Il futuro delle assicurazioni: speranze e timori dell'AI
Naturalmente bisogna considerare anche il reddito da investimenti, su cui le aziende fanno affidamento. Tuttavia, il fatto che i tassi di interesse siano stati piuttosto bassi per molto tempo è un altro elemento che mina un business sostenibile e a lungo termine. È su questo tipo di effetti strategici che si sta concentrando l'intera conversazione nell'industria assicurativa da diverso tempo.
Quindi, cosa possono fare le aziende per avere un impatto sui principali fattori che determinano il loro business: in primo luogo ridurre i costi e le perdite per sinistri, migliorando allo stesso tempo i premi, in modo da ottenere un business sostenibile?
In definitiva, il mercato assicurativo è un'industria molto competitiva, in particolare per quanto riguarda i rami personali. Oggi è prevalentemente guidato dai siti web di comparazione dei prezzi, il che significa che il prezzo puro è in primo piano per gli individui che possono confrontarlo e scegliere. Questa è stata una delle sfide più grandi che l'industria ha dovuto affrontare da tempo. Tuttavia, questo approccio può anche portare a nuove opportunità, soprattutto con l'avanzare delle innovazioni tecnologiche che si stanno verificando sul mercato.
Abbracciare la tecnologia
La rapida innovazione tecnologica offre certamente una serie di leve che le aziende possono utilizzare per creare un vantaggio competitivo, ed è su questo che molte si stanno concentrando in questo momento. Come utilizzare al meglio i loro vasti set di dati? Come utilizzare l'intelligenza artificiale (AI)? Come possono utilizzare la tecnologia per migliorare le prestazioni di sottoscrizione, avere prezzi migliori, una maggiore micro-segmentazione e un'iper-personalizzazione per i clienti, in modo che si sentano effettivamente apprezzati e non solo un punto di dati tra una vasta popolazione?
Riduzione delle perdite per sinistri
La seconda area d'intervento consiste nell'esaminare i modi per ridurre le perdite sui sinistri. Mentre le frodi assicurative a danno dell'utente finale sono state un fattore che ha caratterizzato l'industria sin dalla sua nascita, le frodi relative ai sinistri sono una preoccupazione crescente per tutte le aziende. In particolare, l'ascesa dell'AI sta portando a un ulteriore rischio di frode, poiché sta diventando così sofisticata da poter essere utilizzata come strumento per presentare false richieste di risarcimento danni.
Costi della tecnologia
Per molte aziende la corsa all'adozione di nuove tecnologie è allettante, ma l'aumento dei costi può spesso rappresentare una sfida|La sfida. I costi operativi sono aumentati su base annua e l'inflazione è un grosso problema da tempo. Se da un lato l'effetto sui consumatori della "crisi del costo della vita" è stato difficile, dall'altro l'inflazione generale ha avuto un forte impatto sulla redditività del settore assicurativo.
Tuttavia, le nuove tecnologie permettono alle aziende di creare efficienze e migliorare la produttività, utilizzando una maggiore automazione senza necessariamente ridurre la forza lavoro. Inoltre, consentono di impiegare in modo efficiente la forza lavoro più qualificata direttamente dove viene creato il maggior valore, evitando così costi a lungo termine.
La strada da percorrere
In prospettiva, la priorità dei prossimi 12 mesi per la maggior parte delle compagnie assicurative sarà probabilmente il proseguimento della spinta verso l'AI. I business di tutti i settori parlano o sperimentano l'AI, ma sono pochi quelli che la utilizzano in produzione o su scala, eppure tutti si rendono conto della sua importanza per il futuro. L'AI è qui per restare e chi lavora nel settore assicurativo deve esplorare e iniziare a utilizzare la tecnologia nel modo migliore.
Dal punto di vista dell'efficienza, i migliori casi di utilizzo dell'AI possono davvero aiutare a ridurre i costi attraverso l'automazione. Tuttavia, oltre a questo, dovrebbe anche consentire alle aziende assicurative di servire mercati commerciali e altri mercati assicurativi specializzati in cui potrebbero tradizionalmente perdere, con processi inefficienti che potrebbero richiedere una settimana o addirittura un mese per chiudere un affare. Abbiamo assistito all'esperienza dei siti web di comparazione dei prezzi per i consumatori, che hanno reso più facile per gli assicuratori dei rami personali l'impegno con i clienti; ora esiste l'opportunità per i rami commerciali di fare progressi simili.
Naturalmente i rami commerciali e lo spazio assicurativo specializzato non sono così orientati alla carta; c'è un'attenzione molto maggiore ai dettagli del rischio specifico e della copertura, ma questo è sicuramente un aspetto che può ancora trarre enormi vantaggi dall'applicazione dell'AI e dall'analisi di grandi dati. È qui che vediamo l'opportunità immediata e a medio termine.
Oltre all'AI, l'altro obiettivo principale per gli assicuratori è la trasformazione digitale su larga scala e il continuo passaggio al cloud. Sebbene alcune aziende stiano avanzando rapidamente, ci sono ancora molte linee di business all'interno delle assicurazioni (in particolare nello spazio commerciale, ad esempio), dove il digitale può essere utilizzato meglio. Questo sia dal punto di vista dell'impegno e della raccolta di dati migliori dai clienti, sia per la fornitura di servizi migliori ai clienti finali.
L'ultimo aspetto del futuro delle assicurazioni è naturalmente il regolamento, che continua a guidare il cambiamento in un mercato altamente regolamentato, con una continua corsa alla conformità. Tuttavia, al di là della semplice compliance normativa, la challenge|La sfida riguarda più che altro la resilienza aziendale complessiva, soprattutto in un mondo tecnologico sempre più complesso. La recente esperienza di CrowdStrike, inaspettata e su larga scala, è stata causata da un semplice aggiornamento di un software destinato a proteggere da crash e interruzioni. Questo esempio sottolinea l'importanza che le aziende abbiano una conoscenza approfondita del loro patrimonio tecnologico completo e interconnesso, al fine di mitigare i crescenti livelli di vulnerabilità critica. Per le compagnie di assicurazione, la situazione impensabile potrebbe essere quella in cui un cliente ha bisogno di presentare immediatamente un reclamo a causa di un'emergenza improvvisa; se il sistema di reclamo dell'assicuratore fosse "fuori uso" o i dati andassero persi in un'interruzione, come farebbero?
Trasformazione strategica dei dati
Per poter creare una solida strategia basata sull'AI, le aziende devono innanzitutto risolvere le questioni fondamentali relative ai dati. In GFT forniamo molti servizi per aiutare i clienti a definire e creare una strategia di trasformazione dei dati completa e a prova di futuro. Nell'ambito di questa strategia, siamo sempre più spesso coinvolti negli impegni dei clienti per aiutare a tracciare un set di dati adeguato, disponibile e affidabile, che possa anche fungere da singola fonte di verità. La presenza di questa fonte è fondamentale per consentire la formulazione di una strategia di AI completa.
Una volta definita la strategia per i dati e attivato un percorso di trasformazione dei dati, è possibile implementare il piano per l'utilizzo dell'AI in tutte le aree appropriate del business, al fine di realizzare i vantaggi in termini di efficienza e crescita. In caso contrario, il passaggio all'AI potrebbe non produrre i vantaggi previsti, in quanto il programma rimarrebbe isolato come proof-of-concept costoso e potenzialmente rischioso.