Agentic AI offre ai leader assicurativi un percorso verso l’efficienza scalabile mentre il settore si trova ad affrontare una dura trasformazione digitale.
Gli assicuratori detengono profonde riserve di dati e impiegano una forza lavoro esperta nel processo decisionale analitico. Nonostante questi vantaggi, l’industria non è riuscita in gran parte ad andare oltre i programmi pilota. La ricerca suggerisce che solo il 7% degli assicuratori ha implementato queste iniziative in modo efficace nelle proprie organizzazioni.
Raramente la barriera è la mancanza di interesse. Invece, le infrastrutture legacy e le architetture dati frammentate spesso interrompono l’integrazione prima ancora che inizi. La pressione finanziaria aggrava il debito tecnico. Il settore ha assorbito perdite superiori a 100 miliardi di dollari all’anno per sei anni consecutivi. Le perdite di proprietà ad alta frequenza sono ora un problema strutturale che le modifiche operative standard non possono risolvere.
Automatizzazione dei flussi di lavoro assicurativi complessi con l’intelligenza artificiale degli agenti
Gli agenti intelligenti forniscono un modo per aggirare questi colli di bottiglia. A differenza degli strumenti analitici passivi, questi sistemi supportano compiti autonomi e aiutano a prendere decisioni sotto la supervisione umana. L’integrazione di questi agenti nei flussi di lavoro consente alle aziende di superare i vincoli legacy e la carenza di talenti.
L’aumento della forza lavoro è un’applicazione primaria. Sedgwickin collaborazione con Microsoftha implementato l’agente Sidekick per assistere i professionisti dei sinistri. Il sistema ha migliorato l’efficienza dell’elaborazione dei sinistri di oltre il 30% attraverso una guida in tempo reale.
I vantaggi operativi si estendono al supporto clienti. I chatbot standard di solito rispondono a una domanda o trasferiscono l’utente in una coda. Una soluzione agentica gestisce il processo end-to-end. Ciò può includere l’acquisizione della prima notifica di perdita, la richiesta di documentazione mancante, l’aggiornamento delle politiche e dei sistemi di fatturazione e la notifica proattiva ai clienti dei passaggi successivi.
Questo approccio “risolvere, non indirizzare” ha prodotto risultati in ambienti live. Un importante assicuratore ha implementato oltre 80 modelli nel settore dei sinistri. L’implementazione ha ridotto di 23 giorni i tempi di valutazione delle responsabilità nei casi complessi e migliorato la precisione dell’instradamento del 30%. Nello stesso periodo i reclami dei clienti sono diminuiti del 65%.
Tali parametri promettenti indicano che l’intelligenza artificiale degli agenti può comprimere i tempi di ciclo e controllare le spese di liquidazione delle perdite per il settore assicurativo, il tutto mantenendo la necessaria supervisione.
Navigare negli attriti interni
L’adozione richiede di superare la resistenza interna. Team isolati e priorità poco chiare spesso rallentano la velocità di implementazione. Una carenza di talenti in ruoli specializzati, come l’analisi attuariale e la sottoscrizione, limita anche l’efficacia con cui le aziende utilizzano i propri dati. L’intelligenza artificiale agentica può prendere di mira queste aree per aumentare i ruoli difficili da ricoprire.
Il successo si basa sull’allineamento della tecnologia con obiettivi aziendali specifici. La creazione di un “Centro di eccellenza dell’intelligenza artificiale” fornisce la governance e le competenze tecniche necessarie per fermare l’adozione frammentata. I team dovrebbero iniziare con attività ripetibili e ad alto volume per perfezionare i modelli attraverso cicli di feedback.
Anche gli acceleratori di settore possono accelerare il processo. Molte piattaforme sono ora disponibili con framework predefiniti in grado di supportare l’intero ciclo di vita della distribuzione degli agenti. Questo approccio riduce i tempi di implementazione e favorisce gli sforzi di conformità.
Naturalmente, la tecnologia conta meno della preparazione organizzativa. Circa il 70% delle sfide legate alla scalabilità sono organizzative piuttosto che tecniche. Gli assicuratori devono costruire una cultura della responsabilità per ottenere rendimenti da questi strumenti.
L’intelligenza artificiale è una necessità per i leader assicurativi che cercano di sopravvivere in un mercato definito dalla pressione finanziaria e dalla complessità del patrimonio ereditario. Affrontare le sfide strutturali migliora l’efficienza e la resilienza. I dirigenti che investono in strutture scalabili si posizioneranno per guidare la prossima era dell’innovazione.
Vedi anche: Hyperscaler cinesi e intelligenza artificiale con agenti specifici del settore
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
