Principais benefícios e casos de uso da IA no setor de seguros
Atualizado: 31 de mar. de 2022
Bem-vindos ao futuro do seguro habilitado para Inteligência Artificial (IA)!
O setor de seguros está adotando novas tecnologias para abordar alguns dos principais pontos problemáticos de seus clientes. Aproveitar a inteligência artificial (IA) em seguros, tecnologia NLP, Machine Learning (ML) ajuda a lidar com a experiência do cliente em seguros de toda a espécie (auto, saúde, vida etc.) e combater as fraudes deste mercado.
De fato, 87% das seguradoras pesquisadas já estão vendo suas empresas investirem US$ 5 milhões ou mais em tecnologia de IA a cada ano. Além disso, o interesse corporativo em startups de seguros levou a uma impressionante captação de recursos.
A seguir descreveremos uma visão geral da inteligência artificial (IA) em seguros, cobrindo os principais casos de uso e benefícios.
O que significa a IA para o setor de seguros?
A IA de seguros significa implementar efetivamente a tecnologia avançada assim que as seguradoras descobrirem onde ela se encaixa no continuum de seguros digitais. No entanto, a IA pode ser aproveitada para consultoria de seguros, processamento de sinistros de subscrição, prevenção de fraudes, gerenciamento de riscos e marketing direto.
O comportamento do cliente e os avanços na tecnologia abriram as portas para a IA no mercado de seguros para criar valor, reduzir custos, aumentar a eficiência e alcançar maior satisfação e confiança do cliente.
Principais benefícios da IA no setor de seguros
Os benefícios da implementação da IA no seguro parecem claros para as partes interessadas nesse ecossistema. De fato, 84% dos investidores franceses pesquisados acreditam que a IA revolucionará o setor de seguros. Além disso, 66% das seguradoras acham que a IA pode ajudar a melhorar a produtividade da força de trabalho.
Ao implementar a IA em seus processos, as seguradoras podem economizar tempo, reduzir custos, melhorar a experiência do cliente e aumentar a lucratividade.
A IA também pode transformar processos tipicamente tediosos e demorados, como subscrição, gerenciamento de sinistros, detecção de fraudes, atendimento ao cliente.
Com IA, as seguradoras também podem reduzir erros humanos. Esses erros podem ser comuns devido a fatores como a alteração da regulamentação das informações para análise para prevenção de fraudes.
IA conversacional em diferentes tipos de apólices de Seguro
As habilidades de IA conversacional permitem entender o contexto de uma conversa inteira e adaptar a resposta de acordo. A abordagem altamente inteligente e personalizada aumenta a confiança do cliente no serviço geral, ao mesmo tempo em que melhora a experiência do cliente no setor de seguros.
As seguradoras podem contar com chatbots de IA para implantar processos de seguros, assumindo o canal de atendimento ao cliente sempre ativo. Os agentes virtuais de conversação habilitados para IA podem familiarizar os clientes com várias apólices de seguro e classificá-los com base nas necessidades do cliente.
Os bots inteligentes podem fazer as perguntas certas e entender as necessidades e expectativas do cliente. Com o Natural Language Understanding (NLP), é fácil descobrir a real intenção do cliente com base em suas respostas. Os bots também podem recomendar as melhores políticas com base no perfil do cliente, avaliação de risco e tipo de cobertura necessária.
As soluções de IA de seguros podem ser aplicadas em diferentes tipos de apólices de seguro:
#1. IA no setor de seguros saúde
A inteligência artificial está prestes a se tornar uma força transformadora na área da saúde. O seguro de saúde de IA oferece algumas vantagens em relação às técnicas tradicionais de análise e tomada de decisão clínica.
A IA no seguro de saúde aumenta a capacidade dos profissionais de saúde de entender melhor os padrões e as necessidades do dia a dia das pessoas de quem cuidam e, com esse entendimento, podem fornecer melhor feedback, orientação e suporte para se manterem saudáveis.
Muitas empresas implantam IA em seguros de saúde. A Alayacare do Canadá é um caso perfeito para o seguro de IA. Ele oferece uma plataforma de software baseada em nuvem para profissionais de saúde domiciliar. A plataforma apresenta documentação clínica, funcionalidade de back-office, monitoramento remoto de pacientes e telessaúde. Ele também ajuda na análise de dispositivos vestíveis para buscar dados do paciente para processamento por meio da tecnologia de aprendizado de máquina, fornecendo informações em tempo real para os profissionais de saúde.
Principais casos de uso de IA em seguros de saúde
Detecção mais rápida de doenças: A IA no seguro de saúde detecta problemas e notifica as equipes de atendimento rapidamente, permitindo que os provedores discutam opções, forneçam decisões de tratamento mais rápidas e, por fim, salvem vidas.
Mais precisão no diagnóstico: AI e ML em planos de saúde ajudam os patologistas a fazer diagnósticos mais precisos e desenvolver métodos de tratamento individualizado.
A IA é um ótimo verificador de sintomas: A implantação de um chatbot de saúde ouvirá os sintomas e as preocupações de saúde do paciente e, em seguida, orientará o paciente para os cuidados corretos com base em seu diagnóstico.
#2. IA para a indústria de Seguros Auto
A indústria automotiva está à beira de uma transformação fenomenal. As montadoras de todo o mundo começaram a incorporar tecnologias avançadas em seus produtos e operações para garantir que fiquem um passo à frente dos concorrentes no mercado.
A IA para seguradoras de automóveis testemunhou sua mágica em um carro autônomo usando aprendizado de máquina e também automatizando a subscrição de seguros de automóveis com IA.
Aqui está um exemplo da maior seguradora geral da Austrália, a IAG que implantou a IA para avaliar danos em veículos e reduzir o tempo de reclamação. A empresa usa um sistema baseado em IA para avaliar os danos causados por acidentes com veículos motorizados e acelerar as reivindicações de seguro dos clientes. A equipe de suporte pode prever se um carro é uma perda total após um acidente e, ao mitigar a necessidade de rebocar o veículo até uma garagem para avaliação, pode reduzir o tempo de processamento de reclamações de semanas para dias.
Principais casos de uso de IA para o seguros de automóveis
Análise preditiva de Sinistros: O uso de IA na obtenção de dados preditivos para sinistros de veículos ajuda as seguradoras a reduzir os seus custos e fornece uma precificação mais segura e eficiente.
Recomendações de manutenção do veículo: Algoritmos de IA e ML para seguradoras de automóveis ajudam a fornecer recomendações aos motoristas sobre a manutenção do veículo reduzindo assim a incidência de sinistros.
Análise do comportamento do motorista: Os aplicativos automotivos baseados em seguros de automóveis de IA oferecem uma infinidade de análises valiosas no carro. Câmeras e sensores IR podem detectar o comportamento do motorista com precisão e fornecer sinais de alerta para evitar acidentes.
#3. IA para o Setor de Seguros Patrimoniais
A tecnologia baseada em IA tem sido aplicada em muitos setores diferentes incluindo o setor de seguros, com seguros de propriedades residenciais e comerciais. Tem o potencial de transformar a forma como o seguro patrimonial funciona.
A Inteligência Artificial ajuda a melhorar o processo de sinistros, tornando-o mais rápido e preciso do que nunca. Sua capacidade de automatizar muitas tarefas está tornando tudo mais eficiente, o que se traduz em melhores resultados e atendimento ao cliente.
Principais casos de uso: IA para empresas que oferecem seguros patrimoniais
Análise de Risco e Subscrição: O uso de IA para analisar dados pode resultar em uma avaliação mais precisa dos perigos potenciais, na determinação da melhor apólice e cobertura para suas necessidades e em maneiras de reduzir o risco de sinistros futuros.
Detecção de Fraudes: Os chatbots de IA ajudam a automatizar muitos processos que geralmente estão sujeitos a fraudes e agem sem a necessidade de suporte humano. Também pode sinalizar novas apólices, ajudando a identificar pessoas com maior probabilidade de cometer fraudes em seguros.
Processamento automatizado de reclamações: A IA pode ajudar os clientes a relatar uma reclamação, registrar danos ou perdas, verificar políticas e limites, comunicar-se com clientes e alertar clientes e seguradoras sobre o status das reclamações.
#4. IA para sinistros de seguro de vida
O mundo da tecnologia está se transformando rapidamente, e é por isso que o setor de seguros está mudando com ele, impulsionado pelas expectativas dos clientes. Para serem competitivas, as seguradoras precisam de mais insights sobre os clientes e a capacidade de transformar esses insights em ação.
A IA no seguro de vida oferece a chance de aumentar a receita, melhorar a eficiência e reduzir o risco. A IA tem a capacidade de melhorar a mortalidade, otimizar a tomada de decisões para ajudar a construir relacionamentos duradouros e lucrativos com os clientes.
A utilização de IA na subscrição de seguros de vida pode ser determinada juntamente com preços individualizados, previsão de gravidade da doença, priorização de envio e desenvolvimento rápido de produtos.
A IA de seguro de vida ajuda as seguradoras das seguintes maneiras;
Marketing & Vendas: Uma solução de IA de seguro de vida pode ajudar na segmentação de clientes, direcionamento de oportunidades, qualificação de clientes em potencial, recomendação de produtos e personalização.
Engajamento em tempo real: A não renovação custa dinheiro às seguradoras, e a IA pode prever a probabilidade de churn. Essas previsões podem ser usadas para determinar a mudança de preço de renovação (RPC) apropriada.
Reserva de mortalidade: A IA para sinistros de seguro de vida pode ajudá-lo a determinar a reserva de mortalidade individual, bem como a estimativa de tempo de vida individual, a lucratividade geral e o fluxo de caixa.
#5. IA para comunicações com o cliente
As seguradoras consideram as mudanças nas necessidades e expectativas dos clientes, especialmente porque não toleram mais solicitações de seguro demoradas ou um processo de sinistro complicado. A integração de IA e automação no modelo de comunicação do cliente para seguradoras é fundamental.
Com a IA de conversação permitindo o crescimento e a disrupção, as seguradoras podem atender à demanda por produtos dinâmicos e capturar uma nova base de clientes composta por dados demográficos mais jovens.
A IA nas comunicações com o cliente no setor de seguros fez muito para melhorar as experiências do cliente e a eficiência operacional.
Veja como a IA nas comunicações com o cliente oferece uma experiência transformadora:
Maior Eficiência do Processo de Reivindicação: A IA ajuda a reformular o processo de sinistros para segurados novos e existentes. A IA de voz pode ajudar a lidar com altos volumes de chamadas reduzindo a carga de agentes humanos. A McKinsey prevê que o processamento de sinistros continuará sendo a função principal de todas as seguradoras até 2030 e a tecnologia de IA reduzirá a sobrecarga associada a sinistros de 70 a 90%.
Gestão de Políticas: Automatizar as solicitações comuns do cliente, como obter ajuda com documentos com o chatbot habilitado para IA, proporcionará uma melhor experiência ao cliente.
Gerando Cotações: Normalmente os consumidores têm dúvidas depois de receber uma cotação. O Voice AI pode ajudar os consumidores com essas solicitações; assim, as seguradoras podem economizar tempo dos agentes até que surja uma consulta complexa.
#6. IA para seguro comercial
A Inteligência Artificial tem a capacidade que permite aos programadores criar softwares capazes de identificar padrões, extrapolar previsões e gerenciar informações de forma mais rápida e eficiente.
A IA pode identificar facilmente padrões e sinalizar riscos em seguros comerciais. Tanto as seguradoras novas quanto as estabelecidas estão adotando a inteligência artificial para essas habilidades.
Veja como a IA no seguro comercial é vital
Melhor tomada de decisão baseada em dados: A IA no setor de seguros comerciais facilita o gerenciamento das enormes quantidades de dados gerados pelas seguradoras e seus clientes.
Processos mais dinâmicos: Os algoritmos de IA controlam a quantidade de tempo dedicada às tarefas de subscrição diminui significativamente. Todos os dados são facilmente processados e levam menos tempo do que os processos tradicionais.
Avaliação de Riscos: A aplicação de IA a questões de subscrição pode ser feita fornecendo uma visão mais precisa do risco subjacente, levando em consideração fatores que podem não chamar a atenção de um subscritor.
Os 7 principais casos de uso de IA no setor de seguros
Os investimentos em inteligência artificial compensam claramente, pois como a McKinsey estima que, em todas as funções e casos de uso, os investimentos em IA podem gerar até US$ 1,1 trilhão em valor anual potencial para o setor de seguros.
Então, o quanto deste investimento bilionário tem valor para as companhias de seguros?
Resumimos alguns casos de uso viáveis em que a IA está impactando o setor de seguros;
1. Fornece um Eficiente Suporte ao Cliente
Mais e mais seguradoras estão investindo em chatbots como parte integrante de seu atendimento ao cliente para melhorar o tempo de resposta e economizar custos operacionais. Como os bots de atendimento ao cliente resolvem consultas simples rapidamente, sua equipe economiza tempo para lidar com consultas complexas e melhorar a produtividade da equipe.
Ao transformar as interações de atendimento ao cliente, as soluções digitais baseadas em IA estão preparadas para melhorar todos os aspectos do seu negócio, incluindo a experiência do cliente online, fidelidade, reputação da marca e geração de fluxos de receita.
Da coleta de dados ao reconhecimento de fala e tempos de resposta de mensagens, a IA pode aprimorar a experiência do cliente em quase todos os aspectos quando aplicada corretamente.
A IA permite atendimento ao cliente multicanal 24 horas por dia, 7 dias por semana, implantando agentes virtuais (chatbots) e vídeos interativos personalizados.
Veja como o seguro em IA ajuda a oferecer um excelente atendimento ao cliente:
Resolve de fato as Frequently Asked Questions (FAQs): Os chatbots de IA podem ser implantados para abordar perguntas frequentes comuns levantadas pelos usuários. Ao resolver mais de 50% das perguntas recorrentes desde o início, você pode reduzir os tíquetes de suporte, oferecer um serviço eficiente e economizar custos de negócios.
Aprendendo Padrões de Comportamento do Cliente: A IA em seguros pode ser usada para aprender padrões de comportamento do cliente e prever posteriormente. Os padrões podem ser usados de forma inteligente para oferecer as opções ou informações de serviço mais prováveis com base na hora e data das atividades anteriores.
Tempos de resposta mais rápidos: Aproveitar a IA no seguro ajuda a acelerar o tempo de resposta dos agentes de suporte ao cliente. Ele ajuda a identificar as necessidades do cliente e exibir as informações corretas para os agentes, oferecendo o melhor atendimento ao cliente da categoria.
Utilizando a compreensão da linguagem natural: O NLU ajuda na análise em tempo real de chamadas, chats e e-mails de atendimento ao cliente, para entender melhor as conversas. A IA permite que os representantes entendam os problemas do cliente e forneçam uma resolução mais rápida.
2. Detecção e Prevenção de Fraudes em Reclamações
A inteligência artificial (IA) desempenha um papel fundamental na detecção de fraudes de seguros, detectando estranhos. Como resultado, como podem garantir um sistema de eficácia eficaz. Os padrões de dados de segurança que não se encaixam nos padrões podem ser ajustados aos padrões.
Desde chatbots inteligentes que atendem ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, até a variedade de tecnologias de aprendizado de máquinas que reforçam os métodos de automação, a IA já está sendo usada de várias maneiras.
Com maior conscientização e recursos sobre a influência revolucionária da IA no setor de seguros, a hesitação inicial e o desconforto em torno de sua implementação agora são mínimos, pois há mais evidências emergentes dos benefícios que a IA pode oferecer.
O seguro baseado em IA não apenas automatiza o agendamento de tarefas de nível executivo, mas também enriquece a qualidade do serviço, ajudando os agentes a tomar as decisões certas e julgamentos irrefutáveis.
Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA no seguro está fazendo a diferença na detecção e prevenção de sinistros fraudulentos:
Grandes esquemas de fraude: A implantação de IA para seguros, bancos de dados internos e externos contêm pontos de dados que podem ser completamente cruzados e analisados. É uma ótima maneira de simplificar a detecção de fraudes em seguros.
Padrões de Fraude: Usar a IA em seguros para detecção de fraudes se tornaria muito mais conveniente.
Por exemplo, se uma pessoa alega que seu smartphone foi roubado, uma busca em bancos de dados pode ser realizada para procurar qualquer atividade suspeita anterior. Se algum for detectado, uma bandeira vermelha pode ser levantada para que um especialista possa dedicar mais tempo a essa reclamação.
3. Precificação e Subscrição de Seguros
A subscrição é uma parte essencial do seguro por meio da qual as seguradoras avaliam o risco e determinam os prêmios para aceitá-lo.
Avaliar e precificar o risco requer uma extensa pesquisa sobre o perfil de risco do cliente. Consequentemente, a subscrição manual é demorada, propensa a erros e pode levar a preços ineficientes. É por isso que a IA é a opção certa para processos de subscrição e precificação de risco.
Nota: O que é subscrição (underwritig) em seguros? A subscrição é o processo que as seguradoras usam para determinar os riscos de segurar uma pequena empresa, carros etc. Envolve a seguradora determinar se sua empresa apresenta um risco aceitável e, se o fizer, calcular um preço justo para sua cobertura
A IA em seguros aumenta a eficiência e a precisão do processo de precificação de riscos, criando vantagens competitivas para as seguradoras que utilizam a tecnologia. 56% dos executivos de seguros norte-americanos acreditam que a IA melhora a eficiência operacional.
Do deep learning ao RPA e chatbots, os aplicativos de inteligência artificial permitem que as seguradoras conduzam processos de forma mais rápida e lucrativa.
Aqui estão as principais maneiras pelas quais a IA no seguro melhora a subscrição;
Processamento eficiente de aplicativos: A IA de seguros ajuda os subscritores a automatizar a coleta de dados, extração de dados, preenchimento de formulários ou outras tarefas repetitivas.
Melhor avaliação de risco: Usando modelos de IA e ML em seguros e outras técnicas analíticas, os subscritores podem aprofundar sua compreensão do risco associado aos perfis dos clientes.
Oferece uma experiência de cliente sem atrito: Com os consumidores esperando atendimento em tempo real em todos os pontos de contato digitais, a IA em seguros tem a capacidade de reduzir drasticamente os fluxos de trabalho de subscrição.
Rentabilidade melhorada: O processo de automação baseado em IA melhora a lucratividade da subscrição, ao mesmo tempo em que reduz os custos operacionais, a rotatividade de clientes e os custos de retenção de clientes.
4. Processamento Acelerado de Reclamações
Na era digital, os clientes esperam envio e processamento de reclamações sob demanda, em tempo real e eficiente.
As seguradoras agora oferecem novas formas de envio de sinistros, por exemplo, por meio de envios em smartphones ou portais da web.
Os sistemas de IA de seguros agora auxiliam os clientes no envio de reclamações, orientando-os pelo processo de reclamações.
Por exemplo, um bot de sinistros com inteligência artificial pode revisar o sinistro, verificar os detalhes da apólice e passá-lo por um algoritmo de detecção de fraude antes de enviar instruções eletrônicas à seguradora para pagar a liquidação do sinistro
Como a IA no seguro ajuda a agilizar o processamento de sinistros:
Os chatbots baseados em IA podem ser implementados para melhorar o status atual dos processos de reclamação executados por vários funcionários.
Impulsionados pela Inteligência Artificial, os processos de sinistros de seguro sem contato podem remover a intervenção humana excessiva e podem relatar o sinistro, capturar danos, atualizar o sistema e se comunicar com o cliente por si só.
As tecnologias de captura de documentos e reconhecimento óptico de caracteres podem capturar com eficiência os formulários digitados dos documentos digitalizados.
A IA em seguros agora pode ler o texto manuscrito em um nível que excede a capacidade humana.
Muitas partes do processo de sinistros também estão sendo automatizados com sucesso, desde o encaminhamento de sinistros até as aprovações.
E como as seguradoras farão uso da IA em um processo tão fácil acarretará com que os clientes apresentem suas reivindicações sem problemas.
5. Otimização de Reservas de Sinistros
Sem dúvida, as seguradoras precisam mergulhar fundo e adotar tecnologias digitais e de IA para sobreviver na era digital de hoje.
Alguns dos principais desafios na gestão de sinistros são enfrentados pelas seguradoras e a necessidade de otimizar suas operações de sinistros são as ineficiências no processo de registro de sinistros. O processo é intensivo em dados e repetitivo, levando a ineficiências operacionais.
Como as soluções de seguros baseadas em IA ajudam na otimização da reserva de sinistros
Tratamento de estimativas de sinistros em tempo real: O uso de ML e IA em seguros economiza uma quantidade significativa de tempo que geralmente é perdido na preparação dos dados para análise de sinistros.
Detecção precoce de fraude: Detecta fraudes de seguros usando tecnologias de IA e ajuda a eliminar o esforço manual e as atividades intensivas de processos de sinistros que resultam em sinistros atrasados.
Inspecione os locais perigosos: Aproveitar a IA no seguro ajuda a avaliar os danos, os inspetores de sinistros podem estar potencialmente expostos a riscos de segurança e reivindicações de compensação falsas.
As empresas estão adotando soluções de seguros baseadas em IA para se destacar no mercado competitivo. O objetivo de todas as seguradoras é melhorar a receita e reduzir os custos. Eles precisam adotar tecnologias inovadoras e abraçar as novas formas de realizar negócios.
6. Recomendações personalizadas
Os clientes têm necessidades, preferências e estilos de vida diferentes. Eles esperam políticas personalizadas, programas de fidelidade e recomendações, com base em suas preferências e atributos individuais. Clientes engajados e satisfeitos têm 80% mais chances de renovar sua apólice atual. As seguradoras estão começando a fornecer ferramentas que oferecem planos de seguro personalizados, com base em modelos de Machine Learning e Inteligência Artificial treinados nas preferências individuais do cliente.
Ao implantar chatbots de seguros, assistentes virtuais, você fornece conselhos de seguros gerados por máquina, para garantir que os clientes tenham cobertura adequada e ofereçam uma excelente experiência.
Os bots de voz podem interagir com os clientes e promover ofertas personalizadas. Isso garantirá que os clientes sejam retidos na plataforma e não adquiridos pelos concorrentes. Eles também compartilham recomendações personalizadas e vendem outras políticas.
7. Previsão de Churn de Clientes
É bastante evidente que o custo de aquisição de novos clientes é substancialmente maior na indústria de seguros do que em muitos outros setores. É muito mais barato manter um cliente existente do que adquirir um novo.
As seguradoras estão utilizando soluções baseadas em IA para previsão de desligamento para prever quando os clientes podem sair, permitindo que eles tomem medidas proativas para manter seus clientes.
Com a ajuda de algoritmos de IA e Machine Learning, os principais indicadores podem ser identificados, como mudanças na utilização de aplicativos e programas de recompensas, mudança na frequência de interação com o suporte ao cliente, mudanças na renda ou mudanças nas circunstâncias da vida.
Os algoritmos também podem prever o desgaste dos funcionários, monitorando as mudanças nos hábitos de trabalho e a satisfação dos funcionários.
Assim, é uma fórmula ganha-ganha tanto para as seguradoras quanto para os clientes.
Conclusão
A IA está pronta para revolucionar o setor de seguros como nunca antes, tanto para seguradoras quanto para seus clientes. Os clientes podem desfrutar de uma experiência de usuário mais integrada e tarifas mais acessíveis.
As companhias de seguros podem economizar dinheiro tornando seus processos mais eficientes ou oferecendo apólices de seguro de carro de IA.
Com a IA, as possibilidades são ilimitadas e é apenas uma questão de tempo até começarmos a ver essas melhorias.
A IA é um catalisador para a transformação no setor de seguros. Algumas seguradoras já estão usando tecnologias de IA para fazer previsões mais precisas sobre riscos; isso permite que eles definam políticas em um nível mais seguro.
Acima, descrevemos como a automação e a análise de dados estão sendo usadas para melhorar a avaliação de riscos, preços, processos de subscrição de seguros e estratégias de envolvimento do cliente para previsões futuras mais precisas – tudo isso reduzindo custos.
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