IBM collabora con i nostri clienti assicurativi e la ricerca condotta dall'IBM Institute for Business Value (IBV) mostra tre imperativi chiave che guidano le decisioni di gestione degli assicuratori:
- Orchestrazione digitale
- Miglioramento della produttività principale (business e IT)
- La necessità di infrastrutture flessibili
Per soddisfare gli imperativi chiave e facilitare la trasformazione delle loro aziende, gli assicuratori devono:
- Fornire offerte digitali ai propri clienti
- Diventa più efficiente
- Utilizza i dati in modo più intelligente
- Affrontare le preoccupazioni relative alla sicurezza informatica
- Puntare ad un’offerta resiliente e stabile
Per raggiungere gli obiettivi sopra menzionati, la maggior parte delle compagnie assicurative ha dato priorità alla trasformazione digitale e alla modernizzazione del core IT, utilizzando infrastrutture e piattaforme cloud ibride e multi-cloud. Questo approccio può accelerare lo speed-to-market fornendo capacità avanzate per lo sviluppo di prodotti e servizi innovativi, facilitando la crescita del business e migliorando l’esperienza complessiva del cliente nelle loro interazioni con l’azienda.
IBM può aiutare le compagnie assicurative a inserire l’intelligenza artificiale generativa nei loro processi aziendali
IBM è una delle poche aziende a livello globale in grado di riunire la gamma di capacità necessarie per trasformare completamente il modo in cui le assicurazioni vengono commercializzate, vendute, sottoscritte, assistite e pagate.
Con una forte attenzione all'intelligenza artificiale in tutto il suo portafoglio di prodotti e servizi, IBM continua a essere leader del settore nelle funzionalità legate all'intelligenza artificiale.
IBM® watsonx™ La piattaforma AI e dati, insieme alla sua suite di assistenti AI, è progettata per aiutare a scalare e accelerare l'impatto dell'AI utilizzando dati affidabili in tutta l'azienda.
IBM collabora con diverse compagnie assicurative per identificare opportunità di alto valore per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa. I casi d'uso assicurativi più comuni includono l'ottimizzazione dei processi che richiedono l'elaborazione di documenti di grandi dimensioni e grandi blocchi di testo o immagini. Questi casi d’uso rappresentano già oggi un quarto dei carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale e si sta registrando uno spostamento significativo verso il miglioramento delle loro funzionalità con l’intelligenza artificiale generativa. Questo miglioramento comporta l’estrazione di contenuti e approfondimenti o la classificazione delle informazioni per supportare il processo decisionale, ad esempio nella sottoscrizione e nell’elaborazione dei sinistri. Le aree di interesse in cui l’uso delle capacità di intelligenza artificiale generativa può fare una differenza significativa nel settore assicurativo includono:
- Il coinvolgimento del cliente
- Lavoro digitale
- Modernizzazione dell'applicazione
- Operazioni IT
- Cybersecurity
IBM sta creando soluzioni generative basate sull'intelligenza artificiale per vari casi d'uso, tra cui agenti virtuali, ricerca conversazionale, processi normativi e di conformità, indagini sui sinistri e modernizzazione delle applicazioni. Di seguito forniamo un riepilogo di alcune delle nostre attuali iniziative di implementazione dell’intelligenza artificiale generativa.
Il coinvolgimento del cliente
Fornire una copertura assicurativa implica lavorare con numerosi documenti. Questi documenti includono descrizioni di prodotti assicurativi che dettagliano articoli coperti ed esclusioni, documenti di polizza o contratto, fatture di premi, ricevute, richieste di indennizzo presentate, spiegazioni di vantaggi, stime di riparazione, fatture del fornitore e altro ancora. Una parte significativa delle interazioni dei clienti con la compagnia assicurativa consiste in domande relative ai termini e alle condizioni di copertura assicurativa per vari prodotti, nella comprensione dell'importo del pagamento della richiesta di indennizzo approvato, dei motivi per non pagare l'importo della richiesta di indennizzo presentato e dello stato delle transazioni come ricevute di premi, pagamenti di sinistri , richieste di modifica delle policy e altro ancora.
Nell'ambito delle nostre iniziative di intelligenza artificiale generativa, possiamo dimostrare la capacità di utilizzare un modello di base con tempestiva messa a punto per rivedere i dati strutturati e non strutturati all'interno dei documenti assicurativi (dati associati alla query del cliente) e fornire raccomandazioni personalizzate riguardanti il prodotto, il contratto o richiesta assicurativa generale. La soluzione può fornire risposte specifiche in base al profilo del cliente e alla cronologia delle transazioni, accedendo all’amministrazione della polizza sottostante e ai dati sui sinistri. La capacità di analizzare istantaneamente grandi quantità di dati dei clienti, identificare modelli per generare approfondimenti e anticipare le esigenze dei clienti può comportare una maggiore soddisfazione del cliente.
Attualmente stiamo sviluppando diversi casi d'uso, che includono:
- Ottenere l'autorizzazione preventiva per le procedure mediche
- Amministrazione dei benefici per la salute
- Spiegare le decisioni sui sinistri e i vantaggi agli assicurati
- Riepilogo della cronologia dei sinistri
Assistenza da parte di agenti assicurativi/agenti di contact center
Le compagnie assicurative hanno ampiamente implementato unità di risposta vocale, app mobili e soluzioni online basate sul web che i clienti possono utilizzare per domande semplici, come richieste di saldo dovuto e controlli sullo stato dei pagamenti dei sinistri. Tuttavia, l'attuale insieme di soluzioni ha funzionalità limitate e non è in grado di rispondere alle domande più complesse dei clienti, come elencate nella sezione relativa al coinvolgimento del cliente. Di conseguenza, i clienti spesso ricorrono a chiamare l’agente assicurativo o il contact center della compagnia assicurativa. Le soluzioni generative basate sull'intelligenza artificiale progettate per gli agenti possono ridurre significativamente i tempi di ricerca dei documenti, riepilogare le informazioni e abilitare funzionalità di consulenza, portando a della produttività miglioramenti vanno da Una media dal 14% fino al 34% e una maggiore soddisfazione del cliente. IBM implementa da diversi anni soluzioni tradizionali basate sull'intelligenza artificiale presso le compagnie assicurative, utilizzando prodotti come IBM watsonx™ Assistant e IBM Watson® Explorer. Stiamo ora avviando collaborazioni con alcune compagnie assicurative per incorporare modelli di base e una rapida messa a punto per migliorare le capacità di assistenza degli agenti.
Gestione del rischio
Per prendere decisioni di sottoscrizione relative alla proprietà, le compagnie assicurative raccolgono una quantità significativa di dati esterni, compresi i dati sulla proprietà forniti nei moduli di richiesta di assicurazione, documenti storici di inondazioni, uragani, incendi e statistiche sulla criminalità per la specifica ubicazione della proprietà. Mentre i dati storici sono disponibili pubblicamente da fonti come dati.gov, anche le compagnie assicurative affermate hanno accesso ai propri dati relativi alla sottoscrizione e all'esperienza dei sinistri. Attualmente, l’utilizzo di questi dati per la modellazione del rischio comporta sforzi intensivi a livello manuale e le capacità di intelligenza artificiale sono sottoutilizzate.
Un'attuale iniziativa di IBM prevede la raccolta di dati disponibili al pubblico relativi alla sottoscrizione di assicurazioni sulla proprietà e all'indagine sui sinistri per migliorare i modelli di base nella piattaforma dati e AI IBM® watsonx™. Questo approccio verrà utilizzato dai nostri clienti delle compagnie assicurative, che potranno incorporare i dati proprietari sulla loro esperienza per perfezionare ulteriormente i modelli. Questi modelli e dati proprietari saranno ospitati in un ambiente IBM Cloud® sicuro, progettato specificamente per soddisfare i requisiti di conformità normativa del settore per gli hyperscaler. La soluzione di gestione del rischio mira ad accelerare significativamente la valutazione del rischio e i processi decisionali, migliorando al tempo stesso la qualità delle decisioni.
Modernizzazione del codice
Molte compagnie assicurative con oltre 50 anni di storia si affidano ancora a sistemi sviluppati negli anni ’1970, ’1980 e ’1990, spesso codificati in un mix di Cobol, Assembler e PL1. La modernizzazione di questi sistemi richiede la conversione del codice legacy in Java o altri linguaggi di programmazione pronti per la produzione.
IBM sta collaborando con diversi istituti finanziari utilizzando funzionalità di intelligenza artificiale generativa per comprendere le regole e la logica aziendale integrate nella base di codice esistente e supportarne la trasformazione in un sistema modulare. Il processo di trasformazione utilizza il modello di business dei componenti IBM (per le assicurazioni) e il framework BIAN (per le banche) per guidare la riprogettazione. L’intelligenza artificiale generativa aiuta anche a generare casi di test e script per testare il codice modernizzato.
Affrontare le preoccupazioni del settore relative all’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa
In uno studio condotto da IBV, i leader aziendali hanno espresso preoccupazione per l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa. Le maggiori preoccupazioni riguardano:
- Spiegabilità: il 48% dei leader intervistati da IBM ritiene che le decisioni prese dall’intelligenza artificiale generativa non siano sufficientemente spiegabili
- Etica: il 46% è preoccupato per la sicurezza e gli aspetti etici dell’IA generativa
- Bias: il 46% ritiene che l’intelligenza artificiale generativa propagherà pregiudizi consolidati
- Fiducia: il 42% ritiene che non ci si possa fidare dell’IA generativa
- Conformità: il 57% ritiene che i vincoli normativi e la conformità costituiscano ostacoli significativi
IBM affronta le preoccupazioni di cui sopra attraverso la sua suite di componenti della piattaforma Watsonx: IBM watsonx.ai™Studio di intelligenza artificiale, IBM watsonx.data™ archivio dati e IBM watsonx.governance™ toolkit per la governance dell'IA. Nello specifico, watsonx.governance fornisce le funzionalità per monitorare e governare l'intero ciclo di vita dell'intelligenza artificiale fornendo trasparenza, responsabilità, derivazione, tracciabilità dei dati e monitoraggio di bias ed equità nei modelli. La soluzione end-to-end fornisce ai leader delle compagnie assicurative funzionalità che consentono flussi di lavoro IA responsabili, trasparenti e spiegabili quando si utilizza sia l’IA tradizionale che quella generativa.
Come descritto sopra, abbiamo identificato molte opportunità di alto valore per aiutare le compagnie assicurative a iniziare a utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per la trasformazione digitale dei loro processi aziendali assicurativi. Inoltre, la tecnologia dell’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per generare nuovi contenuti come articoli (per il marketing di prodotti assicurativi), contenuti personalizzati o e-mail per i clienti e persino per la generazione di contenuti come codici di programmazione per aumentare la produttività degli sviluppatori.
IBM collabora con i clienti per mostrare significativi guadagni di produttività quando si utilizza l'intelligenza artificiale generativa:
- Talento: Ottieni guadagni di produttività del 30%-40%.
- Cliente: spostare il 50%-70% di tutte le interazioni dal telefono a vari canali digitali e utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per guidare questa transizione
- Generazione di codice: realizza un miglioramento della produttività del 30% nella migrazione e nella modernizzazione del codice
Sei interessato ad approfondire gli argomenti? Contatto Kishore Ramchandani or Anuj Jain.
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