Di Thorsten Hein, Responsabile Principale del Marketing di Prodotto, Soluzioni per il Rischio, la Frode e la Compliance, SAS.
Il settore assicurativo, intrinsecamente ricco di dati, si è sempre affidato all'analisi – e in misura crescente all'intelligenza artificiale (IA) – per trasformare il modo in cui i dati vengono sfruttati e per trarne un vantaggio commerciale. Per anni, il settore assicurativo ha utilizzato dati e metodi analitici per gestire i rischi potenziali, migliorare il servizio clienti, fornire una tariffazione precisa e aumentare la redditività. L'aggiunta di nuovi strumenti di IA permette di creare ancora più valore.
L'utilizzo responsabile dei dati e delle soluzioni di IA per le assicurazioni aiuta a contrastare le frodi, a ottimizzare i processi, a rafforzare la fedeltà dei clienti e a migliorare la qualità delle previsioni, consentendo di continuare a innovare, dal preventivo all'indennizzo.
Di seguito sono riportati otto esempi che dimostrano come l'adozione dell'IA nelle soluzioni assicurative possa accrescere il valore per i clienti, le compagnie di assicurazione e gli azionisti.
Otto Esempi di Trasformazione del Settore Assicurativo grazie all'IA
1. Rilevamento delle Frodi Potenziato dall'IA
Il costo delle dichiarazioni di sinistri fraudolenti ammonta a diversi miliardi ogni anno per le compagnie di assicurazione. L'analisi avanzata permette agli assicuratori di migliorare la rilevazione delle frodi analizzando le tendenze e identificando le anomalie che potrebbero indicare attività fraudolente. Le analisi predittive, associate alle tecniche di machine learning, consentono una prevenzione e una rilevazione delle frodi ancora più efficaci.
La rilevazione delle frodi basata sull'IA utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i modelli e identificare le anomalie che potrebbero indicare attività fraudolente. Utilizzando modelli predittivi e tecniche di deep learning, gli assicuratori possono individuare automaticamente le dichiarazioni sospette per un'analisi successiva.
Questa capacità offerta dall'IA consente alle compagnie di assicurazione di realizzare risparmi riducendo gli indennizzi fraudolenti e l'impegno umano. Ne beneficiano anche i clienti, che otterranno premi assicurativi più bassi. La diminuzione delle perdite legate alle frodi ha un impatto diretto e positivo sulla redditività e sul valore per gli azionisti.
2. Miglioramento dell'Interazione con il Cliente tramite LLM e Chatbot
Quando si parla di servizio clienti e IA, la maggior parte delle persone pensa al ruolo svolto dai grandi modelli linguistici (LLM) nei chatbot utilizzati per interagire con i clienti. Tuttavia, l'IA, in particolare l'IA generativa (GenAI), non si limita solo a questo.
Le capacità dell'IA offrono agli assicuratori la possibilità di fornire risposte più rapide e accurate alle richieste dei clienti, oltre a semplificare l'elaborazione delle richieste di indennizzo con analisi dei dati in tempo reale. Questo si traduce in una maggiore soddisfazione del cliente e tassi di fidelizzazione più elevati, elementi essenziali per una redditività sostenibile. I clienti soddisfatti hanno maggiori probabilità di rimanere fedeli e di raccomandare il loro assicuratore, favorendo la crescita.
3. Personalizzazione di Prodotti e Servizi Assicurativi
Utilizzando l'IA nelle soluzioni assicurative per analizzare i dati dei clienti, le aziende ottengono informazioni precise sul comportamento e sulle preferenze dei loro assicurati, il che consente loro di proporre prodotti e servizi altamente personalizzati. Ad esempio, i modelli guidati dall'IA possono identificare i tipi di copertura preferiti dai diversi segmenti di clientela, permettendo agli assicuratori di adattare le loro offerte in modo più efficace.
4. Sottoscrizione delle Polizze più Accurata e Veloce
La sottoscrizione stabilisce il profilo di rischio e il premio appropriato per ogni polizza assicurativa. Tuttavia, i metodi tradizionali di sottoscrizione si basano principalmente su dati storici, che a volte sono meno precisi dei dati in tempo reale.
Allo stesso tempo, i dati in tempo reale possono essere incompleti e contenere bias. I sottoscrittori utilizzano strumenti e tecnologie di IA che sfruttano grandi quantità di dati provenienti da più fonti, incluse dati alternativi come i social network, i rating di credito e la telematica. Possono anche creare dati sintetici per aggirare problemi di carenza di dati o vincoli di privacy. Questi diversi pool di dati migliorano la precisione delle valutazioni dei rischi.
Utilizzando l'IA e gli strumenti di business intelligence, gli assicuratori possono semplificare il processo di sottoscrizione rendendolo più rapido e preciso. Ciò riduce i costi operativi e l'esposizione ai rischi. Il miglioramento dell'accuratezza delle sottoscrizioni nel settore dei servizi finanziari si traduce anche in migliori performance finanziarie e minori tassi di perdita.
5. Applicazione dell'IA Generativa (GenAI) nel Settore Assicurativo
Un'indagine condotta da Coleman Parkes su 236 responsabili del settore assicurativo ha rivelato che 9 assicuratori su 10 prevedono di investire nell'IA generativa nei prossimi anni. Gli assicuratori intervistati hanno citato la privacy e la sicurezza dei dati come due delle loro principali preoccupazioni riguardo alla GenAI. Hanno anche menzionato la necessità di formazione, di tecnologie di governance, di trasparenza e di responsabilità.
Sul fronte positivo, le organizzazioni che hanno adottato la GenAI (in tutti i settori) riscontrano numerosi benefici come una migliore fidelizzazione della clientela, un'ottimizzazione dell'esperienza e della soddisfazione dei dipendenti e una riduzione dei costi operativi.
6. Elaborazione Efficiente e Rapida dei Sinistri
Un trattamento rapido e preciso delle richieste di indennizzo è essenziale per il successo di qualsiasi impresa assicurativa. L'IA semplifica l'analisi delle dichiarazioni di sinistro e la loro gestione con analisi in tempo reale, accelerando l'intero processo. I sistemi avanzati basati sull'IA possono automatizzare diverse fasi del processo, dalla richiesta di indennizzo iniziale alla liquidazione finale.
I processi di elaborazione dei sinistri ottimizzati dall'IA migliorano la soddisfazione del cliente riducendo i tempi di attesa e aumentando la trasparenza. Per le compagnie di assicurazione, questo si traduce in una riduzione dei costi amministrativi, nonché in una diminuzione dei rischi di errori o del numero di dichiarazioni fraudolente non rilevate. Infine, ciò migliora la reputazione e la redditività dell'impresa.
7. Modellazione Predittiva e Gestione Proattiva del Rischio (IoT)
In alcuni tipi di assicurazioni, come l'assicurazione sui beni e danni o l'assicurazione sulla vita, la modellazione predittiva basata sull'IA può rivelarsi l'elemento chiave di una strategia vincente. Integrando i dati provenienti da dispositivi e sensori IoT, gli assicuratori possono monitorare lo stato dei beni assicurati in tempo reale e anticipare i problemi potenziali prima che abbiano un impatto.
Questo approccio proattivo che utilizza l'IA in ambito assicurativo non solo riduce il rischio di richieste di indennizzo significative, ma offre anche valore ai clienti che vedono le loro perdite limitate e la durata della vita dei loro beni prolungata. Per gli azionari, la riduzione del numero e della gravità delle richieste di indennizzo si traduce in una migliore stabilità finanziaria e profitti accresciuti.
8. Ottimizzazione delle Strategie di Marketing e Acquisizione Clienti
L'IA offre agli assicuratori nuovi modi per ottimizzare le loro strategie di marketing e i loro sforzi per acquisire nuovi clienti. Analizzando i dati demografici, i comportamenti di acquisto e le impronte digitali, i modelli di IA possono identificare i clienti potenziali che potrebbero avere bisogno dei loro prodotti. Le analisi basate sull'IA possono anche aiutare gli assicuratori a creare campagne marketing altamente mirate e a generare lead qualificati.
Le compagnie di assicurazione si trovano di fronte a sfide complesse, ma anche a grandi opportunità. La tecnologia dell'IA apre la strada mentre gli assicuratori cercano nuovi modi per gestire i rischi. Per scoprire le ultime innovazioni, è possibile visitare l'hub di SAS sulle tendenze del settore assicurativo.