17 CASOS DE USO DISRUPTIVOS DE IA E APRENDIZADO DE MÁQUINA NO MUNDO DOS SEGUROS

Sep 07, 2023
SEGUROS | 15 min READ
    
IA e ML na indústria de seguros
A crescente expansão da automação tem transformado rapidamente todos os cenários industriais com benefícios comprovados. O setor dos seguros também está a acompanhar rapidamente o movimento da IA através do seu papel equilibrado no aumento da produtividade e na redução de custos. Muitos prestadores de serviços de seguros têm sido rápidos o suficiente para automatizar tarefas rotineiras ou auxiliar na tomada de decisões humanas ao longo de toda a cadeia de valor do seguro.
Shyam Somani
Shyam Somani

Former Head

Insurance Solutions

Birlasoft

 
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.
Fique à frente
Visite nossa página de Seguros
  1. Processamento de reclamações
  2. Detecção de fraude em sinistros
  3. Julgamento de Reivindicações
  4. Subscrição Automatizada
  5. Entrada de envio
  6. Preços e gerenciamento de risco
  7. Manutenção de políticas
  8. Distribuição de Seguros
  9. Recomendação de produto
  10. Análise de danos materiais
  11. Inspeções Automatizadas
  12. Previsão do valor da vida do cliente
  13. Análise de fala
  14. Segmentação de clientes
  15. Balanceamento de fluxo de trabalho para agentes
  16. Autoatendimento para gerenciamento de políticas
  17. 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.
#5 Entrada de envios
A automação complementada por tecnologias como IA e PNL pode extrair dados de fontes estruturadas e não estruturadas, como formulários ACORD, planilhas, execuções de perdas e e-mails de corretores para ajudar os subscritores a colaborar de forma eficaz e a tomar decisões de risco mais rápidas e precisas. A automação também facilita o melhor gerenciamento de filas de envio separadas para novos negócios, renovações e endossos, em que os modelos de aprendizado de máquina classificam rapidamente centenas de envios e priorizam entradas ideais com base no apetite ao risco e nas diretrizes de triagem de subscrição.
How is AI Transforming the Semiconductor Industry: Top Use Cases and Benefits
#6 Preços e gerenciamento de riscos
A otimização de preços utiliza técnicas de análise de dados para entender as reações dos clientes às diferentes estratégias de preços de produtos e serviços e encontrar os melhores preços para uma determinada empresa, considerando seus objetivos. As seguradoras usam principalmente GLMs (Modelos Lineares Generalizados) para otimização de preços em setores como automóveis e seguros de vida. Essa técnica permite que as seguradoras entendam melhor seus clientes e equilibrem a capacidade com a demanda e gerem melhores taxas de conversão.
Da mesma forma, a automação da avaliação de riscos aumenta a eficiência operacional. Ao combinar RPA com aprendizado de máquina e tecnologias cognitivas para criar operações inteligentes, a automação da avaliação de riscos aumenta a produtividade. Como o processo automatizado reduz significativamente o tempo, as seguradoras podem oferecer uma melhor experiência ao cliente e reduzir a rotatividade.
#7 Manutenção de políticas
A entrada automatizada de detalhes de políticas permite a integração com o sistema de administração de políticas para recuperar detalhes relacionados a cada política. Isto reduz o esforço manual para encontrar e localizar campos relevantes necessários para endossos de políticas. Ele também permite o processamento paralelo para gerenciar cenários complexos em que diversas solicitações são iniciadas por clientes individuais, o que resulta na redução do tempo de resposta para processamento e manutenção de políticas. A RPA em seguros ajuda a realizar uma infinidade de operações de forma eficiente, sem envolver uma vasta navegação entre sistemas. Ele automatiza atividades transacionais e administrativas, como contabilidade, liquidações, captura de risco, controle de crédito, impostos e conformidade regulatória.
AI and Machine Learning Use Cases in Insurance
#8 Distribuição de Seguros
Os clientes de seguros visitariam uma operadora local ou contatariam um planejador financeiro para explorar opções de apólices no mundo pré-digital. Na maioria das vezes, haveria uma transportadora líder para um produto específico num mercado localizado. Com base nas informações fornecidas pelo cliente, a transportadora realizaria atividades de subscrição e compartilharia uma cotação. Os sistemas digitalizados de distribuição de seguros alteraram este quadro.
Hoje, quase todas as operadoras possuem um portal online que permite aos clientes consultar seu catálogo de produtos e serviços antes de decidir. Esta mudança no comportamento do consumidor provocou perturbações significativas no sector dos seguros. O potencial da IA vai além da subscrição ou aprovação de sinistros; poderia transformar a fase de vendas e distribuição da cadeia de valor dos seguros, beneficiando dos sofisticados algoritmos de IA disponíveis atualmente no mercado. Tecnologias digitais como reconhecimento óptico de caracteres (OCR), aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (PNL) podem ajudar as seguradoras a lucrar com o comportamento digital de um cliente.
Esta recompensa aponta para uma enorme oportunidade – com tantos potenciais clientes a pesquisar canais digitais, existe um vasto repositório de dados de clientes que o motor de IA pode aproveitar, capacitando os distribuidores a tomar decisões mais inteligentes.
#9 Recomendação de produto
As seguradoras geram muitos dados de transações todos os dias. Nesse cenário, a automação pode auxiliar as empresas na recomendação de produtos de seguros aos clientes com precisão e eficiência, melhorando eventualmente a competitividade da seguradora. Dispositivos conectados e wearables oferecem insights profundos sobre a condição física do cliente, como pressão arterial, temperatura e pulso.
Hoje em dia, a seguradora tem a oportunidade de explorar os padrões e preferências de estilo de vida do cliente. Dados de mídia social do Facebook, Twitter ou outras redes também são de grande ajuda. Ao captar e analisar as necessidades de um cliente, as companhias de seguros estão mais bem equipadas para lhes oferecer uma oferta personalizada, o que poupa tempo e dinheiro e, o mais importante, aumenta a confiança do cliente.
#10 Análise de danos materiais
A inspeção é a primeira etapa em um processo de reclamação de seguro contra danos, seja qualquer ativo - um telefone celular, um automóvel ou uma propriedade. Avaliar os danos para calcular os custos de reparação é uma tarefa difícil para as seguradoras com intervenção manual. A detecção de objetos com tecnologia de IA analisa dados e compara o nível de dano antes e depois do evento. Os modelos de aprendizado de máquina estão equipados para reconhecer peças danificadas de veículos e ajudar a estimar o custo dos reparos.
Um relatório da PwC destacou que a aplicação de drones e tecnologia de IA ao setor de seguros pode resultar em economias de até US$ 6,8 bilhões por ano. Usando o poder dos drones combinado com a detecção automatizada de objetos, o tempo necessário para resolver uma reclamação pode ser reduzido entre 25% e 50%.
#11 Inspeções Automatizadas
Por muito tempo, a estimativa de sinistros de seguro automóvel foi gerenciada manualmente por avaliadores e avaliadores de sinistros. A inspeção manual exige que o avaliador/avaliador viaje e interaja com o segurado, custando aproximadamente US$ 50 a US$ 200 por inspeção, o que a torna uma proposta cara. A liquidação de sinistros também seria mais lenta, pois leva cerca de 1 a 7 dias para a criação e estimativa do relatório.
Através do processamento de imagens baseado em IA, as seguradoras podem analisar os danos sofridos no veículo. O sistema gera então um relatório de avaliação aprofundado descrevendo as peças reparáveis e substituíveis do veículo e os seus custos estimados. As seguradoras podem reduzir os custos de estimativas de sinistros e tornar o processo altamente eficiente. Além disso, também preenche dados robustos para chegar ao valor de liquidação final.
#12 Previsão do valor da vida do cliente
O valor da vida do cliente (LTV) é uma das ferramentas mais críticas que permite às empresas confiar nos clientes e prever o valor da vida do cliente por meio do aprendizado de máquina. Um estudo conduzido pela Bain & Co. descobriram que um aumento de 5% na taxa de retenção pode levar a um aumento no lucro de uma empresa entre 25% e 95%. Algoritmos de aprendizado de máquina usam o histórico de compras de um cliente e o combinam com um grande estoque de produtos para descobrir padrões ocultos e agrupar produtos semelhantes.
Esses produtos são então disponibilizados aos clientes, o que acaba incentivando a compra do produto. Compreender o valor vitalício do cliente permite que as seguradoras encontrem o equilíbrio perfeito entre retenção e aquisição de clientes.
#13 Análise de fala
Antigamente, as seguradoras possuíam uma quantidade limitada de dados para avaliar o perfil de um cliente. Além disso, os executivos do Call Center costumavam ter capacidade limitada com uma pequena quantidade de chamadas telefônicas auditadas e transcritas manualmente. Nesse cenário, o advento da ferramenta de reconhecimento de fala faz todo o sentido comercial para as empresas.
O reconhecimento de fala é uma ferramenta poderosa para analisar a fala do cliente com base nas chamadas principais para melhorar a personalização. Ele pode identificar pontos problemáticos do cliente com produtos por meio de análise de fala de feedback para melhorar produtos futuros e detectar fraudes com base na análise de voz de chamadas de clientes para melhorar as medidas de segurança.
O software de análise de fala geralmente combina o poder da tecnologia de reconhecimento automático de fala (ASR), processamento de linguagem natural (PNL) e inteligência artificial (IA). Com o aumento dessa tecnologia, as empresas estão utilizando ferramentas de análise de fala para compreender todos os aspectos das interações com os clientes e o desempenho do seu contact center e estão aplicando esses aprendizados na otimização de custos e na geração de receitas maiores.
#14 Segmentação de clientes
A segmentação de clientes é o primeiro passo para melhorar a personalização. Ele otimiza o orçamento, o design do produto, a promoção, o marketing e a satisfação do cliente. As ferramentas de aprendizado de máquina analisam dados de clientes e encontram insights e padrões. As ferramentas assistidas por IA identificam com precisão os segmentos de clientes, um exercício complexo de realizar manualmente ou com métodos analíticos convencionais.
#15 Balanceamento de fluxo de trabalho para agentes
Um estudo chamado AI at Work foi conduzido pela Oracle e Future Workplace, que afirmou que 50% dos trabalhadores já usam alguma forma de IA no trabalho, em comparação com apenas 32% em 2018. Hoje, cada vez mais agentes de seguros estão achando conveniente usar Modelos assistidos por IA que os ajudam a obter acesso aos clientes e os capacitam a expandir os seus mercados. Tendo a simplicidade como fator definidor, a IA certamente será o pilar para construir e aumentar a satisfação do cliente e, por sua vez, aumentar a expansão dos agentes de seguros.
#16 Autoatendimento para gerenciamento de políticas
Business Intelligence (BI) de autoatendimento é uma ferramenta de análise de dados que ajuda usuários que não têm experiência em BI, mineração de dados ou análise estatística a acessar, analisar e explorar conjuntos de dados. As ferramentas de BI de autoatendimento filtram, classificam, analisam e visualizam dados sem envolver as equipes de BI e TI de uma organização. Essas ferramentas tornam mais fácil para os funcionários obterem insights de negócios valiosos a partir dos dados coletados nos sistemas de BI. Em última análise, esta abordagem conduz a uma tomada de decisão mais informada, resultando em lucros mais elevados, maior eficiência e maior satisfação do cliente.
#17 Previsão de volume de reclamações
A gama essencial de uma prática de seguros é definir o prêmio no início do contrato de seguro. Para chegar a um prêmio preciso para o próximo ano em uma seguradora, é extremamente importante uma estimativa precisa e confiável do número de ocorrências de sinistros e do valor total dos sinistros. O aprendizado de máquina melhora significativamente a velocidade e a precisão da previsão para sinistros individuais. Isto tem um impacto positivo na eficiência dos preços de uma seguradora.
Por exemplo, reclamações com maior probabilidade de serem grandes e com maior incerteza no resultado podem receber mais atenção, e reclamações com maior probabilidade de serem menores e com resultado mais certo podem ser resolvidas mais rapidamente. Ao mesmo tempo que melhoram o desempenho dos negócios, essas ferramentas também melhoram a experiência dos clientes.
O poder combinado do aprendizado de máquina, da análise avançada e da IoT em seguros permite que as seguradoras alcancem clientes em potencial, estudem suas necessidades em tempo real, desenvolvam insights a partir de seu perfil sobre a magnitude do risco e criem soluções personalizadas e sob medida. Uma vez aplicada na sua totalidade, a IA transformará verdadeiramente o panorama dos seguros, que será mais rápido, conveniente e preparado para o futuro para as empresas e os clientes.
No futuro, as ferramentas de IA e os assistentes inteligentes tornar-se-ão comuns em toda a pilha de tecnologia da companhia de seguros, permitindo aos profissionais tomar decisões mais informadas na gestão de riscos em toda a empresa.
 
 
Was this article helpful?