modelli IA per:

• ridurre la durata della valutazione della responsabilità sui casi difficili di 23 giorni
• migliorare l'efficacia dell'instradamento dei sinistri ai team pertinenti del 30 percento
• diminuire i reclami dei clienti del 65 percento Aviva ha informato gli investitori che la ristrutturazione del suo settore sinistri auto ha fatto risparmiare all'azienda oltre £60 milioni nel 2024.

Automazione delle vendite assicurative

Un'assicurazione ha tentato di diventare personalizzata ed efficiente creando automazione intelligente per fornire preventivi ai potenziali clienti e vendere le polizze. I risultati sono stati impressionanti:

• 80 percento delle transazioni spostate sulla piattaforma online
• i punteggi di soddisfazione del cliente sono aumentati di 36 punti percentuali

Implementazione del chatbot

L'implementazione di un chatbot che funziona 24/7 ha contribuito notevolmente a un'assicurazione fornendo il suo servizio clienti fuori orario, poiché il numero di potenziali clienti che hanno acquistato le sue polizze è aumentato dell'11 percento.

IA con empatia

Un'altra assicurazione sta applicando l'IA per produrre le circa 50.000 comunicazioni che effettua ogni giorno relative ai sinistri e trova che è più facile ed empatica da leggere rispetto alle comunicazioni scritte da umani.

Dopo che un'area specifica è identificata per subire una trasformazione, dovrebbe essere suddivisa in una sequenza di moduli basati su IA che possono essere eseguiti, ottimizzati ed estesi. Per illustrare, per trasformare il processo di vendite e distribuzione, è possibile integrare capacità di IA generativa e analisi predittiva (come modelli di propensione) in sistemi IA interconnessi end-to-end, inclusi copiloti multisfaccettati e chatbot IA di nuova generazione. Le assicurazioni possono sbloccare valore sostenibile trasformando l'IA su base di dominio. L'IA generativa ha un potenziale enorme nel campo delle vendite per migliorare la produttività e l'efficienza dei dipendenti risparmiando tempo su attività semplici.

Per abbracciare una trasformazione IA di successo, è richiesto un cambio di paradigma nel modo in cui le aziende sono gestite per adottare un modello operativo che sarà scalabile. Una implementazione di successo dell'IA in tutta l'azienda richiede che un'assicurazione possieda il sistema appropriato. Discutendo delle assicurazioni che intraprendono il viaggio di trasformazione IA, devono selezionare un modello operativo che si adatti alla loro strategia complessiva. Questo può essere:

• passare a un modello di fabbrica digitale di tra 20 e 50 pod
• un modello di prodotto e piattaforma che ospiti un numero molto maggiore di pod
• un modello aziendale agile più olistico a livello aziendale che estenda il vantaggio agile a tutta l'azienda, non solo ai centri ad alta intensità tecnologica

Il ruolo della gestione del prodotto

Uno degli elementi più importanti nella implementazione di successo del modello operativo selezionato è che ci dovrebbero essere solide capacità di gestione del prodotto perché queste possono determinare in gran misura il successo dell'esercizio di trasformazione. Le assicurazioni possono unire funzioni aziendali, dati e tecnologia in un modello operativo basato su team e agile, quindi:

• rottura dei silos
• stabilimento di una cultura di proprietà
• priorizzazione dell'azienda con una mentalità focalizzata sul cliente

Torre di controllo IA

La torre di controllo IA è anche vitale in quanto governa e monitora la creazione di valore guidata dall'IA e l'adozione organizzativamente. I team IA centrali stanno diventando sempre più prominenti man mano che le assicurazioni crescono sempre più preoccupate per il riutilizzo dei componenti e l'IA standard. L'IT sta collaborando più da vicino con team di dati e IA mentre usano maggiori capacità di ingegneria e cloud. Simultaneamente, tali tendenze dovrebbero essere bilanciate in termini di proprietà aziendale di prima linea per orientare le capacità tecnologiche sui problemi giusti e creare valore reale. Un tale modello potenziale è il modello basato sui prodotti dove i team si basano sui "super prodotti" di base lungo la catena del valore assicurativa.

L'obiettivo è creare valore sostenibile con la tecnologia: le assicurazioni devono usare soluzioni IA-first e costruire uno stack tecnologico IA avanzato per rivoluzionare le capacità complete della loro organizzazione. Questo aiuterà le organizzazioni a:

• essere flessibili
• abbracciare le innovazioni IA più recenti
• evitare la produzione di tecnologie arcaiche che reprimerebbero la crescita e le innovazioni future La modernizzazione effettiva sarà rendere gli elementi e le funzioni IA riutilizzabili, armonizzare gli standard in tutta l'azienda e con dati di alta qualità per addestrare i modelli.

Quattro livelli dello stack IA

Lo stack delle capacità è elaborato per facilitare l'adozione dell'IA nell'azienda. Questo stack IA ha quattro livelli che sono cruciali:

1. Coinvolgimento rimmaginato
2. Processo decisionale guidato dall'IA
3. Infrastruttura
4. Piattaforma dati Nei livelli deve essere investito strategicamente per assicurare l'uso a livello aziendale dell'IA. Le banche possono ispirare le assicurazioni a sviluppare il loro stack IA, ma specificamente, possono considerare differenze significative tra i due campi.

Le assicurazioni dovrebbero rimmaginare il loro coinvolgimento con i clienti, usando l'IA per fornire esperienze altamente personalizzate con un'interazione clienti fluida. Le principali compagnie di assicurazione stanno anche applicando l'IA per migliorare la loro interazione con i clienti, e combinano diversi canali di comunicazione che hanno le seguenti caratteristiche:

• chatbot di testo
• immagini che permettono ai clienti di comprendere dati complicati
• assistenti vocali che permettono ai clienti di parlare con la loro compagnia di assicurazione invece di digitare L'IA è usata per assicurare che l'esperienza del cliente non sia solo simile all'uomo, ma anche fluida e persino da canale a canale. Per illustrare il punto, quando un cliente inizia una conversazione usando l'app mobile e la prosegue tramite una telefonata, l'IA considererà l'input precedente, quindi il cliente non dovrà inserire nuovamente le informazioni.

Adozione dei consumatori di IA generativa

L'IA generativa sta anche venendo riconosciuta dai clienti. Delle persone che utilizzano applicazioni di IA generativa come ChatGPT, il 29 percento cerca informazioni, consulenza o raccomandazioni finanziarie o di investimento. L'aumento del numero di consumatori che usano strumenti di IA generativa per compiti come preventivi assicurativi lascerà le assicurazioni senza scelta se non portare la loro consulenza, comunicazione del valore del prodotto e trasparenza dei prezzi al livello successivo.

Il livello di processo decisionale guidato dall'IA esplora montagne di dati che sono stati creati attraverso i diversi canali per offrire un'esperienza molto personale del cliente e del dipendente. Questo livello:

• aumenta le decisioni attuali di fissazione dei prezzi e underwriting
• supporta le decisioni sui sinistri
• migliora l'accuratezza dei sinistri attraverso la valutazione dinamica dei punti dati inclusi note del perito, foto dei danni, presentazione testo o documenti e storico dei sinistri Indicativamente, un'assicurazione ha creato un magazzino prodotti consolidato dove i documenti di polizza attraversano l'azienda globale; gli agenti del call center possono rispondere facilmente a domande su copertura, esclusioni, tra gli altri. Nello spazio di proprietà e infortuni, i dati IA e sinistri vengono usati insieme da molte assicurazioni per rilevare nuovi fattori di rischio, inclusi stime di danni causati dal clima.

Funzioni IA avanzate

Con lo sviluppo della tecnologia IA, le principali compagnie di assicurazione stanno lasciando i modelli predittivi tradizionali e girando verso funzioni avanzate come:

• sistemi multi-agente
• ragionamento multi-passo

Agenti IA generativa

L'uso dell'IA sta venendo rivoluzionato attraverso l'IA agentica. Gli agenti IA generativa sono sofisticati sistemi IA capaci di applicazione del giudizio e sono generalmente orientati verso la conversazione con un utente basato su vasta comprensione scientifica e dati storici. Diversi agenti sono coinvolti in sforzi collaborativi di realizzazione, inclusi imaging satellitare e drone per valutare e prevenire i danni. Sono anche incredibilmente perspicaci, offrono assistenza in tempo reale agli agenti umani e propongono piani d'azione appropriati. Il potenziale degli agenti IA generativa è di contribuire a:

• maggiore coinvolgimento dei clienti
• automazione di processi complicati
• produttività aumentata

Ragionamento multi-passo

Il ragionamento multi-passo, a sua volta, permette a un sistema IA di dividere un problema complesso in più passi più piccoli e gestibili e successivamente affrontare ciascuno di essi...

Un livello di infrastruttura robusto, spesso costruito attraverso sviluppo software IA personalizzato, offre le caratteristiche che permettono all'IA di operare e generare valore, come pipeline di apprendimento automatico che possono eseguire modelli IA grandi a bassi costi.

Decisione di costruire, comprare o associarsi

Prendere la decisione se sviluppare capacità IA internamente e stabilire proprietà intellettuale, o esternalizzare lo sviluppo di potenziali IA che possono diventare fonti di IP di alto valore in futuro è una decisione ad alto rischio tra le assicurazioni che influenza il loro ridimensionamento, differenziazione e reattività al mercato.

Sviluppo interno

Lo sviluppo interno di capacità IA può permettere soluzioni personalizzate che corrispondono meglio alle esigenze di un particolare business e possono mantenere il "segreto commerciale" di un'assicurazione, allo stack di capacità IA con un fossato di protezione, che dà un migliore controllo e opportunità di differenziazione. Tuttavia, questa strategia richiede investimenti considerevoli in talento specifico, infrastruttura e cicli di sviluppo a lungo termine, che, tuttavia, non si dimostrano sempre convenienti.

Acquisizione di soluzioni IA

Per contrasto, acquisire soluzioni IA attraverso fornitori consolidati permetterà un'implementazione più rapida e si baserà su tecnologia comprovata, ma sarà limitata in termini di:

• personalizzazione
• integrazione
• costo a lungo termine
• dipendenza dalla roadmap dei prodotti di terze parti
• esecuzione media del mercato attraverso l'utilizzo di strumenti e capacità già in uso da altri

Approccio ibrido

Una soluzione mista attraverso una partnership tecnologica può rappresentare un compromesso tra scalabilità e controllo strategico. Esternalizzando i servizi delle assicurazioni che forniscono soluzioni standardizzate incorporando l'IA generativa, in particolare, nelle operazioni aziendali, inclusi finanza, risorse umane e approvvigionamenti, le assicurazioni possono dedicare risorse interne alle operazioni principali delle aziende che includono underwriting e gestione dei sinistri. Th...

Le assicurazioni devono investire in soluzioni di piattaforma dati e infrastrutture dati necessarie per addestrare e scalare sistemi IA multi-agente, e avere un'integrazione fluida delle funzioni aziendali. Un'infrastruttura cloud ibrida, cioè una miscela di data center on-premise e ambiente cloud pubblico, deve essere sviluppata per essere scalabile. I processori di prodotti core altamente configurabili sono anche progettati per assicurare flessibilità ed efficienza. Le assicurazioni devono considerare la qualità e disponibilità dei dati sul fronte della governance dei dati, ma anche la sfida di gestire informazioni sensibili. Quando i sistemi legacy diventano una sfida, le assicurazioni dovranno aggiornare il loro ambiente IT per supportare l'adozione di IA su larga scala.

L'implementazione di successo dell'IA richiede una cultura di innovazione, cambiamento di mentalità e sviluppo di capacità, tuttavia le organizzazioni tendono a sottovalutare i livelli di resistenza e volontà di adottare un nuovo approccio al lavoro. È necessario fornire ai dipendenti le competenze appropriate e formare una visione chiara del ruolo facilitatore dell'IA nell'aiutarli a lavorare. Le migliori assicurazioni hanno organizzato programmi di change management che si concentrano su:

• modellamento dei ruoli di leadership
• articolazione del valore dell'IA
• programmi completi di costruzione delle capacità
• l'avanzamento dei giusti framework di performance

Affrontare le preoccupazioni dei dipendenti

L'adozione di tecnologie IA nelle organizzazioni può rendere i dipendenti ansiosi per le loro funzioni. Tuttavia, la storia ha dimostrato che la tecnologia solitamente introduce nuove esigenze e opportunità e quindi vengono creati nuovi ruoli e responsabilità. Infine, l'implementazione dell'IA nei flussi di lavoro dovrà basarsi sullo sviluppo del senso di proprietà condivisa e responsabilità verso l'implementazione dell'IA nell'organizzazione.

La tecnologia è solo metà della battaglia

L'eccellente tecnologia non è sufficiente poiché è metà della battaglia. L'altra metà è fare in modo che i dipendenti applichino effettivamente l'IA nella loro routine quotidiana, e muovere l'ago nel modo in cui il lavoro viene svolto, sia attraverso l'automazione che l'aumento.

L'esperienza suggerisce che l'uso dell'IA è un requisito inevitabile per rimanere competitivi. Non ci sono molte assicurazioni dominanti che siano completamente operazionalizzate con l'IA, tuttavia è un esempio allettante che altre aziende che cercano di cogliere l'opportunità di cambiare dovrebbero seguire. Queste assicurazioni hanno già il vantaggio e i nuovi sviluppi tecnologici hanno fornito loro i mezzi per accelerare ancora di più.

La trappola del purgatorio dei piloti

Gli altri sono intrappolati nel purgatorio dei piloti e cadono nelle numerose trappole:

• Non hanno l'approccio aggressivo di IA a livello aziendale con risultati finanziari quantificabili che possono muovere l'azienda fuori dalla sua inerzia IA
• Non riconoscono l'intera scala dei requisiti di investimento e quindi fanno sforzi su piccola scala e frammentari con ROI inferiore
• Sono orientati verso casi d'uso ristretti piuttosto che trasformare il dominio
• Non sviluppano componenti riutilizzabili di linea di business per ridurre il valore dell'IA a lungo termine
• Dipendono anche eccessivamente da soluzioni pronte all'uso, che li allineano meno con le loro peculiarità aziendali e cannibalizzano la loro stessa capacità di produrre proprietà intellettuale di nuova era

Per stare al passo con il mondo che cambia rapidamente, le compagnie di assicurazione devono adottare una prospettiva radicale a livello aziendale sull'IA, ricablare completamente l'azienda e integrare l'IA in tutti i loro processi. Questo include:

• costruire sistemi specifici dell'azienda
• addestrare modelli IA su dati interni
• ri-strumentare i processi aziendali per superare la concorrenza nelle linee e mercati selezionati
• rivalutare il modello operativo
• riutilizzare l'IA con componenti riutilizzabili per raggiungere il suo potenziale trasformativo Il ricablaggio delle operazioni con l'IA per prima fornirà alle assicurazioni valore aziendale a lungo termine e supererà i loro concorrenti.