Tempi più rapidi, meno costi e clienti soddisfatti: l’Intelligenza artificiale rivoluziona le assicurazioni

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Tempi più rapidi, meno costi e clienti soddisfatti: l’Intelligenza artificiale rivoluziona le assicurazioni.

Subire un sinistro è nella migliore delle ipotesi un’enorme seccatura, ottenere il risarcimento dovuto per il danno subito, spesso, è ancora più frustrante. Ma d’altra parte non potrebbe essere altrimenti: le compagnie devono tutelarsi dal rischio di truffe e frodi e l’unico strumento a loro disposizione, per il momento, è un processo lungo e laborioso

Bisogna compilare un modulo, ma prima di inviarlo con una raccomandata servono anche un preventivo di spesafotografie che certifichino il danno ed eventuale documentazione medica. Passati cinque giorni lavorativi, il perito della compagnia assicurativa inizierà a occuparsi della verifica dei danni subiti. Solo a questo punto arriverà una prima offerta di rimborso: dopo 30 giorni nel caso di una constatazione amichevole, 60 giorni in assenza di essa e addirittura 90 in presenza di lesioni. 

L’intelligenza artificiale può portare beneficio ad assicurazioni e clienti

Un processo lungo e farraginoso che l’intelligenza artificiale può aiutare a snellire e velocizzare a vantaggio di tutti, riducendo i rischi per le compagnie, aumentando i loro margini di guadagno e facendo crescere la soddisfazione dei clienti per i quali è importante il prezzo del premio, ma anche il servizio. 

Stiamo parlando dell’applicazione al settore assicurativo di quelle che tra gli esperti vengono chiamate reti neurali: ovvero sistemi di intelligenza artificiale che apprendono concetti in diverse modalità, principalmente attraverso testo e immagini. Qualcosa del genere è già realtà. In Indigo.ai abbiamo creato per il Gruppo ITAS (e in collaborazione con il loro partner IFM in qualità di contact center) – un assistente virtuale in grado di gestire l’intero traffico telefonico relativo alle richieste di informazioni sui sinistri, al fine di ridurre il carico di lavoro a cui erano sottoposti gli operatori e dotare l’infrastruttura della compagnia assicurativa di un sistema che fosse raggiungibile 24/7. In soli quattro mesi, questo assistente virtuale ha gestito quasi 19mila telefonate in piena autonomia, soddisfacendo il 91% delle richieste senza l’intervento umano. Ma l’Intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare l’intero processo gestionale delle assicurazioni attraverso l’automatizzazione di tre fondamentali pilastri: i sinistri, le proposte commerciali e il riconoscimento di eventuali frodi

L’AI per analizzare il sinistro: stime più rapide e affidabili

Un sistema basato sull’AI velocizza la gestione delle pratiche, la stima dei danni e tutti i passaggi che riguardano l’impiego di processi interni e operazione di calcolo standardizzate. L’algoritmo, quindi, può aiutare ad analizzare le immagini per avere una stima dei danni più affidabile e non soggettiva. In questo modo, inoltre, impiegati e periti verrebbero liberati da processi ripetitivi e a basso valore aggiunto per dedicarsi maggiormente alle specifiche richieste dei clienti.

Per costruire un sistema del genere bisogna appoggiarsi a un’intelligenza artificiale conversazionale, capace di porre le domande giuste e in grado di gestire situazioni di crisi ottenendo il maggior numero di informazioni possibili. Un’intelligenza che grazie alle reti neurali multimodali potrà analizzare le immagini e i documenti, apprendendo sempre di più e facendo stime sempre più precise. In questo modo si riducono i tempi gestionali, si abbattono i costi e si velocizzano i risarcimenti

Riconoscere le frodi con all’analisi dei dati

Ma non solo. Uno dei problemi principali delle assicurazioni, che poi si ripercuote sulle tariffe a carico dei consumatori, è quello delle frodi. Anche queste situazioni potrebbero ridursi drasticamente grazie all’intelligenza artificiale – che può analizzare e studiare le immagini, ma soprattutto confrontarle con quanto dichiarato dall’utente. Più dati diamo in pasto alla macchina, più questa sarà in grado di riconoscere comportamenti sospetti e anche approfondire situazioni dubbie. 

Facciamo alcuni esempi. Due tra le reti neurali più avanzate si chiamano DALL·E e Clip. DALL·E è in grado di trasformare un testo in un’immagine, mentre Clip sa classificare istantaneamente un’immagine come appartenente a una determinata categoria. È evidente che un’applicazione di tali tecnologie al settore assicurativo ridurrebbe in maniera significativa il rischio frodi. Ovviamente, in questo senso è cruciale l’addestramento dell’algoritmo perché da una parte deve poter analizzare la qualità del dato e dall’altra esaminare immagini sconosciute. Il sistema deve quindi poter immagazzinare milioni di immagini per registrare tutte le informazioni necessarie, arrivare a una stima celere del danno e poter quindi capire se si tratta o meno di una truffa. Una AI ben addestrata è in grado di individuare in modo accurato i comportamenti che potrebbero essere fraudolenti, supportando concretamente il processo decisionale in merito a una possibile frode compiuta da un utente. 

Non solo pratiche: l’interazione con il pubblico

Non dimentichiamoci che con l’AI, già oggi, si possono creare dei chatbot molto avanzati che sono capaci di interagire con gli utenti e rispondere davvero in maniera puntuale alle loro richieste. Una compagnia assicurativa, ad esempio, può già oggi dotare il proprio centralino o la propria pagina Facebook di un assistente virtuale completamente personalizzato che permetta alla società di raccogliere tutte le informazioni necessarie a una prima valutazione in maniera automatizzata, permettendo all’utente di ottenere subito una stima della propria polizza e procedere alla stipula velocemente. 

Insomma, come in ormai quasi tutti gli ambiti della nostra vita, anche ne settore assicurativo l’intelligenza artificiale può portare dei vantaggi che erano inimmaginabili fino a pochi anni fa e che semplificano il lavoro delle aziende, ma soprattutto, facilitano la vita delle persone.

A cura di Gianluca Maruzzella, Co-Founder & CEO di Indigo.ai

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