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INSURANCE (RE)GENERATION: FOCUS SINISTRI 

L’Intelligenza Artificiale Generativa sta trasformando molti settori grazie ai numerosi vantaggi e la sua accessibilità. E il settore assicurativo non è da meno.
Dopo il culmine della diffusione nel 2023, in quest’ultimo periodo sono molte le domande intorno a questa tecnologia: come implementare al meglio l’IA Generativa in azienda? Quali opportunità offre? Quali sono i rischi?
Per provare a dare una risposta a questi quesiti, EY e l’Associazione Italiana Insurtech (IIA), hanno lanciato il progetto Insurance (Re)Generation che prevede la pubblicazione nel corso del 2024 di tre report su temi specifici: gestione dei sinistri, distribuzione e sottoscrizione.
L’obiettivo è quello di fornire raccomandazioni utili per sfruttare appieno l’AI Generativa e valutare i rischi e le sfide che il settore Insurance si troverà ad affrontare.
Il primo report pubblicato nel corso di questo mese si intitola: “Claims (Re)Generation: le potenzialità dell’IA Generativa nella gestione dei sinistri tra benefici e rischi“.

BENEFICI E RISCHI DELL’AI GENERATIVA

La GenAI rappresenta una grande opportunità per il settore assicurativo e le sue potenzialità sono altissime. Parlando di benefici, il report ne mette in luce alcuni: 

  • Massimizzazione della produttività e dell’efficienza operativa. L’automatizzazione dei processi complessi permette di risparmiare tempo e risorse che possono essere investite in attività a più alto valore aggiunto. 
  • Miglioramento della qualità dei dati. La GenAi permette di avere analisi e sintesi accurate e complete di informazioni in modo da ottenere dati certi e precisi.
  • Miglioramento della relazione con i clienti. L’AI Generativa permette di offrire esperienze personalizzate e coinvolgenti ai clienti, basandosi su una conoscenza approfondita delle loro esigenze e una risoluzione veloce e adeguata delle loro richieste, migliorando la fiducia e la relazione con i clienti e la fidelizzazione. 
  • Riduzione dei costi operativi. Avere processi interni più efficienti e attività ripetitive automatizzate abbassano i costi operativi totali con meno rischi, più facilità a scovare possibili frodi e rendendo più efficiente la gestione aziendale. 
  • Più innovazione nello sviluppo dei prodotti. La GenAI permette di sviluppare idee e soluzioni innovative, incrementando la competitività sul mercato e l’adattabilità ai cambiamenti del contesto aziendale. 

Tuttavia, come tutti i vantaggi, occorre prestare particolare attenzione anche ai rischi collegati. Tra questi:

  • rischi etici (problemi di trasparenza, bios, privacy e utilizzo dei dati);
  • organizzativi (impatto sul personale dovuto all’automatizzazione); 
  • operativi (possibili errori, interpretazioni errate, data drifting e generazione di risposte sbagliate); 
  • Cyber (possibilità di attacchi informatici o alterazione dei modelli di IA);
  • legali e di Compliance (rispetto delle norme e regole come l’IA Act). 

POSSIBILI APPLICAZIONI DELLA AI GENERATIVA NELLA GESTIONE DEI SINISTRI

Il report evidenzia come i benefici maggiori dell’adozione di questa tecnologia nel settore assicurativo riguarda i sinistri mettendo in luce alcune applicazioni che faciliterebbero il processo di gestione dei sinistri.

Valutazione del danno e proposta di liquidazione automatiche. L’IA Generativa può valutare i danni materiali da una foto e proporre un risarcimento al liquidatore senza perito. Lo stesso sistema può leggere fatture, ricette, ricevute per piccoli rimborsi. 

Generazione di simulazioni visive degli incidenti. L’IA Generativa può ricostruire fedelmente le dinamiche e le responsabilità degli incidenti con visualizzazioni di alta qualità. Può anche simulare scenari diversi variando la velocità o le condizioni stradali e metereologiche nel caso di scontri tra auto, per esplorare diverse ipotesi. 

Individuazione dei sinistri fraudolenti. L’IA Generativa può aiutare a combattere le frodi assicurative insieme all’IA “tradizionale”. Analizzando molti dati storici sui sinistri, l’IA può rilevare modelli e comportamenti anomali come segnali di richieste fraudolente. Le informazioni della nuova richiesta vengono confrontate con dati da varie fonti, come sinistri precedenti, registri di riparazioni, dati sul veicolo da telematica o banche dati esterne e informazioni socioeconomiche. Si possono trovare anche schemi di comportamento tipici delle frodi, come richieste frequenti per lo stesso danno, danni in zone insolite o richieste da persone collegate. L’IA Generativa può generare dati sintetici per simulare scenari legittimi o fraudolenti e riconoscere le differenze, fornendo anche suggerimenti per azioni di mitigazione e prevenzione. 

Supporto al cliente nella fase di denuncia (tramite ChatBot o Virtual Assistant). I consumatori vogliono risposte rapide ai problemi quando ne hanno bisogno. L’IA Generativa può essere cruciale: sistemi di comunicazione automatizzati, come assistenti virtuali o chatbot intelligenti disponibili 24/7, offrono risposte immediate e supporto informativo, migliorando la prontezza del servizio. Questo accelera le denunce e riduce le attese, tenendo il cliente sempre aggiornato sullo stato della pratica. Questa trasparenza e attenzione sono spesso cause di insoddisfazione e l’IA può migliorare la percezione di un servizio attento e affidabile. 

Consulenza virtuale per il liquidatore. L’IA Generativa può supportare i liquidatori con un co-pilota che offre insight e raccomandazioni basate su eventi passati, analizzando archivi di casi precedenti e decisioni legali o mediche per suggerire i migliori approcci in scenari complessi. Il consulente virtuale può suggerire risarcimenti, identificare casi precedenti rilevanti e offrire una base di conoscenza aggiornata per i liquidatori, che vengono aiutati nella valutazione del danno e dell’indennizzo. Il tutto fornendo supporto continuo per una gestione del sinistro più rapida e informata, migliorando la soddisfazione del cliente e l’efficacia nella risoluzione dei casi. Le situazioni applicative descritte sono solo una parte delle possibili applicazioni dell’IA Generativa alla gestione dei sinistri, che saranno esaminate e sviluppate meglio nel capitolo seguente in base al punto di vista degli attori coinvolti direttamente in questa fase. Questo approccio permetterà di capire meglio la versatilità e le potenzialità delle tecnologie e metodologie discusse. 

CONCLUSIONE

Dal Report emerge che la maggior parte degli intervistati crede che l’IA Generativa possa rendere più efficiente la gestione dei sinistri e ne vede più i benefici che i rischi. Bisogna però, tener d’occhio i rischi e dare procedure e spiegazioni chiare per favorire questa transizione.
Una transizione che potrà portare, già in pochi mesi, cambi sostanziali ai processi del settore assicurativo con la consapevolezza che, soprattutto nella gestione dei sinistri, la specificità dei singoli casi, potrebbe influenzare sulla velocità e la scala di adozione di questa tecnologia.

Per il report completo CLICCA QUI

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