2/14/22

L’intelligenza artificiale nel mercato assicurativo

Come semplificare le attività delle società assicurative grazie all'intelligenza artificiale.

Nel mercato assicurativo caratterizzato da molte attività manuali e documenti cartacei, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale porta almeno quattro benefici alle attività routinarie risparmiando grosse quantità di tempo.

Il mondo assicurativo è ancora caratterizzato da una forte presenza di attività manuali e documenti cartacei.

I processi di sottoscrizione e i processi di gestione dei sinistri ruotano attorno al recupero o alla produzione di informazioni dai documenti, attività dispendiose in termini di tempo e che dipendono fortemente dalla componente umana.

Adottare l’intelligenza artificiale nelle attività routinarie del settore assicurativo porterebbe ben quattro benefici:

  1. Riduzione delle perdite

La prima spesa che un assicuratore deve affrontare è la perdita. Con una perdita di premi, abitualmente stimata in miliardi, gli assicuratori devono individuare e minimizzare attivamente le perdite. L'intelligenza artificiale si può dimostrare un grande supporto se impiegata all’interno dei flussi di lavoro di gestione dei sinistri nel rilevare possibili frodi, come le incongruenze nelle descrizioni degli incidenti.

L'intelligenza artificiale è efficace anche durante il processo di revisione delle polizze: è in grado di identificare sovraesposizioni e disallineamenti, e può anche confrontare le polizze con altre per rilevare potenziali aree di perdita.

Infine, l’intelligenza artificiale può effettuare un’analisi preliminare delle tipologie di danno ed elaborare un previsionale del possibile risarcimento in funzione del danno, in modo da mettere a riserva importi coerenti, migliorando l’efficienza e riducendo il rischio di incorrere in sanzioni.

  1. Riduzione dei tempi di accettazione delle polizze

La valutazione del rischio è il processo mediante il quale i potenziali clienti vengono valutati per determinare il livello di copertura che l’azienda assicurativa è disposta a fornire. Tradizionalmente questo viene fatto manualmente tramite l'analisi di Risk report scritti da terze parti. Tramite l'intelligenza artificiale è possibile estrarre rapidamente dai report gli indicatori fondamentali al fine di riferire all'assicurato un grado di rischio generale basato sull'evidenza.

Ciò permette ai risk engineer della compagnia di concentrarsi nella verifica di casi altamente complessi. Il risultato è che si possono gestire più rapidamente le quotazioni di nuove polizze, acquisendo un rilevante vantaggio competitivo e scalare in termini di polizze analizzate ogni anno

  1. Riduzione dei tempi di gestione dei sinistri

I flussi di lavoro legati alle richieste di risarcimento dipendono fortemente dalla circolazione adeguata di informazioni, per questo i gestori dei reclami dedicano molto tempo alle attività di pulizia dalle informazioni accessorie o superflue. L’intelligenza artificiale può ridurre significativamente tale tempo. Ad esempio, se applicata al processo dei reclami automobilistici, può: rivedere automaticamente i pacchetti di reclami per valutarne la complessità, recuperare aspetti essenziali delle descrizioni degli incidenti per supportare la determinazione della responsabilità e dare suggerimenti basati sui fatti (ad esempio, quali lesioni sono state subite, quali test medici o trattamenti sono stati applicati, ecc.), distinguendo tra prognosi attuale e storia medica passata.

Nell’ambito della valutazione del danno alla persona l’intelligenza artificiale può discriminare le informazioni significative, certificate e documentate, consentendo al medico legale di concentrarsi maggiormente sulla validazione delle informazioni e sull’analisi del caso specifico. Tutto ciò porta a un’accelerazione dell’analisi dei sinistri, che consente di concentrarsi sull’aspetto più importante del lavoro: il processo decisionale.

  1. Miglioramento del customer journey

All’interno del processo, sempre più digitalizzato e gestito on-line, orientato alla chiusura del contratto assicurativo, particolare importanza riveste la customer experience e il customer journey. In questo ambito l’intelligenza artificiale è sempre più utilizzata per la profilazione degli utenti e l’adeguamento del sistema informatico al comportamento del consumatore. La capacità di analizzare in tempo reale le attività dell’utente, di consultare big data inerenti al contesto e allo storico delle attività, sono caratteristiche proprie dell’intelligenza artificiale che consentono al software di adottare un comportamento adattivo che guida l’esperienza del consumatore.

Anche nella fase successiva alla chiusura del contratto, ad esempio in caso di sinistro, l’inserimento diretto da parte del contraente di informazioni/documentazione sulla piattaforma digitale della Compagnia e il potenziale accesso automatico a banche dati terze e a fascicoli elettronici sanitari, costituiscono altrettante opportunità di sfruttare le potenzialità offerte dall’intelligenza artificiale per guidare in modo adattivo l’esperienza dell’utente e riconoscere automaticamente potenziali tentativi di frode. La possibilità di automatizzare i controlli sull’operato del contraente in caso di comunicazione del sinistro consente sia un miglioramento dell’esperienza dell’utente che della capacità di gestione del sinistro.

Tutto questo si traduce nelle ormai frequenti integrazioni tra diverse piattaforme digitali, ma anche nelle chatbot e negli assistenti virtuali che guidano l’utente all’interno della ricerca della soluzione.

Inoltre, la partecipazione sempre più attiva del consumatore in ambito digitale, che riporta feedback non solo direttamente alla Compagnia, ma anche su piattaforme specifiche piuttosto che sui canali social, comporta un ulteriore aspetto al quale l’intelligenza artificiale può dare il proprio contributo: la brand reputation. Tenere sotto controllo la molteplicità dei canali digitali utilizzati dagli utenti per valutare la reputazione della Compagnia è infatti un aspetto centrale in un’era dove la customer decision è sempre più influenzata dalle opinioni del web. La brand reputation può essere analizzata con strumenti di intelligenza artificiale orientata all’analisi di siti e profili social.

Quale futuro?

Per anni le persone, i processi e la tecnologia sono stati unanimemente riconosciuti come i tre pilastri su cui costruire una strategia aziendale di successo, ma l'evoluzione di accesso e creazione dell'informazione spinge oggi a considerare i Dati come la quarta componente di una strategia di successo.

Dalle pagine web alle e-mail, dalle polizze ai claim, l’80% dei dati di cui disponiamo esiste sotto forma di dato non strutturato. Indipendentemente dal formato utilizzato per la loro archiviazione si tratta per la maggior parte dei casi di documenti testuali composti da sequenze di parole.

Per questa ragione tra le capacità essenziali dell’intelligenza artificiale applicata al dominio assicurativo possiamo annoverare la capacità di riconoscere entità testuali, estrarre conoscenza o classificare documenti (Named Entity Recognition, Knowledge extraction, Classification) sulla base di modelli precostituiti e la capacità di simulare la comprensione del linguaggio umano e delle sue sfaccettature (NLP/NLU, Emotion Detection, Speech Processing).

Un ambito emblematico di applicazione di tali capacità dell’intelligenza artificiale è il processo di valutazione dei rischi.

Il processo tradizionale prevede di:

  • leggere e comprendere i report di terze parti per analizzare i rischi (ad es. il rischio di incendio per una determinata struttura),
  • individuare manualmente i fattori di rischio per ogni proprietà da assicurare,
  • convertire ogni fattore di rischio secondo la scala di valutazione interna stabilita dall’assicurazione,
  • determinare il grado di rischio complessivo per ogni proprietà.

Tutte queste attività possono essere automatizzate tramite l’uso dell’NLU.

In particolare, gli algoritmi sono in grado di:

  • leggere e comprendere i report di rischio,
  • individuare i fattori di rischio analizzando l’intero documento,
  • assegnare un singolo punteggio a ogni fattore di rischio applicando la scala di valutazione personalizzata (ad es. A-D, 1-5),
  • individuare le caratteristiche delle strutture applicando tassonomie standard (ad es. NAICS, SIC),
  • valutare ogni elemento di rischio assegnando un singolo punteggio a ciascuno di essi e fornendo poi un punteggio totale,
  • rintracciare e aggregare le informazioni relative a determinate proprietà (vari edifici all’interno dello stesso documento o lo stesso edificio descritto in più documenti).

Il ritmo del cambiamento accelererà man mano che broker, consumatori, intermediari finanziari, assicuratori e fornitori diventeranno più abili ad utilizzare le tecnologie avanzate che migliorano il processo decisionale e la produttività, riducendo i costi e ottimizzando l'esperienza del cliente.

Le aziende che vinceranno nel settore assicurativo del futuro saranno quelle che comprenderanno le esigenze specifiche del cliente, abbracceranno la tecnologia adeguata e promuoveranno una cultura aziendale orientata all’intelligenza artificiale.

Noi di NSI - Think Outside the Box supportiamo le aziende nell’analisi e nella revisione dei processi aziendali complessi, integrando funzionalità di intelligenza artificiale basate sulla NLU (Natural Language Understanding) e analisi semantica di expert.ai, con soluzioni software dedicate.

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