O Indústria de seguros há muito se baseia em conhecimentos humanos e processos manuais para lidar com reivindicações. Mas o advento das tecnologias avançadas, particularmente a IA generativa, abriu novas possibilidades para transformar e otimizar o processo de reivindicações de seguros. Embora seja muito cedo para avaliar todo o potencial da Genai para reduzir custos na arena de reivindicações, estamos observando um interesse substancial entre quase todas as grandes seguradoras de experimentar. Isso captura o sentimento de toda a indústria. Um grande grupo na América do Norte viu sinais iniciais de melhorias reais no tempo de ciclo. Outra grande companhia de seguros na Europa está antecipando que poderia melhorar a produtividade em 20% a 30% através da adoção em larga escala da Genai para tarefas administrativas relacionadas a reivindicações. (Consulte o Anexo 1.)
GenAI—coupled with machine learning, natural language processing, and other cutting-edge technologies—promises to enhance accuracy, efficiency, and customer satisfaction. While it is too early to assess the full potential of GenAI to reduce costs in the claims arena, we are observing substantial interest among nearly all large insurers to experiment.
The chief claims officer of a leading insurer in Asia-Pacific recently told us that GenAI will be a strong feature in the company’s plans and capability improvements over the next 12 months. That captures the sentiment of the whole industry. A major group in North America has seen early signs of real improvements in cycle time. Another large insurance company in Europe is anticipating that it could improve productivity by 20% to 30% through large-scale adoption of GenAI for administrative tasks related to claims. (See Exhibit 1.)
A adoção em larga escala de Genai apresenta alguns riscos, além de várias implicações técnicas para as organizações considerarem-entre eles a capacidade de manter os dados do cliente pessoal. Como os governos podem regular AI E Genai também permanece incerto. Mas, se implantado estrategicamente e responsabilidade-como uma ferramenta para aumentar e apoiar decisões humanas, não as substituir-a GENAI tem o potencial de revolucionar as reivindicações de seguro em áreas como avaliação de danos, detecção e prevenção de fraudes, processamento de reivindicações e suporte ao cliente, além de fornecer insights de dados valiosos e drives de dados. benefícios para as seguradoras e seus clientes. A tecnologia mostra benefícios particulares nessas cinco áreas:
The Potential Improvements from Large-Scale Adoption of GenAI
Current experiments with GenAI promise significant benefits for insurers and their customers. The technology shows particular benefits in these five areas:
Avaliação precisa de danos. Em nossa experiência, trabalhando com grandes companhias de seguros, geralmente observamos diferenças impressionantes no desempenho individual entre seus manipuladores de reivindicações - em termos de sua capacidade de determinar a extensão dos danos corretamente, por exemplo ou para estimar os custos de reparo. Experiência cumulativa, posse e engajamento dos funcionários e carga de trabalho simultânea podem influenciar a eficácia dos manipuladores de reivindicações, bem como a atitude que eles têm se o valor da reivindicação for contestado. Eles alcançaram melhor visualização de dados, melhor acesso e uso de referências históricas, alertas mais oportunos e recomendações mais confiantes de dados. Juntamente com as tecnologias de reconhecimento de imagem e visão de computador, a Genai pode avaliar os danos com precisão sem precedentes. Os manipuladores de reivindicações também podem usar o Genai para digitalizar fontes de dados externas, como decisões judiciais anteriores, para reunir evidências para apoiar uma possível negociação. Ele pode rolar os termos e condições complexos normalmente presentes nas políticas comerciais e avaliar rapidamente a validade da cobertura de reivindicações.
Some of these companies have started to develop AI tools to support claims handlers, not replace them. They have achieved better data visualization, better access to and use of historical references, more timely alerts, and more confident data-driven recommendations. Together with image recognition and computer-vision technologies, GenAI can assess damages with unprecedented precision. Claims handlers can also use GenAI to scan external data sources, such as past court rulings, to gather evidence to support a possible negotiation.
GenAI can also dive into mundane details faster and more efficiently than people. It can scroll through the complex terms and conditions typically present in commercial policies and quickly assess the validity of the claims coverage.
Detecção e prevenção de fraude. Isso lhes permite avaliar os fatores de risco com precisão e tomar decisões mais informadas sobre a elegibilidade da reivindicação. Os algoritmos avançados de Genai podem avaliar rapidamente a probabilidade de fraude e sinalizar reivindicações suspeitas de investigação mais aprofundada, permitindo que as seguradoras alocem recursos de maneira mais eficaz e reduzem as perdas. A Genai pode automatizar vários estágios da jornada de reivindicações, reduzindo significativamente o tempo e o esforço necessários. (Consulte o Anexo 2.) Os casos de uso típicos incluiriam a preparação de correspondências padrão para os reclamantes e a preparação de cartas de engajamento para provedores de serviços externos. Isso pode enriquecer o papel dos ajustadores, liberando-os para se concentrar em atividades de maior valor. GenAI gives insurers the ability to analyze vast amounts of data from multiple sources, including customer profiles, historical claims data, and external databases. This allows them to assess risk factors accurately and make more informed decisions regarding claim eligibility. The advanced algorithms of GenAI can quickly evaluate the likelihood of fraud and flag suspicious claims for further investigation, enabling insurers to allocate resources more effectively and reduce losses.
Efficient Claims Processing. Claims processing has traditionally been a time-consuming and labor-intensive task. GenAI can automate several stages of the claims journey, significantly reducing the time and effort required. (See Exhibit 2.) Typical use cases would include the preparation of standard mailings to claimants and the preparation of engagement letters to external service providers. This can enrich the role of adjusters by freeing them to focus on higher-value activities.
Com seus recursos de processamento de linguagem natural, o Genai pode analisar a documentação de reivindicações e extrair informações relevantes, como detalhes da política, descrições de incidentes e documentos de suporte. Essa automação leva a um processamento mais rápido de reivindicações, permitindo que as seguradoras forneçam resoluções mais rápidas aos segurados.
Customer Support. The customer journey is gradually becoming Uma experiência mais omnichannel, com uma parcela significativa da interação remota diretamente com a companhia de seguros. Isso começa com o primeiro aviso de perda e aumentos nas fases subsequentes da reivindicação. Os assistentes virtuais da Genai têm o potencial de revolucionar essas interações com o cliente, embora a velocidade da transição varie amplamente pelo mercado e pela empresa. Eles podem melhorar a satisfação do cliente, reduzir os tempos de espera e fornecer suporte 24 horas por dia, melhorando a experiência geral do cliente. Os clientes podem interagir com um assistente virtual por meio de sites, aplicativos móveis e plataformas de mensagens; O assistente pode oferecer suporte personalizado, entendendo as consultas do cliente, fornecendo informações relevantes sobre o status de reivindicações e fornecendo detalhes de cobertura. Ele também pode orientar os clientes através do processo de reivindicações, oferecendo instruções passo a passo e coletando as informações necessárias para uma experiência perfeita. As seguradoras podem identificar tendências, otimizar processos e tomar decisões melhores e orientadas a dados quando trazem dados não estruturados para um formulário acionável que se integra às suas plataformas e subsistemas principais. E analisando os dados do cliente com a Genai, as seguradoras podem identificar padrões e preferências, permitindo que eles forneçam aos clientes comunicações personalizadas e uma experiência conveniente e hiperpessoal ao longo do processo de reivindicações. Uma seguradora européia usou a Genai para revisar milhares de avaliações de perdas anteriores de eventos climáticos e desastres naturais, a fim de identificar melhor correlações de risco e fatores de custo-informações que ajudarão a empresa a construir mais eficazes de resolução de reivindicações e outros termos de subscrição mais precisos para suas políticas.
Intelligent chatbots or voice-bots powered by GenAI provide policyholders with instant access to information and assistance. Customers can interact with a virtual assistant through websites, mobile apps, and messaging platforms; the assistant can offer personalized support by understanding customer queries, providing relevant information about claims status, and providing coverage details. It can also guide customers through the claims process, offering step-by-step instructions and collecting necessary information for a seamless experience.
Data-Driven Business Insights. GenAI can transform the vast amount of data generated during the claims process into valuable insights. Insurers can identify trends, optimize processes, and make better, data-driven decisions when they bring unstructured data into an actionable form that integrates with their core platforms and subsystems. And by analyzing customer data with GenAI, insurers can identify patterns and preferences, allowing them to provide customers with tailored communications and a convenient, hyperpersonalized experience throughout the claims process.
GenAI's ability to recognize patterns and correlations in claims documentation, such as loss appraisers’ reports, can also help insurers identify areas of risk concentration and improve the feedback loop to underwriting and product design. A European insurer used GenAI to review thousands of past loss appraisals from weather events and natural disasters in order to better identify risk correlations and cost drivers—information that will help the company build more effective claim-resolution paths and more precise underwriting terms for its policies.
Risks and Implications from Large-Scale Adoption
Like any other technology, AI generativa não é uma panacéia-ela vem com riscos, externos e internos, e requer uma abordagem holística e bem pensada para a implementação que combina o poder do Genai com as ferramentas de aprendizado de máquina que muitas seguradoras já possuem. As empresas devem priorizar o seguinte:
Monitoramento Risco de fraude aumentada. As reivindicações fraudulentas agora podem ser aprimoradas e embelezadas de maneiras novas e convincentes com Genai, incluindo a geração de imagens falsas e a criação de personas que agem humanas. Isso exige que as companhias de seguros reconheçam o risco de reivindicações falsas tão sofisticadas e fortaleçam suas defesas com uma combinação de análise de dados robustos, análise comportamental, compartilhamento de dados colaborativos, conhecimento humano e educação de clientes. As seguradoras também podem incorporar camadas adicionais de verificação no processo de reivindicações, como o uso de biometria, dados de geolocalização e reconhecimento de imagem para validar a autenticidade das reivindicações. While GenAI can help insurers detect and prevent fraud, it can also enable it. Fraudulent claims can now be enhanced and embellished in new and convincing ways with GenAI, including the generation of fake imagery and the creation of personas that act human. This requires insurance companies to acknowledge the risk of such sophisticated fake claims and to strengthen their defenses with a combination of robust data analysis, behavioral analytics, collaborative data sharing, human expertise, and customer education. Insurers could also incorporate additional layers of verification in the claims process, such as the use of biometrics, geolocation data, and image recognition to validate the authenticity of claims.
Proteção de dados do cliente. GenAI requires Adoção responsável . As seguradoras precisam estar atentos aos riscos regulatórios e de reputação associados à divulgação potencial dos dados pessoais sensíveis de seus clientes. As empresas que adotam soluções da Genai precisam estabelecer um ambiente fechado para proteger esses dados. Eles também precisam evitar os resultados do modelo que possam reforçar vieses contra certos grupos de clientes - biases com base em raça, gênero, país de origem, religião ou idade, por exemplo.
Preservando a inteligência organizacional. A arquitetura Genai certa deve garantir o desenvolvimento constante das habilidades profissionais dos funcionários. A Genai deve acelerar a aquisição e absorção de experiência pelos manipuladores de reivindicações, não impedi-la ou substituí-la. As empresas devem introduzir a tecnologia como um meio para um fim; Eles devem explicar cuidadosamente o papel de Genai para os funcionários e fornecer apoio e incentivos adequados para seu uso. As principais alavancas de Over the medium and long term, insurers should not use generative AI as a substitute for organizational IQ. The right GenAI architecture should instead ensure the constant development of employees’ professional skills. GenAI should accelerate claim handlers’ acquisition and absorption of experience, not impede it or replace it.
Enhancing Human-Machine Interaction. Large-scale adoption of AI solutions, including GenAI, always requires an integration of talent and technology. Companies should introduce the technology as a means to an end; they should carefully explain GenAI’s role to employees and provide them with adequate support and incentives for its use. The key levers of Gerenciamento de mudança - Como o código de solução, o treinamento em cascata e o rastreamento sistemático do progresso da adoção - desempenham uma parte importante nisso.
No lado da tecnologia, o sucesso começa com a qualidade dos dados. Genai não está imune ao velho ditado de "lixo, lixo". Em nossa experiência, os outros fatores críticos de sucesso são a seleção adequada do modelo de idioma grande mais apropriado (considerando o desempenho, os custos operacionais e a maturidade em relação ao idioma local), uma arquitetura de TI robusta e segura para o gerenciamento de dados e a capacidade interna de integrar a genai com a IA modelos que a empresa já está usando.
The integration of GenAI into the insurance claims process marks a significant advancement in the industry’s Transformação digital jornada. Desde o relatório de reivindicações de processamento e aumento da precisão das avaliações até a entrega de experiências personalizadas dos clientes e a detecção de fraudes, a Genai oferece imenso potencial para as seguradoras melhorarem a eficiência, reduzir os custos e aumentar a satisfação do cliente. À medida que a Genai continua a evoluir, as vantagens competitivas das companhias de seguros que adotam essa tecnologia também evoluem. Inscreva -se
