Come gli assicuratori possono utilizzare l'AI per aumentare la crescita dei profitti

Per GFT l'aumento dell'AI riguarda tre aree di opportunità fondamentali: nuovi prodotti, soddisfazione dei clienti e sottoscrizione di base. Per comprendere e sfruttare l'intersezione tra AI e crescita redditizia, è importante esplorare queste tre aree e considerare come costruire la propria strategia di AI per ottimizzare ciascuna di esse.

I cambiamenti demografici, il consolidamento e la crescente concorrenza nel settore assicurativo hanno subito un'accelerazione negli ultimi cinque anni. Questa concorrenza impone una forte pressione in termini di tempo e risorse sul tradizionale processo di innovazione: analizzare, progettare, programmare, integrare e testare.

La capacità della vostra organizzazione di creare prodotti innovativi ed efficaci è un indicatore diretto del successo: i clienti si orientano verso i prodotti che non sono un'imitazione e che invece forniscono un valore integrato che si adatta allo stile di vita unico di ogni cliente. Questi prodotti fidelizzano i clienti e portano a relazioni più durature che gli assicuratori possono sfruttare per migliorare la redditività.

Se la crescita della base di clienti attraverso l'adozione di nuovi prodotti è fondamentale per una crescita redditizia, altrettanto importante è la fidelizzazione di quelli esistenti. I metodi classici di sondaggio e di monitoraggio del comportamento dei consumatori non sono più una merce di scambio nel mercato odierno. Al contrario, i principali assicuratori sono diventati esperti di marketing e di estrazione di dati su un ampio spettro di dati, tra cui i cambiamenti demografici, i dati dei social media e i modelli di acquisto.

Inoltre, gli assicuratori leader hanno riorganizzato la customer experience con l'obiettivo di anticipare le esigenze prima ancora che si presentino. Se eseguito correttamente, questo ciclo virtuoso può portare a clienti più felici e ad un aumento dei profitti per gli assicuratori.

In quanto competenza fondamentale del settore assicurativo, non è esagerato affermare che una sottoscrizione efficace potrebbe essere il motore più importante della redditività e del successo della vostra azienda. Uno squilibrio tra le spese per i sinistri e i premi può portare a deficit di bilancio, così come eventi incontrollabili come disastri naturali e altri eventi imprevisti. È quindi fondamentale creare un processo di sottoscrizione solido e scalabile che garantisca i profitti attraverso una tariffazione efficace dei prodotti.

Sebbene i principali fornitori di servizi assicurativi abbiano fatto leva su una maggiore automazione per ridurre le attività manuali e liberare risorse esperte e ridurre le spese generali, le condizioni attuali annunciano problemi. Ad esempio, Mark Englert di ALM Property Casualty 360 afferma che "gli economisti prevedono che, nella maggior parte dei mercati, l'industria non sarà in grado di generare rendimenti sufficienti a coprire il costo del capitale nel 2024 o nel 2025 a causa dell'aumento dei costi delle controversie e dell'inflazione economica, che porta a un aumento dei costi dei sinistri". 1 Englert, M. (2024, 27 febbraio). Will the P&C Insurance Market Stabilize in 2024?

L'Intelligenza Artificiale, compreso il Machine Learning (Machine Learning) e la Generative AI (GenAI), ha invaso ogni industria e area tecnica, e le assicurazioni non fanno eccezione. La ricerca e l'esperienza di GFT hanno fatto emergere una serie di modi in cui gli assicuratori dovrebbero prendere in considerazione l'utilizzo di questa tecnologia per aumentare gli sforzi di miglioramento della redditività, tra cui:

Non è possibile ottenere un'AI efficace senza una gestione efficace dei dati. Mentre le compagnie assicurative sono alle prese con il consolidamento dei dati, la qualità e la discendenza, gli strumenti di AI possono accelerare l'integrazione, la pulizia e l'armonizzazione dei dati.

Inoltre, nuove tecnologie come i database vettoriali possono rappresentare più tipi di dati (ad esempio, dati di sensori, parole, immagini e audio) e consentirne la ricerca simultanea. I Large Language Models (LLM) possono essere utilizzati per comprendere e ragionare su enormi quantità di dati, aiutando gli assicuratori a trovare modelli nei dati esistenti e a perfezionare i prodotti assicurativi per specifici segmenti di mercato. Due possibili esempi di questo tipo di attività potrebbero essere:

• Assicurazione parametrica: comprende polizze che pagano un importo predeterminato al verificarsi di un evento specifico, definito da parametri prestabiliti, come l'attività sismica, le condizioni meteorologiche o gli indici finanziari che raggiungono soglie predefinite.

• Assicurazione basata sull'uso: si tratta di un prodotto assicurativo per l'auto in cui i premi si basano sul comportamento di guida individuale e sui modelli di utilizzo piuttosto che su fattori tradizionali come l'età, il sesso o l'ubicazione.

L'AI offre nuove possibilità di profondità e ampiezza alle sfide di conoscere i clienti, anticipare le loro esigenze e ottimizzare la Customer Experience (CX). Insieme ai Data Lake e ai Data Mesh di nuova generazione e allo storage quasi infinito, la tanto agognata visione a 360 gradi del cliente è finalmente realizzabile.

Tutti abbiamo visto le analisi del sentiment dei clienti nei chatbot e in altri canali interattivi. I passi successivi più logici sono quelli di migliorare ulteriormente la CX per combinare il feedback interno dei clienti con il resto dei dati di front e back office e persino con servizi e prodotti di dati esterni. I set di dati federati che ne derivano possono essere utilizzati per addestrare LLM più piccoli per scopi specifici. Il risultato finale fornirà agli assicuratori una visione altamente personalizzata della loro base di clienti, con conseguente aumento dei punteggi di soddisfazione dei clienti (CSAT) e un incremento del business ripetuto a lungo termine. Questo investimento porta gli assicuratori ad avere maggiori opzioni di specializzazione, monetizzazione e possibilità di profitto.

I sottoscrittori moderni utilizzano già il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come strumenti di routine per estrarre informazioni essenziali da fonti di dati e documenti non strutturati. Come già detto, GFT ritiene che lo tsunami della crescita dei volumi di dati e la maturazione di GenAI e delle tecnologie associate non potranno che accelerare i vantaggi per le principali società di sottoscrizione.

Tra le espansioni più ovvie vi sono i dati storici dei sinistri e i documenti pubblici. Inoltre, le LLM specializzate che comprendono la storia medica e le scelte di vita diventeranno comuni e aiuteranno gli assicuratori a prevedere con precisione i rischi per la salute. Se la privacy dei dati, i meccanismi di opt-in e altri standard di sicurezza critici continueranno a proteggere i consumatori, gli assicuratori saranno in grado di personalizzare le polizze e i costi in modo favorevole (ma equo).

Con i continui progressi dell'AI e le numerose possibilità e opzioni, a volte è una sfida sapere come iniziare.

Sulla base di centinaia di progetti di AI in ambito assicurativo, finanziario e manifatturiero, suggeriamo questi primi punti di riferimento:

Una solida strategia di gestione dei dati è essenziale. Gli assicuratori devono garantire la qualità dei dati, l'accessibilità e la sicurezza per estrarre insight dai set di dati. Non è necessario che sia perfetta fin dal primo giorno, ma è un prerequisito se ci si aspetta il successo in aree tematiche specifiche. Come suggerisce un recente articolo di Gartner:

L'Intelligenza Artificiale, compreso il Machine Learning (Machine Learning) e la Generative AI (GenAI), ha invaso ogni industria e area tecnica, e le assicurazioni non fanno eccezione. La ricerca e l'esperienza di GFT hanno fatto emergere una serie di modi in cui gli assicuratori dovrebbero prendere in considerazione l'utilizzo di questa tecnologia per aumentare gli sforzi di miglioramento della redditività, tra cui:

Non è possibile ottenere un'AI efficace senza una gestione efficace dei dati. Mentre le compagnie assicurative sono alle prese con il consolidamento dei dati, la qualità e la discendenza, gli strumenti di AI possono accelerare l'integrazione, la pulizia e l'armonizzazione dei dati.

Inoltre, nuove tecnologie come i database vettoriali possono rappresentare più tipi di dati (ad esempio, dati di sensori, parole, immagini e audio) e consentirne la ricerca simultanea. I Large Language Models (LLM) possono essere utilizzati per comprendere e ragionare su enormi quantità di dati, aiutando gli assicuratori a trovare modelli nei dati esistenti e a perfezionare i prodotti assicurativi per specifici segmenti di mercato. Due possibili esempi di questo tipo di applicazione potrebbero essere:

• Assicurazione parametrica: Si tratta di polizze che pagano un importo predeterminato al verificarsi di un evento specifico, definito da parametri prestabiliti, come l'attività sismica, le condizioni meteorologiche o gli indici finanziari che raggiungono soglie predefinite.

• Assicurazione basata sull'uso: È un prodotto assicurativo per auto in cui i premi si basano sul comportamento di guida e sui modelli di utilizzo individuali piuttosto che su fattori tradizionali come l'età, il sesso o l'ubicazione.

L'AI offre nuove possibilità di profondità e ampiezza alle sfide di conoscere i clienti, anticipare le loro esigenze e ottimizzare la Customer Experience (CX). In combinazione con data lake e data mesh di nuova generazione e con uno storage quasi infinito, la tanto agognata visione a 360 gradi del cliente è finalmente realizzabile.

Tutti abbiamo visto le analisi del sentiment dei clienti nei chatbot e in altri canali interattivi. I passi successivi più logici sono quelli di migliorare ulteriormente la CX per combinare il feedback interno dei clienti con il resto dei dati di front e back office e persino con servizi e prodotti di dati esterni. I set di dati federati che ne derivano possono essere utilizzati per addestrare piccoli LLM per scopi specifici. Il risultato finale fornirà agli assicuratori una visione altamente personalizzata dei loro clienti, con conseguente aumento dei punteggi di Customer Satisfaction (CSAT) e un incremento del repeat business a lungo termine. Questo investimento porta gli assicuratori ad avere maggiori opzioni di specializzazione, monetizzazione e possibilità di profitto.

I sottoscrittori moderni utilizzano già il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come strumenti di routine per estrarre informazioni essenziali da fonti di dati e documenti non strutturati. Come già detto, GFT ritiene che lo tsunami della crescita dei volumi di dati e la maturazione di GenAI e delle tecnologie associate non potranno che accelerare i vantaggi per le principali società di sottoscrizione.

Tra le espansioni più ovvie vi sono i dati storici dei sinistri e i documenti pubblici. Inoltre, le LLM specializzate che comprendono la storia medica e le scelte di vita diventeranno comuni e aiuteranno gli assicuratori a prevedere con precisione i rischi per la salute. Se la privacy dei dati, i meccanismi di opt-in e altri standard di sicurezza critici continueranno a proteggere i consumatori, gli assicuratori saranno in grado di personalizzare le polizze e i costi in modo favorevole (ma equo).

Siete pronti a continuare questa conversazione? Contattateci per scoprire come GFT può aiutarvi a costruire la vostra strategia di AI per massimizzare la vostra strategia di business assicurativo.

Con i continui progressi dell'AI e le numerose possibilità e opzioni, a volte è una sfida sapere come iniziare.

Sulla base di centinaia di progetti di AI in ambito assicurativo, finanziario e manifatturiero, suggeriamo questi primi punti di riferimento:

Una solida strategia di gestione dei dati è essenziale. Gli assicuratori devono garantire la qualità dei dati, l'accessibilità e la sicurezza per estrarre insight dai set di dati. Non è necessario che sia perfetta fin dal primo giorno, ma è un prerequisito se ci si aspetta il successo in aree tematiche specifiche. Come suggerisce un recente articolo di Gartner: