Le nuove tecnologie al servizio delle Assicurazioni

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Nuove tecnologie al servizio delle Assicurazioni - Injenia

Nuove tecnologie al servizio delle Assicurazioni - Injenia

Anche i player nel mondo delle assicurazioni, nella rincorsa a una inevitabile e compiuta trasformazione digitale, stanno sempre più concentrando l’attenzione sui progressi di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), alla ricerca di nuovi strumenti e nuove metodologie per affrontare le sfide aziendali lungo tutta la catena del valore assicurativo. 

Injenia mette a frutto l’esperienza maturata in anni di sviluppo di progetti di ML e AI per supportare le aziende che operano nelle Assicurazioni nel raggiungere i loro obiettivi di business.

 

Dalle tecnologie digitali all’automatizzazione dei processi

 

Il settore assicurativo sta attraversando un momento complesso ed esaltante, nel passaggio al digitale: il Claims Process (processo di reclamo), poggia ancora tutto o in parte su una gran mole di documenti cartacei e per questo spesso è caratterizzato da procedure lente e pagamenti ancora più lenti. Le nuove tecnologie sviluppate in ambito ML e AI offrono in questo contesto un aiuto importante perché possono eseguire in modo automatico le attività ripetitive che gli operatori svolgono ancora a mano.

Oltre alla necessità di migliorare l’operatività interna, un altro fattore sta accelerando l’abbandono di pratiche analogiche: anche i clienti chiedono infatti livelli di servizio comparabili a quelli di settori in cui la Customer Experience assicura ormai qualità, velocità e personalizzazione. Ma non si tratta semplicemente di un’inevitabile apertura alle tecnologie digitali. 

Sono le nuove opportunità di automatizzazione di processi (o di moduli di processi) che aprono per il settore prospettive particolarmente interessanti, lasciando intravedere la possibilità di liberare i dipendenti da tutte quelle attività a basso valore che potrebbero essere svolte con maggiore efficienza dalle macchine. Gli assicuratori stanno progressivamente riconoscendo il potenziale dell’AI nelle sue varie applicazioni, in diverse aree di intervento: dalla previsione della sottoscrizione alla stima delle probabilità di perdita dell’assicurato, dalla determinazione dei prezzi dei prodotti alla gestione dei sinistri, dalla rilevazione delle frodi alla Customer Experience e al supporto alla vendita.

 

Chatbot e tool di elaborazione dati: il futuro dell’assicurazione è nell’intelligenza artificiale

 

Diverse soluzioni tecnologiche basate sull’intelligenza artificiale sembrano destinate a rivoluzionare il settore assicurativo, due in particolare:

  • i chatbot, che forniscono assistenza al consumatore nella ricezione dei pagamenti e dei reclami e nella gestione dei rimborsi dei sinistri, analizzando la documentazione tecnica, per esempio relativa alla cartella medica di un utente, e riducendo i tempi di risposta: interfacce conversazionali che arricchiscono la User Experience di ricerca con nuove funzionalità;
  • i tool di elaborazione di immagini e di dati visivi che usano tecniche di ML per semplificare e ottimizzare il processo del reclamo, andando a individuare i danni relativi agli incidenti direttamente attraverso le fotografie e stimando gli eventuali premi da corrispondere all’assicurato. Oltre a classificare il danno questi strumenti sono  in grado di predire una forbice di costo del sinistro attraverso l’utilizzo dei dati storici sulle riparazioni (listino componenti, manodopera, telemetrie scatole nere).

 

Perché le tecnologie legate all’intelligenza artificiale evolvano in direzioni di sempre maggiore efficacia ed efficienza, impattando positivamente sullo spazio assicurativo, dovrà crescere contestualmente  la capacità di rilevare, strutturare e interpretare i dati.

 

Centralità dei dati non strutturati

 

I dati hanno sempre avuto un ruolo centrale nel settore assicurativo ma oggi più che mai le organizzazioni sono sopraffatte da quantità enormi, provenienti da una moltitudine di fonti. 

In un recente articolo di Accenture, emerge come la maggior parte delle compagnie assicurative tratti solo il 10-15% dei dati a cui hanno accesso, la maggior parte dei quali sono dati strutturati immagazzinati in database tradizionali. Ciò significa non solo che le stesse organizzazioni non riescono ad estrarre valore da un significativo “sommerso” di dati strutturati, ma che trascurano le preziose intuizioni nascoste nei dati non strutturati. 

Uno dei maggiori vantaggi del ML è che può essere applicato con successo a set di dati strutturati, semistrutturati o non strutturati per formulare con maggiore precisione predittiva ipotesi su rischio, reclami e comportamento del cliente.

 

Alcuni casi d’uso: Claims processing, Prevenzione frodi, Gestione documentale

 

Claims processing

Il ML può essere efficacemente utilizzato per migliorare l’efficienza operativa automatizzando i processi di reclamo, a partire dall’acquisizione delle richieste di risarcimento. È possibile così ridurre i tempi di liquidazione dei sinistri e migliorare l’esperienza del cliente. Modelli di intelligenza artificiale permettono anche agli assicuratori una migliore valutazione delle fasce di costo dei sinistri, consentendo di effettuare indagini mirate che si basano sulle indicazioni, più accurate, fornite dagli algoritmi.

 

Prevenzione frodi 

Le compagnie assicurative perdono circa 30 miliardi di dollari all’anno a causa di frodi. Grazie alle tecniche di ML e di AI  è possibile identificare potenziali richieste fraudolente

in modo più veloce e più preciso attingendo, oltre che a dati strutturati, a dati non strutturati e semistrutturati, come richieste di risarcimento e documenti. Rilevare i rischi nelle prime fasi del processo garantisce agli assicuratori, tra l’altro, un risparmio considerevole sui costi legati all’impiego di consulenti.

 

Gestione documentale

Secondo Gartner, a livello globale sempre più imprese stanno integrando modalità interamente automatizzate nella catena del valore, anche assicurativo: la spesa mondiale in questo tipo di tecnologie, che  nel 2018 valeva 680 milioni di dollari, si avvia a sfiorare i 2,4 miliardi nel 2022. L’uso di ML e AI è in crescita anche nel settore della gestione sinistri, in particolare nelle attività di supporto della gestione dei flussi documentali. I nuovi strumenti consentono infatti la presa in carico di un numero elevato di aperture per singolo cliente e la possibilità di ottimizzare l’intero processo di gestione della documentazione prodotta durante la liquidazione, inclusi testi scritti integralmente a mano.

Il ruolo della tecnologia nell’ecosistema è in continua evoluzione e per prevederne i futuri sviluppi, anticiparli, indirizzarli e governarli è necessario aver acquisito una notevole maturità, in termini di competenze ed esperienza, e Injenia si colloca decisamente tra i protagonisti di questa stagione di maturità.

 

La Claims Management Solution di Injenia

Forte di numerosi progetti di ML e AI realizzati per le principali realtà economiche italiane, Injenia ha sviluppato una propria soluzione distintiva per il Claims Process Management.  Le metodologie e gli strumenti messi a punto consentono di intervenire con efficacia sui casi d’uso a cui si è appena fatto riferimento, relativamente ai due touchpoint fondamentali in cui si articola il processo di liquidazione dei sinistri nel settore auto:

  • l’identificazione dei danni agli autoveicoli, attraverso tecniche di image recognition e object detection;
  • il miglioramento nella gestione del processo documentale per la liquidazione del danno alla persona, andando a riconoscere e classificare la documentazione richiesta (consenso informativo, documento di richiesta della prestazione, costo della prestazione, ricetta medica, gestione template documentali, etc.).

Le soluzioni proposte da Injenia in ambito assicurativo, in linea con i principi del Social Process Management, sfruttano inoltre l’incredibile potenziale informativo dei dati non strutturati prodotti dagli esperti di dominio. Il patrimonio di conoscenza aziendale, un patrimonio che si forma a partire dalle persone, viene così messo a valore, per raggiungere specifici obiettivi di business.

Libera il potenziale dei tuoi dati.

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