A utilização da IA nos seguros tem sido apontada como um dos desenvolvimentos mais inovadores, que resulta em benefícios económicos e sociais substanciais que eventualmente melhoram a partilha de riscos e melhoram a redução, mitigação e prevenção de riscos. As companhias de seguros podem responder atempadamente aos requisitos e garantir que podem fornecer um serviço de alta qualidade ao cliente que prometem através da automação.
Os operadores de seguros convencionais têm sido predominantemente lentos a reagir às mudanças tecnológicas. Um Deloitte study afirmou que, embora quase todas as indústrias tenham alcançado sucesso com IA ou tenham começado a investir em IA, a indústria de seguros parece estar substancialmente atrasada, com apenas 1,33% das companhias de seguros investindo em IA, em comparação com 32% em software e tecnologias de Internet. . Com o advento das startups da InsureTech e dos operadores históricos de tecnologia, o cenário está mudando rapidamente. Eles podem oferecer pagamentos de sinistros mais rápidos, maior transparência de preços e políticas sob demanda, ao mesmo tempo em que reduzem os custos e os recursos necessários. A dinâmica em mudança abre oportunidades para o cenário de seguros habilitado pela IA em todo o mundo.
Casos de uso de IA e aprendizado de máquina em seguros
O papel da IA nos seguros tem crescido a passos largos, desde o processamento de sinistros até à conformidade, passando pela mitigação de riscos e análise de danos. Por exemplo, a Automação Robótica de Processos (RPA) está sendo usada para realizar tarefas repetidas para que as equipes operacionais possam se concentrar em ações mais complexas. A IA está mudando fundamentalmente a forma como as seguradoras têm operado ao longo dos anos.
Existem imensas oportunidades para passar da codificação tradicional de processos complexos para um uso iterativo de modelos de IA treinados em grandes conjuntos de dados (empresariais). A IA tem um potencial incrível em toda a cadeia de valor do seguro, desde o marketing até a subscrição e gestão de sinistros. A indústria está a crescer a um ritmo rápido, prevendo-se que ultrapasse os 2,5 mil milhões de dólares até 2025. Este marco indica uma taxa composta de crescimento anual de 30,3% entre 2019 e 2025.
- Processamento de reclamações
- Detecção de fraude em sinistros
- Julgamento de Reivindicações
- Subscrição Automatizada
- Entrada de envio
- Preços e gerenciamento de risco
- Manutenção de políticas
- Distribuição de Seguros
- Recomendação de produto
- Análise de danos materiais
- Inspeções Automatizadas
- Previsão do valor da vida do cliente
- Análise de fala
- Segmentação de clientes
- Balanceamento de fluxo de trabalho para agentes
- Autoatendimento para gerenciamento de políticas
- Previsão de volume de reclamações
#1 em processamento de reclamações
Impulsionadas por requisitos políticos e legais, as seguradoras precisam garantir que os sinistros atendam aos critérios exigidos ao longo de todo o ciclo do processo. Compreensivelmente, é uma tarefa árdua lidar com milhares de reclamações e dúvidas de clientes, o que torna isso demorado. O Machine Learning torna todo o processo eficiente e eficaz. Ele melhora drasticamente a cadeia de valor dos processos de sinistros, desde a movimentação dos sinistros até o relatório inicial, análise e, por fim, estabelecimento de contato com os clientes. O processo economiza tempo e libera os funcionários para se concentrarem em reclamações mais complexas e no contato direto com o cliente.
#2 Detecção de fraude de sinistros
Um estudo do Federal Bureau of Investigation sobre companhias de seguros dos EUA revelou que o custo total da fraude em seguros (seguros não relacionados à saúde) está próximo de mais de US$ 40 bilhões por ano Isso significa que a fraude em seguros custa à família média dos EUA entre 400 e 700 dólares por ano, sob a forma de prémios aumentados. Estas estatísticas surpreendentes refletem a extrema necessidade de ferramentas automatizadas de detecção de roubo altamente precisas para capacitar as companhias de seguros a melhorar o seu processo de devida diligência.
#3 Julgamento de Reivindicações
O relatório do Índice do Conselho de Qualidade Acessível (CAQH) revela que a automatização da elegibilidade e da verificação de sinistros pode levar a uma economia anual de US$ 5,2 bilhões apenas em seguros de saúde. O processo de automação de iniciação de sinistros economiza tempo para as seguradoras com a ajuda de um chatbot que interage com os clientes e coleta as informações necessárias. Através dos chatbots, as informações podem ser capturadas em um formato estruturado e uma validação de primeiro nível pode ser realizada durante o processo de iniciação do sinistro. O estudo do Fórum Econômico Mundial (WEF) revelou que, até 2022, 62% do armazenamento e dos processos de dados de uma organização seriam executados por meio de computadores. Com a crescente expansão da automação, investir em sistemas de autojulgamento ajudará as organizações a permanecerem relevantes em breve.
#4 Subscrição Automatizada
Convencionalmente, a subscrição de seguros dependia fortemente dos funcionários para analisar dados históricos e tomar decisões informadas. Além disso, eles tiveram que aliviar riscos e agregar valor ao cliente trabalhando com sistemas, processos e fluxos de trabalho aleatórios. A automação inteligente de processos simplifica a experiência de subscrição, fornecendo algoritmos de aprendizado de máquina que coletam e dão sentido a grandes quantidades de dados. Ele também melhora o desempenho das regras, gerencia taxas de aceitação direta (STA) e evita erros de aplicação. Ao automatizar a maior parte do processo, os subscritores podem concentrar-se apenas em casos complexos que podem exigir atenção manual.