A IBM trabalha com nossos clientes de seguros, e a pesquisa conduzida pelo IBM Institute for Business Value (IBV) mostra três imperativos principais que orientam as decisões de gerenciamento das seguradoras:
- Orquestração digital
- Maior produtividade central (negócios e TI)
- A necessidade de infraestrutura flexível
Para atender aos principais imperativos e facilitar a transformação das suas empresas, as seguradoras precisam:
- Fornecer ofertas digitais aos seus clientes
- Torne-se mais eficiente
- Use os dados de forma mais inteligente
- Abordar questões de segurança cibernética
- Esforce-se por uma oferta resiliente e estável
Para atingir os objetivos acima mencionados, a maioria das companhias de seguros priorizou a transformação digital e a modernização do núcleo de TI, utilizando infraestruturas e plataformas de nuvem híbrida e multi-nuvem. Esta abordagem pode acelerar a velocidade de colocação no mercado, fornecendo capacidades melhoradas para o desenvolvimento de produtos e serviços inovadores, facilitando o crescimento dos negócios e melhorando a experiência geral do cliente nas suas interações com a empresa.
A IBM pode ajudar as seguradoras a inserir IA generativa em seus processos de negócios
A IBM é uma das poucas empresas a nível mundial que consegue reunir a gama de capacidades necessárias para transformar completamente a forma como os seguros são comercializados, vendidos, subscritos, prestados serviços de manutenção e pagos.
Com um forte foco na IA em todo o seu portfólio de produtos e serviços, a IBM continua a ser líder do setor em recursos relacionados à IA.
IBM® watsonx™ A plataforma de IA e dados, juntamente com seu conjunto de assistentes de IA, foi projetada para ajudar a dimensionar e acelerar o impacto da IA usando dados confiáveis em toda a empresa.
A IBM trabalha com diversas companhias de seguros para identificar oportunidades de alto valor para o uso de IA generativa. Os casos de uso de seguros mais comuns incluem a otimização de processos que exigem o processamento de documentos grandes e grandes blocos de texto ou imagens. Estes casos de utilização já representam um quarto das cargas de trabalho de IA atualmente, e há uma mudança significativa no sentido de melhorar a sua funcionalidade com IA generativa. Essa melhoria envolve a extração de conteúdo e insights ou a classificação de informações para apoiar a tomada de decisões, como na subscrição e no processamento de sinistros. As áreas de foco onde o uso de capacidades generativas de IA pode fazer uma diferença significativa no setor de seguros incluem:
- O envolvimento do cliente
- Trabalho digital
- Modernização de aplicativos
- Operações de TI
- Cíber segurança
A IBM está criando soluções generativas baseadas em IA para vários casos de uso, incluindo agentes virtuais, pesquisa conversacional, processos regulatórios e de conformidade, investigação de sinistros e modernização de aplicativos. Abaixo, fornecemos resumos de algumas de nossas iniciativas atuais de implementação de IA generativa.
O envolvimento do cliente
Fornecer cobertura de seguro envolve trabalhar com vários documentos. Esses documentos incluem descrições de produtos de seguros detalhando itens cobertos e exclusões, documentos de apólices ou contratos, contas de prêmios, recibos, reclamações enviadas, explicações de benefícios, estimativas de reparos, faturas de fornecedores e muito mais. Uma parte significativa das interações do cliente com a seguradora consiste em consultas sobre os termos e condições de cobertura de seguro para vários produtos, compreensão do valor de pagamento de sinistro aprovado, motivos para não pagar o valor de sinistro apresentado e o status de transações, como recebimentos de prêmios, pagamentos de sinistros , solicitações de mudança de política e muito mais.
Como parte de nossas iniciativas generativas de IA, podemos demonstrar a capacidade de usar um modelo básico com ajuste imediato para revisar os dados estruturados e não estruturados nos documentos de seguro (dados associados à consulta do cliente) e fornecer recomendações personalizadas sobre o produto, contrato ou inquérito geral sobre seguros. A solução pode fornecer respostas específicas com base no perfil do cliente e no histórico de transações, acessando a administração da apólice subjacente e os dados de sinistros. A capacidade de analisar instantaneamente grandes quantidades de dados de clientes, identificar padrões para gerar insights e antecipar as necessidades dos clientes pode resultar em maior satisfação do cliente.
Atualmente estamos desenvolvendo vários casos de uso, que incluem:
- Obtenção de autorização prévia para procedimentos médicos
- Administrando benefícios de saúde
- Explicando decisões de sinistros e benefícios aos segurados
- Resumindo o histórico de reclamações
Assistência ao agente de seguros/agente do contact center
As companhias de seguros implantaram amplamente unidades de resposta de voz, aplicativos móveis e soluções online baseadas na web que os clientes podem usar para consultas simples, como consultas de saldo devido e verificações de status de pagamento de sinistros. No entanto, o conjunto atual de soluções é limitado em funcionalidade e não pode responder a consultas mais complexas dos clientes, conforme listado em envolvimento do cliente. Como resultado, os clientes muitas vezes recorrem a ligar para o agente de seguros ou para o contact center da seguradora. Soluções generativas baseadas em IA projetadas para agentes podem reduzir significativamente o tempo de pesquisa de documentos, resumir informações e permitir recursos de consultoria, levando a produtividade melhorias variando de uma média de 14% para 34% e aumentou a satisfação do cliente. A IBM vem implementando soluções tradicionais baseadas em IA em companhias de seguros há vários anos, usando produtos como IBM watsonx™ Assistant e IBM Watson® Explorer. Estamos agora iniciando colaborações com algumas companhias de seguros para incorporar modelos básicos e ajustes imediatos para aprimorar as capacidades de assistência aos agentes.
Gestão de riscos
Para tomar decisões de subscrição relacionadas com bens, as companhias de seguros recolhem uma quantidade significativa de dados externos, incluindo os dados de bens fornecidos em formulários de candidatura de seguro, registos históricos de inundações, furacões, incidentes de incêndio e estatísticas de criminalidade para a localização específica do bem. Embora os dados históricos estejam disponíveis publicamente em fontes como dados.gov, companhias de seguros bem estabelecidas também têm acesso aos seus próprios dados de subscrição e de experiência de sinistros. Atualmente, o uso desses dados para modelar riscos envolve esforços intensivos manualmente e os recursos de IA são subutilizados.
Uma iniciativa atual da IBM envolve a coleta de dados publicamente disponíveis relevantes para subscrição de seguros de propriedade e investigação de sinistros para aprimorar modelos básicos na plataforma de dados e IA IBM® watsonx™. Essa abordagem será usada por nossos clientes seguradoras, que poderão incorporar seus dados de experiência proprietários para refinar ainda mais os modelos. Esses modelos e dados proprietários serão hospedados em um ambiente seguro da IBM Cloud®, projetado especificamente para atender aos requisitos regulatórios de conformidade do setor para hiperscaladores. A solução de gestão de risco visa acelerar significativamente a avaliação de riscos e os processos de tomada de decisão, ao mesmo tempo que melhora a qualidade da decisão.
Modernização de código
Muitas companhias de seguros com mais de 50 anos de história ainda dependem de sistemas desenvolvidos nas décadas de 1970, 1980 e 1990, muitas vezes codificados numa mistura de Cobol, Assembler e PL1. A modernização desses sistemas requer a conversão do código legado em Java pronto para produção ou em outras linguagens de programação.
A IBM está trabalhando com diversas instituições financeiras usando recursos generativos de IA para compreender as regras e a lógica de negócios incorporadas na base de código existente e apoiar sua transformação em um sistema modular. O processo de transformação utiliza o modelo de negócios de componentes IBM (para seguros) e a estrutura BIAN (para bancos) para orientar o redesenho. A IA generativa também auxilia na geração de casos de teste e scripts para testar o código modernizado.
Respondendo às preocupações da indústria relacionadas ao uso de IA generativa
Num estudo realizado pelo IBV, os líderes empresariais expressaram preocupações sobre a adoção de IA generativa. As principais preocupações dizem respeito a:
- Explicabilidade: 48% dos líderes entrevistados pela IBM acreditam que as decisões tomadas pela IA generativa não são suficientemente explicáveis
- Ética: 46% estão preocupados com a segurança e os aspectos éticos da IA generativa
- Viés: 46% acreditam que a IA generativa propagará preconceitos estabelecidos
- Confiança: 42% acreditam que a IA generativa não é confiável
- Conformidade: 57% acreditam que as restrições regulatórias e a conformidade são barreiras significativas
A IBM aborda as preocupações acima por meio de seu conjunto de componentes da plataforma watsonx: IBM watsonx.ai™ Estúdio de IA, IBM watsonx.data™ armazenamento de dados e IBM watsonx.governança™ para governança de IA. Especificamente, watsonx.governance fornece recursos para monitorar e governar todo o ciclo de vida da IA, fornecendo transparência, responsabilidade, linhagem, rastreabilidade de dados e monitoramento de preconceito e justiça nos modelos. A solução ponta a ponta fornece aos líderes das seguradoras recursos que permitem fluxos de trabalho de IA responsáveis, transparentes e explicáveis ao usar IA tradicional e generativa.
Conforme descrito acima, identificamos muitas oportunidades de alto valor para ajudar as companhias de seguros a começar a usar IA generativa para a transformação digital dos seus processos de negócios de seguros. Além disso, a tecnologia de IA generativa pode ser usada para gerar novos conteúdos, como artigos (para marketing de produtos de seguros), conteúdo personalizado ou e-mails para clientes e até mesmo geração de conteúdo, como código de programação, para aumentar a produtividade do desenvolvedor.
A IBM trabalha com clientes para mostrar ganhos significativos de produtividade ao usar IA generativa:
- Talento: Alcance ganhos de produtividade de 30% a 40%
- Cliente: Transfira 50% a 70% de todas as interações do telefone para vários canais digitais e use IA generativa para impulsionar essa transição
- Geração de código: obtenha uma melhoria de produtividade de 30% na migração e modernização de código
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- Fonte: https://www.ibm.com/blog/ai-based-solutions-for-insurance-companies/
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