In che modo il settore assicurativo sta sfruttando l'intelligenza artificiale (Artificial Intelligence)!

Timestamp: 13 ottobre 2021 10:17
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stallino

L’assicurazione è uno dei settori più critici che esista; è ciò che salva le persone e le organizzazioni dal cadere in difficoltà finanziarie dopo una crisi o un evento imprevisto. Tuttavia, è spesso considerato il settore meno innovativo, con processi obsoleti, procedure lunghe e ritardi, sistemi IT legacy e molti clienti insoddisfatti e persino scontenti.

Con il cambiamento demografico e una popolazione in rapida crescita di millennial esperti di tecnologia e che amano eseguire le proprie transazioni bancarie e finanziarie online, è diventato indispensabile per ogni organizzazione del settore bancario e finanziario soddisfare le loro esigenze. Le prove dimostrano che i millennial hanno maggiori probabilità di acquistare un’assicurazione online se il tempo e i costi sono inferiori, a differenza della fascia demografica di mezza età e più anziana che preferisce acquistare un’assicurazione dopo aver incontrato e discusso le opzioni con un assicuratore. Pertanto, il settore assicurativo sta lentamente e costantemente cercando di uscire da questa reputazione di essere tecnologicamente obsoleto e di fornire esperienze cliente incoerenti e piene di attriti. Come? Attraverso una trasformazione digitale guidata dall’Intelligenza Artificiale (AI) e dal Machine Learning (ML). Per comprendere efficacemente come la tecnologia e l’intelligenza artificiale abbiano sconvolto e rivoluzionato il settore assicurativo, dobbiamo prima guardare a come il settore sta sfruttando l’intelligenza artificiale.

Valutazione del rischio: Il fulcro del settore assicurativo è il rischio e la sua effettiva valutazione/valutazione. Utilizzando l’intelligenza artificiale e il machine learning, gli assicuratori possono sfruttare l’enorme quantità di dati per valutare i rischi con maggiore precisione, comprendere nuove correlazioni e modelli, ottenere informazioni più approfondite, fare previsioni migliori e, di conseguenza, personalizzare i propri piani e adeguare i propri premi. Ad esempio, attraverso l’intelligenza artificiale e il machine learning, se l’azienda rileva che un particolare gruppo di assicurati corre un rischio maggiore di affrontare effettivamente un incendio, allora l’azienda può adeguare il premio di conseguenza.

Assunzioni: affinché riassicuratori e sottoscrittori possano svolgere i propri compiti in modo efficace e senza soluzione di continuità, l'intelligenza artificiale raccoglie in modo efficiente dati da diverse fonti interne ed esterne e fornisce insight approfonditi e intelligenti. Assumendo il controllo del diluvio di dati e sfruttandolo, i dirigenti assicurativi possono passare dalla mentalità di rilevamento e riparazione a una filosofia di previsione e prevenzione, ridurre le congetture nel settore assicurativo, prendere decisioni accurate basate sui dati e sviluppare un vantaggio competitivo per l'organizzazione.

Assistenza 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX per gli acquirenti di prodotti assicurativi: L’intelligenza artificiale sotto forma di robot conversazionali è in grado di gestire volumi molto maggiori di acquirenti di assicurazioni. Gestiscono in modo efficace ed efficiente grandi volumi di domande, forniscono consulenza automatizzata e consigli personalizzati ai clienti attraverso conversazioni a più turni, naturali e orientate agli obiettivi. I bot conversazionali, quindi, consentono alle organizzazioni di automatizzare in larga misura il processo di gestione delle query. Pertanto, gli agenti umani possono essere liberi dalla fatica e dall’assoluta monotonia di gestire richieste regolari e intervenire quando richiesto per personalizzare, convincere e convertire gli acquirenti. Tale consulenza automatizzata fa risparmiare tempo nel fornire un preventivo al cliente, consentendogli di prendere decisioni di acquisto assicurativo rapide e basate sui dati.

Aumenta le conversioni da parte di agenti umani con i chatbot come assistenti degli agenti dal vivo: È impossibile per gli agenti umani gestire in modo efficace e produttivo grandi volumi di dati su base giornaliera, effettuare conversioni e vendere prodotti. I chatbot dotati di funzionalità ML possono essere programmati e addestrati a fungere da assistenti alle vendite dal vivo per gli agenti. I chatbot raccolgono, raccolgono e analizzano voluminosi dati provenienti da varie fonti, rendendo disponibili informazioni chiave agli agenti politici mentre presentano proposte ai potenziali clienti. Questi bot conversazionali mettono tempestivamente a disposizione degli agenti umani informazioni pertinenti e approfondimenti di alta qualità e consigliano i prodotti giusti in base al profilo del cliente. In questo modo, gli agenti umani non solo convertono i clienti, ma effettuano anche l'upselling e il cross-selling dei prodotti giusti e aumentano il valore della vita del cliente.

Assistente all'onboarding: È un processo lungo e complicato che va dalla preparazione e fornitura di preventivi ai clienti, al convincerli a scegliere una polizza, alla preparazione dei documenti politici per farli pagare e inserirsi nella polizza. Conosciuto come processo quote-to-cash (QTC), il tempo e i costi derivanti da questo processo per gli agenti umani contribuiscono a ridurre le loro cifre di vendita e all'incapacità di generare entrate aggiuntive adeguate. Con l'aiuto di bot conversazionali che possono essere programmati e addestrati a fungere da assistenti all'onboarding, è possibile automatizzare una parte significativa del processo, ridurre il tempo e lo sforzo richiesti e consentire agli agenti umani di concentrarsi sulla conversione di nuovi clienti. Questi assistenti onboarding possono risolvere qualsiasi domanda dei clienti, aiutarli a trovare medici/ospedali in rete, comprendere la copertura del piano, ecc.

Gestione dei reclami: Presentare richieste di indennizzo e ottenerle è spesso un compito estenuante ed emotivo che richiede molto tempo e costi elevati perché i clienti presentano richieste di indennizzo dopo un evento importante come un incidente o una calamità naturale o la malattia/morte di un membro della famiglia. Come nel caso dell’assistenza personalizzata agli acquirenti di polizze, i bot conversazionali si automatizzano per gestire chiamate voluminose nel processo di richiesta di risarcimento, che molto spesso comporta domande ripetitive. Gli agenti umani possono intervenire quando richiesto e utilizzare la cronologia completa delle conversazioni per gestire domande e problemi più complessi. Con i chatbot e l’intelligenza artificiale, il tempo di aggiudicazione dei sinistri è ridotto e la percentuale di rilevamento delle frodi è aumentata.

Esperienze cliente coerenti e di alta qualità: Conversazioni dinamiche e significative in linguaggio naturale attraverso bot conversazionali hanno consentito alle organizzazioni assicurative di fornire esperienze cliente di alta qualità, fluide e coerenti riducendo i tempi di attesa e i livelli di frustrazione dei clienti. Hanno consentito ai clienti di impegnarsi nel self-service, comprendere meglio il gergo assicurativo e semplificare il processo di richiesta di risarcimento. Ad esempio, le disposizioni che consentono ai clienti dell'assicurazione auto di presentare richieste di risarcimento tramite l'app mobile facendo clic sulle immagini e inviando la richiesta immediatamente hanno contribuito a ridurre tempo, denaro e costi fastidiosi per i clienti.

L’impatto dell’intelligenza artificiale conversazionale nel settore assicurativo

Come accennato in precedenza, la trasformazione digitale e l’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore assicurativo sono lente ma costanti. Per alcuni aspetti, come l’utilizzo dei chatbot per l’assistenza onboarding e l’assistenza personalizzata alle vendite, molti attori hanno già adottato o stanno adottando la tecnologia IA, mentre per altri aspetti l’adozione dell’IA deve ancora avvenire a pieno titolo. Nei prossimi anni, il settore assicurativo nel suo complesso trarrà vantaggio dall’operatività dell’intelligenza artificiale.

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

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