No seguro, como em outros setores, a inteligência artificial gerou muito mais conversa do que valor. Numerosas demonstrações em estágio inicial e provas de conceito destacaram o imenso potencial para mudar a maneira como as empresas de seguros funcionam. Mas muitos pilotos também ficaram aquém, e a escala provou ser um desafio, levantando questões sobre a aplicabilidade prática em estágio inicial. A velocidade do desenvolvimento de AI - incluindo AI generativa E, mais recentemente, AGENTES AI —Further alimenta a incerteza e uma abordagem de espera e ver. Algumas equipes e equipes de gerenciamento avançaram, enquanto outras estão compreensivelmente hesitantes em liberar iniciativas ousadas sem uma visão clara dos resultados. A grande questão para muitas seguradoras ainda é onde e como essa nova tecnologia radical pode agregar valor hoje e nos próximos anos. Em primeiro lugar, não estratégize a tecnologia. Em vez disso, use a IA para restringir suas apostas e aumentar sua vantagem competitiva. Segundo, pressione com força o impacto de P&L a curto prazo. Transforme algumas funções de alto valor e evite configurações de subescala. Terceiro, a IA precisa de liderança empresarial e investimento em pessoas e processos, portanto, não fique preso em um silo de tecnologia. Essas três abordagens podem definir sua organização para o sucesso, ajudando você a resolver a inevitável confusão e garantir a certeza na execução. Nossas ambições devem ser mais ambiciosas? Como a IA muda o mercado e como continuamos a vencer? O que nos diferencia da nossa competição e como a IA pode ampliar a borda? Onde estão as áreas de alto valor para concentrar recursos escassos?
In our view, insurers should approach AI in all its forms with three things in mind. First and foremost, don’t overstrategize the technology. Rather, use AI to narrow your bets and boost your competitive edge. Second, push hard for near-term P&L impact. Transform a few high-value functions and avoid subscale setups. Third, AI needs business leadership and investment in people and processes, so don’t get stuck in a tech silo. These three approaches can set your organization up for success by helping you sort through the inevitable confusion and guarantee certainty in execution.
Narrow Your Bets
As they think through a technological step change as far-reaching as AI, insurers wrestle with such questions as: How can this technology help us achieve our ambitions? Should our ambitions be more ambitious? How does AI change the marketplace, and how do we continue to win? What differentiates us from our competition, and how can AI widen the edge? Where are the high-value areas to concentrate scarce resources?
para um comercial global Propriedade e vítima (P&C) Grupo, as respostas podem envolver uma melhoria do material na velocidade para citar a subscrição. Uma seguradora de saúde local pode se concentrar em retirar os custos das reivindicações e melhorar a satisfação dos clientes com os processos de reivindicações. Um jogador de P&C de varejo pode tentar finalmente resolver seu problema de longa data de que subenciam drasticamente os clientes, apesar do alto custo de suas operações de atendimento ao cliente. Inscreva -se
Subscribe to our Insurance E-Alert.
Depois que as prioridades forem definidas, a próxima pergunta é: onde a IA pode ter o maior impacto? As seguradoras precisam evitar a tentação de espalhar recursos escassos em várias funções, o que geralmente resulta em nenhuma iniciativa que obtenha o apoio ou tração necessária para apoiar os objetivos estratégicos. Nosso 2024 Global Construa para o futuro pesquisa, uma continuação de nossos estudos em Transformação digital e Maturidade da IA, Mostra que o PACESETTERS espera extrair o dobro do valor que os retardatários, concentrando seus investimentos na IA. (Consulte o Anexo 1.)
Focus on Impact, Fast
AI will help insurers Aumente a produtividade Ao criar, sintetizar ou analisar quaisquer dados semelhantes ao idioma, incluindo código. Esse potencial está evoluindo em alta velocidade. Os aplicativos que terão o maior impacto no curto prazo são aqueles que apoiam os processos nos quais muitos funcionários realizam tarefas padronizadas ou onde alguns funcionários especializados enfrentam desafios críticos e pesados de dados. O grau de impacto varia de acordo com as circunstâncias de cada empresa, como seu Maturidade digital e capacidade de conectar rapidamente os aplicativos de IA aos seus sistemas de back -end. Vimos líderes de IA gerar significativamente mais valor do que outras empresas, concentrando -se em uma das poucas áreas principais - como subscrição, atendimento ao cliente, processamento de reivindicações ou
The insurers that are already achieving P&L impact concentrate their efforts. We have seen AI leaders generate significantly more value than other companies by focusing on one of a few core areas—such as underwriting, customer service, claims processing, or Vendas - antes de passar para o próximo. (Veja a Figura 2.) A escolha de onde dobrar depende das prioridades estratégicas e do contexto tecnológico da empresa. Ai é promissora em outros campos, como Marketing, Desenvolvimento de produtos e Funções de suporte, Mas o impacto imediato de P&L nessas áreas será mais limitado, especialmente nos estágios iniciais da implementação. sugere que a eficiência em linhas complexas de negócios pode ser melhorada em até 36%, principalmente aumentando os processos manuais de subscrição. Também esperamos uma melhoria de 3 percentuais por percentual, com melhor uso dos dados e a capacidade de fatorar as informações não estruturadas e anteriormente inacessíveis nas decisões de subscrição.
Here are the areas where we have seen leading insurance companies create early impact.
Underwriting. Our AI work with US and UK commercial P&C insurers suggests that efficiency in complex lines of business can be improved by as much as 36%, primarily by augmenting manual underwriting processes. We also expect up to a 3 percentage point loss-ratio improvement through better use of data and the ability to factor unstructured, and previously inaccessible, information into underwriting decisions.
Serviço ao cliente. Nas seguradoras líderes, os assistentes de conhecimento até agora representam quase dois terços dos ganhos de produtividade, tornando-os um forte ponto de partida em uma transformação. Outras aplicações, que podem ser adicionadas posteriormente, incluem geradores de documentos, transcritores de chamadas e analisadores de sentimentos. Primeiro, para reivindicações mais complexas, aplicações independentes que automatizam processos como extração de dados de primeira e não pontual Estamos vendo reduções de custo de até 20% e aumentos na velocidade do processamento de reivindicações de até 50%. Esse tipo de transformação abrangente permitirá a resolução em tempo real de até 70% das reivindicações simples, reduz os custos operacionais em 30% a 50% e melhorará significativamente a satisfação do cliente por meio de manuseio de reivindicações mais rápidas e transparentes. Para escritores diretos, os agentes de vendas autônomos desempenharão um papel fundamental, principalmente nos estágios superiores do funil de vendas. Esses agentes acionados por IA podem processar com eficiência grandes volumes de leads não qualificados, direcionando os clientes para a jornada de vendas mais adequada-famente digital, assistida por telefone ou pessoalmente. Os agentes assistidos pela AI podem deprender os leads de baixo potencial, aumentando as taxas de conversão e reduzindo os custos de aquisição de clientes. Esses processos automatizados também atraem as expectativas dos consumidores mais jovens e com experiência em tecnologia. Atualmente, as tarefas administrativas consomem mais de 50% do tempo de um agente ou de um corretor, limitando a oportunidade para o envolvimento do cliente e o desenvolvimento de negócios. As seguradoras podem reduzir esse ônus com a IA, potencialmente liberando horas por dia para os agentes se concentrarem em interações de alto valor. BCG’s work involving more than 20,000 insurance service and operations employees has shown productivity gains of more than 30% from equipping these workers with AI-empowered tools. At leading insurers, knowledge assistants so far account for almost two-thirds of the productivity gains, making them a strong starting point in a transformation. Other applications, which can be added later, include document generators, call transcribers, and sentiment analyzers.
Claims. AI will transform claims management in two fundamental ways. First, for more complex claims, standalone applications that automate such processes as first-notice-of-loss data extraction, document processing, and smart triaging can enhance efficiency and reduce manual workloads. We are seeing cost reductions of up to 20% and increases in the speed of claims processing of as much as 50%.
Second, for most simple claims, a fully automated end-to-end process redesign will embed AI across the entire claims journey, from data capture and triage to automated decision making and settlement. This kind of comprehensive transformation will enable real-time resolution for up to 70% of simple claims, cut operational costs by 30% to 50%, and significantly improve customer satisfaction through faster, more transparent claims handling.
Sales. AI’s impact on insurance sales depends on the distribution model. For direct writers, autonomous sales agents will play a key role, particularly in the upper stages of the sales funnel. These AI-driven agents can efficiently process large volumes of unqualified leads, directing customers to the most suitable sales journey—fully digital, phone assisted, or in-person. AI-assisted agents can deprioritize low-potential leads, enhancing conversion rates and reducing customer acquisition costs. Such automated processes also appeal to the expectations of younger, tech-savvy consumers.
In agent- and broker-driven channels, AI can boost salesforce productivity primarily by automating administrative tasks, preparing for and summarizing sales meetings, and making complex information and analysis more easily accessible. Administrative tasks currently consume more than 50% of an agent's or a broker's time, limiting the opportunity for client engagement and business development. Insurers can reduce this burden with AI, potentially freeing up hours per day for agents to focus on high-value interactions.
IT. The Função de tecnologia é um campo de teste primário para a IA em seguro. Quase todos os nossos clientes estão executando pilotos abrangendo iniciativas atuais e mudanças. Uma seguradora líder da UE, por exemplo, está implementando um programa de “migração inteligente” orientada pela IA para fazer a transição de mais de 50% de seus produtos, do legado para as arquiteturas baseadas em nuvem. Ao usar a IA para analisar o código legado, extrair regras de negócios e automatizar o mapeamento de dados, a empresa espera reduzir o tempo de migração pela metade e reduzir os custos da transição em 30%.
Outras áreas de alto potencial incluem desenvolvimento de software, automação de testes e gerenciamento de serviços de TI, onde a IA pode aumentar significativamente a eficiência. Assistentes de codificação de IA (como o GitHub Copilot e as ferramentas emergentes, como o Vo e o cursor da Vercel), ajudam os desenvolvedores a escrever, refatorar e testar o código mais rápido, enquanto os agentes virtuais podem automatizar o suporte de TI de nível 1, resolvendo problemas de rotina instantaneamente. Com um número crescente de soluções de IA prontas para uso, as seguradoras podem obter ganhos rápidos de eficiência de TI sem precisar criar modelos personalizados a partir do zero. Os primeiros adotantes ganharão (ou recuperarão) uma vantagem competitiva em
Our client experience indicates that the impact of AI tools and AI-facilitated process redesign in IT will be profound. Early adopters will gain (or regain) a competitive edge in
Inovação e entrega
enquanto reduzem cada vez que ele custa. Muitas seguradoras já estão se movendo rapidamente, e esperamos que a lacuna entre líderes e retardatários aumente. Isso é um erro. Construir as capacidades necessárias - particularmente as habilidades humanas - conquistam o tempo, os motores mais lentos correm o risco de ficar para trás dos concorrentes mais rápidos. As empresas que se movem mais rapidamente provavelmente também colherão benefícios estratégicos significativos no longo prazo. Aqueles que envolvem seus funcionários cedo, resgatando -os mais rapidamente e contratando mais cedo, estabelecem uma mentalidade para a mudança. Priorizar a equipe
Invest in People and Processes
Because of uncertainty about how to proceed, many insurers are adopting a late-follower strategy. This is a mistake. Building the necessary capabilities—particularly the human skills—takes time, so slower movers risk falling behind speedier competitors. Companies that move more quickly will likely reap significant strategic benefits in the longer run as well. Those engaging their employees early, reskilling them faster and hiring sooner, establish a mindset for change. Prioritizing staff talent e habilidades garantirá que a IA complemente a ingenuidade e a inovação humanas. A captura de benefícios iniciais permitirá que essas empresas investissem mais, acelerando o progresso. (Consulte o Anexo 3.)
Another common mistake is declaring the success of AI projects too early, a result of focusing too much on algorithms and technology at the expense of people and processes. (See Exhibit 3.)
Nossa regra é dedicar 10% dos recursos e esforços disponíveis aos algoritmos, 20% a Tecnologia e dados, e o equilíbrio para a dimensão humana. Nossa pesquisa mais recente sobre o valor da IA confirma isso. Quatro dos cinco principais desafios que as seguradoras citam na implementação da IA estão relacionadas às pessoas: alfabetização da IA, priorizando oportunidades, estabelecendo ROI de oportunidades identificadas e reimaginando os fluxos de trabalho e implementando processos. Muitas empresas adquirem a tecnologia, criam os facilitadores da escala, envolvem as pessoas e reprojetam os processos. Então eles declaram a vitória. Mas medidas de ponta a ponta e o que chamamos de “certeza executiva” são necessárias para obter valor. A maioria das empresas não percorre milha extra de redesenhar o modelo operacional e o rastreamento de valor para o P&L. O foco do programa (e a responsabilidade como as mudanças de foco) evoluirá ao longo do tempo, desde a definição dos resultados desejados (a responsabilidade do C-suite) até a implementação e dimensionamento da tecnologia (o CIO) para colocar as pessoas, processos e estruturas necessários (líderes empresariais) para que a transformação funcional aconteça (a organização como um todo). O novo modelo operacional depende de uma estreita colaboração multifuncional entre as empresas e TI. As funções comerciais precisam assumir a responsabilidade de definir as prioridades da IA e agregar valor em suas respectivas áreas. Deveria estar construindo ativos de IA reutilizáveis que se alinham ao roteiro estratégico geral. A função técnica precisa gerenciar e manter ativos, plataformas e um ecossistema de parcerias (evitando efeitos precoces de travamento).
To achieve the anticipated high levels of return, management teams must recognize that they are embarking on a functional transformation, the success of which depends on substantive changes to the operating model. The focus of the program (and accountability as the focus changes) will evolve over time, from defining desired outcomes (the responsibility of the C-suite) to implementing and scaling up the technology (the CIO) to putting the necessary people, processes, and structures in place (business leaders) to making the functional transformation happen (the organization as a whole). The new operating model depends on close cross-functional collaboration between the businesses and IT. Business functions need to take responsibility for defining AI priorities and delivering value in their respective areas. IT should be building reusable AI assets that align with the overall strategic roadmap. The tech function needs to manage and maintain assets, platforms, and an ecosystem of partnerships (avoiding early lock-in effects).
AI reinventará muitas funções no indústria de seguros. As seguradoras poderão escalar eficiências sem precedentes e redesenhar suas cadeias de valor. Para os líderes da indústria, o melhor caminho para realizar esse potencial requer definir as metas de transformação corretas e seguir uma jornada bem-clustrada com base na alavancagem da IA em funções críticas. No final, a IA não substitui nenhuma estratégia existente. Em vez disso, a tecnologia sobrecarrega os esforços atuais, capacitando as seguradoras a acelerar o progresso em direção às suas metas existentes e estabelecer metas ainda mais ambiciosas para o futuro.
