Comment l'industrie de l'assurance tire parti de l'IA (intelligence artificielle) !

L’assurance est l’un des secteurs les plus critiques qui soient ; c’est ce qui évite aux personnes et aux organisations de tomber dans des difficultés financières après une crise ou un événement imprévu. Cependant, il est souvent considéré comme le secteur le moins innovant, avec des processus obsolètes, des procédures et des retards longs, des systèmes informatiques existants et de nombreux clients insatisfaits, voire mécontents.

Avec l’évolution démographique et l’augmentation rapide de la population de millennials férus de technologie et aimant effectuer leurs transactions bancaires et financières en ligne, il est également devenu indispensable pour chaque organisation du secteur bancaire et financier de répondre à ses besoins. Il est prouvé que les millennials sont plus susceptibles de souscrire une assurance en ligne si le temps et les coûts sont moindres, contrairement aux groupes démographiques d'âge moyen et plus âgés qui préfèrent souscrire une assurance après avoir rencontré et discuté des options avec un assureur. Ainsi, le secteur de l’assurance s’efforce lentement et régulièrement de se sortir de cette réputation d’être technologiquement dépassé et d’offrir des expériences client incohérentes et pleines de frictions. Comment? Grâce à une transformation numérique menée par l'Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML). Pour comprendre efficacement comment la technologie et l’IA ont perturbé et révolutionné le secteur de l’assurance, nous devons d’abord examiner comment le secteur exploite l’IA.

Évaluation du risque: Le cœur du secteur de l’assurance est le risque et son évaluation efficace. Grâce à l’IA et au ML, les assureurs peuvent tirer parti du déluge de données pour évaluer les risques avec une plus grande précision, comprendre de nouvelles corrélations et modèles, obtenir des informations plus approfondies, faire de meilleures prévisions et, par conséquent, personnaliser leurs plans et ajuster leurs primes. Par exemple, grâce à l’IA et au ML, si l’entreprise constate qu’un groupe particulier d’assurés court un risque plus élevé d’être réellement confronté à un incendie, l’entreprise peut alors ajuster la prime en conséquence.

Souscription: Pour que les réassureurs et les souscripteurs puissent accomplir leurs tâches de manière efficace et transparente, l’IA collecte efficacement des données provenant de différentes sources internes et externes et fournit des informations approfondies et intelligentes. En prenant le contrôle du déluge de données et en les exploitant, ces dirigeants d'assurance peuvent passer d'un état d'esprit de détection et de réparation à une philosophie de prévision et de prévention, réduire les incertitudes en matière d'assurance, prendre des décisions précises et fondées sur les données et développer un avantage concurrentiel. pour l'organisation.

Assistance 24h/7 et XNUMXj/XNUMX aux acheteurs d'assurance: L'IA sous la forme de robots conversationnels est capable de gérer des volumes beaucoup plus importants d'acheteurs d'assurance. Ils gèrent de manière efficace et efficiente de grands volumes de requêtes, fournissent des conseils automatisés et des recommandations personnalisées aux clients via des conversations à plusieurs tours, naturelles et axées sur les objectifs. Les robots conversationnels permettent ainsi aux organisations d’automatiser dans une large mesure le processus de gestion des requêtes. Ainsi, les agents humains peuvent être libérés de la corvée et de la monotonie du traitement des demandes régulières et intervenir lorsque cela est nécessaire pour personnaliser, convaincre et convertir les acheteurs. Un tel conseil automatisé permet de gagner du temps pour fournir un devis au client, ce qui lui permet de prendre des décisions d'achat d'assurance rapides et basées sur les données.

1. Comment l'IA conversationnelle peut automatiser le service client

2. Chats automatisés ou en direct : à quoi ressemblera l'avenir du service client ?

3. Les chatbots en tant qu'assistants médicaux dans la pandémie de COVID-19

4. Chatbot contre. Assistant virtuel intelligent — Quelle est la différence et pourquoi s'en soucier ?

Augmentez les conversions des agents humains avec des chatbots comme assistants d'agents en direct: Il est impossible pour les agents humains de gérer quotidiennement de grands volumes de données de manière efficace et productive, de réaliser des conversions et de vendre des produits. Les chatbots dotés de capacités ML peuvent être programmés et formés pour agir en tant qu'assistants commerciaux en direct auprès des agents. Les chatbots collectent, rassemblent et analysent des données volumineuses provenant de diverses sources, mettant des informations clés à la disposition des agents politiques pendant qu'ils présentent des arguments aux clients potentiels. Ces robots conversationnels mettent en temps opportun des informations pertinentes et des informations de haute qualité à la disposition des agents humains et recommandent les bons produits en fonction du profil du client. De cette façon, les agents humains non seulement convertissent les clients, mais vendent également les bons produits et augmentent la valeur à vie du client.

Assistante d'intégration: Il s'agit d'un processus long et fastidieux consistant à préparer et à fournir des devis aux clients, à les amener à choisir une police d'assurance et à préparer les documents de politique pour les faire payer et s'impliquer dans la politique. Connu sous le nom de processus Quote-to-Cash (QTC), le temps et les coûts liés aux agents humains liés à ce processus contribuent à la baisse de leurs chiffres de vente et à leur incapacité à générer des revenus supplémentaires adéquats. Grâce à des robots conversationnels qui peuvent être programmés et appris à agir comme assistants d'intégration, il est possible d'automatiser une partie importante du processus, de réduire le temps et les efforts nécessaires et de permettre aux agents humains de se concentrer sur la conversion de nouveaux clients. Ces assistants d'intégration peuvent résoudre toutes les questions des clients, les aider à trouver des médecins/hôpitaux du réseau, à comprendre la couverture du plan, etc.

Gestion des déclarations: Déposer une réclamation et l'obtenir est souvent une tâche épuisante et émotionnelle qui demande beaucoup de temps et de tracas, car les clients déposent une réclamation après un événement majeur comme un accident ou une calamité naturelle ou une maladie/décès d'un membre de la famille. Tout comme l’assistance personnalisée aux acheteurs de polices d’assurance, les robots conversationnels s’automatisent pour gérer les appels volumineux dans le processus de réclamation, qui implique très souvent des questions répétitives. Les agents humains peuvent intervenir en cas de besoin et utiliser l’historique complet des conversations pour traiter des questions et des problèmes plus complexes. Grâce aux chatbots et à l’IA, le temps de traitement des réclamations est réduit et le pourcentage de détection de fraude a augmenté.

Expériences client cohérentes et de haute qualité: Des conversations dynamiques et significatives en langage naturel grâce à des robots conversationnels ont permis aux organismes d'assurance de fournir des expériences client de haute qualité, transparentes et cohérentes en réduisant le temps d'attente et les niveaux de frustration des clients. Ils ont permis aux clients de bénéficier du libre-service, de mieux comprendre le jargon de l'assurance et de simplifier le processus de réclamation. Par exemple, les dispositions permettant aux clients d'assurance automobile de déposer une réclamation via l'application mobile en cliquant sur les images et en soumettant la réclamation instantanément ont contribué à réduire le temps, l'argent et les coûts pour les clients.

L’impact de l’IA conversationnelle dans le secteur de l’assurance

Comme mentionné précédemment, la transformation numérique et l’adoption de l’IA dans le secteur de l’assurance sont lentes mais régulières. À certains égards, comme l’utilisation de chatbots pour l’assistance à l’intégration et l’assistance commerciale personnalisée, de nombreux acteurs ont déjà adopté ou sont en train d’adopter la technologie de l’IA, tandis qu’à d’autres égards, l’adoption à part entière de l’IA n’a pas encore été réalisée. Dans les années à venir, le secteur de l’assurance dans son ensemble bénéficiera de la mise en œuvre de l’IA.

At Robots intelligents, nous aidons les organisations à adopter l'IA conversationnelle (chatbots/assistants virtuels) pour améliorer la productivité des employés et offrir une expérience client exceptionnelle. Contactez-moi à stallin@smartbots.ai pour en savoir plus sur l'IA conversationnelle.

Source: https://chatbotslife.com/how-the-insurance-industry-is-leveraging-ai-artificial-intelligence-6c02e1bb4db5?source=rss—-a49517e4c30b—4