AI e Dati nell'Insurance

Come l’AI e lo sfruttamento dei dati possono stimolare la crescita nel settore insurance

Il 2023 rimarrà nella storia come l’anno in cui l’AI è diventata un tema mainstream.

Se da una parte l’impiego di soluzioni di intelligenza artificiale risale ormai al secolo scorso, lo sviluppo di strumenti dalle potenzialità avanzate e dal facile utilizzo (come ChatGPT) ha permesso a questa serie di innovazioni di diffondersi all’interno del mondo economico, nonché di inserirsi nel dibattito pubblico.

L’utilizzo di modelli costruiti grazie al largo impiego di dati – e che permettono, a loro volta, di analizzare e sfruttare enormi moli di informazioni – consente oggi alle imprese di accedere a benefici di ampio spettro, da una maggiore efficienza operativa a una miglior cura della relazione con il cliente.

A questo proposito, fra i settori in cui lo sfruttamento di AI e data offre le prospettive più interessanti rientra quello dell’insurance.

Le imprese assicurative possono già oggi, grazie all’uso di dati e al supporto dell’intelligenza artificiale, beneficiare di un miglior decision making; di una riduzione di errori e bias; di un efficientamento dei processi.

Ciò a patto che lo sviluppo tecnologico aziendale vada a pari passo (o superi) l’evoluzione del mercato, e che dunque gli strumenti tecnologici necessari siano integrati e impiegati in un modo corretto e funzionale.

In questo approfondimento analizziamo, nello specifico, la relazione di AI e data con il settore insurance, considerando quali benefici e prospettive offre e in che modo sfruttare la tecnologia per cogliere al meglio le opportunità del mercato.

Benefici di sfruttare i dati e l’AI nell’insurance

Secondo un’analisi condotta da Moody’s su un campione di oltre 500+ aziende nell’area del risk & compliance, il 14% delle imprese nell’ambito insurance ha già adottato o sta testando soluzioni AI.

il 14% delle imprese nell’ambito insurance ha già adottato o sta testando soluzioni AI.

Il dato più significativo, tuttavia, lo offre la percentuale di imprese nel settore che sta considerando di introdurre l’intelligenza artificiale nei propri processi – un numero pari a più di una compagnia su due e, nello specifico, al 55%.

il 55% delle imprese nel settore sta considerando di introdurre l'intelligenza artificiale nei suoi processi.

Si tratta di un dato che evidenzia l’interesse verso queste tecnologie e che mette in luce un possibile (e realistico) futuro in cui l’intelligenza artificiale dominerà i processi dell’insurance.

La fiducia del settore nei confronti dell’AI è confermata dall’impatto che i rispondenti prevedono che la sua introduzione possa avere sulla propria azienda: l’85% si aspetta un impatto quanto meno moderato; il 36% prevede un cambiamento significativo; il 17% si aspetta addirittura un impatto di natura trasformativa.

Alla base di questa ampia fiducia e sempre più crescente diffusione risiede sicuramente una maggiore consapevolezza sul tema, ma anche e soprattutto i potenziali benefici di questa tecnologia.

Vediamo quali sono i principali vantaggi che integrare soluzioni di AI può comportare nell’insurance:

Personalizzazione dell’esperienza

L’accesso a soluzioni AI e dati può contribuire ad offrire un’esperienza personalizzata, su misura per il cliente.

1. CONOSCERE IL TARGET

Conoscere il proprio target è infatti il primo passo per poter creare soluzioni, prodotti e interazioni sartoriali, che rispondano adeguatamente ed efficacemente alle sue esigenze.

In questo senso, l’intelligenza artificiale permette di gestire, filtrare e analizzare facilmente dati, che possono poi essere utilizzati per personalizzare il percorso dei clienti nel loro intero rapporto con la compagnia assicurativa.

2. ESPERIENZA UTENTE DI QUALITÀ

Ne consegue una migliore qualità dell’esperienza cliente, un aspetto che sempre più incide sulla scelta dei consumatori.

A tal proposito, ad esempio, è interessante citare uno studio di Edelman Trust Institute, che segnala come il 51% dei consumatori dichiari che i business falliscono nel connettersi con loro quando i loro tentativi risultano “non-autentici, generici e fuori contesto”.

3. MIGLIORE ACCESSO AI DATI

Un migliore accesso ai dati facilitato dall’AI può contrastare questo trend, contribuendo a offrire interazioni sartoriali – rendendo possibile segmentare il target e fornirgli contenuti, suggerimenti ed esperienze su misura.

4. INTERCONNETTIVITÀ DEGLI STRUMENTI

Per ultimo, è interessante sottolineare come i benefici dell’accesso ai dati per personalizzare l’esperienza cliente (già di per sé rilevanti) possano crescere esponenzialmente con la sempre maggiore inter-connettività di dispositivi e strumenti, anticipando quello che potrebbe a tutti gli effetti essere l’Internet of Things, o IoT (l’estensione del concetto di internet al mondo degli oggetti, di modo che possano essere interconnessi ed in comunicazione tra di loro).

La International Data Corporation stima che nel 2025 i dispositivi connessi all’IoT saranno 55 miliardi.

Grazie ad AI e big data, saranno possibili (già, talvolta, lo sono) scenari in cui i premi assicurativi vengono calcolati tenendo conto di fattori come l’uso della propria auto (connessione con i veicoli) o la frequenza di attività fisica (ad esempio, tramite la connessione con smartphone o scarpe da corsa), tutti aspetti calcolati in maniera immediata, trasparente e accurata.

Questo tipo di dati, raccolti all’interno di una CDP o di un CRM all’avanguardia, consentono inoltre di tenere traccia delle interazioni di un utente e di utilizzare le informazioni acquisite per creare esperienze ed suggerimenti di prodotto su misura.

Analisi predittiva

L’accesso ai dati, facilitato dall’intelligenza artificiale, può consentire di effettuare previsioni accurate su prospettive e sviluppi futuri.

Grazie all’analisi predittiva basata sull’AI, ad esempio, le compagnie assicurative possono mitigare il tasso di abbandono da parte dei clienti – certamente uno dei problemi più sentiti all’interno del settore.

In un contesto come quello dell’insurance – in cui, spesso, specie quando si tratta di coperture obbligatorie, la variabile prezzo è quella che più determina la scelta del consumatore e dove acquisire un nuovo cliente, data la competitività, è complesso (e costoso) – ridurre il churn rappresenta uno degli aspetti che di più possono impattare positivamente sulla crescita aziendale, nonché una delle aree in cui l’AI può offrire un contributo significativo.

In questo senso, l’analisi predittiva può aiutare a determinare il rischio di abbandono per ciascun assicurato, comparando dati acquisiti dallo stesso con i dati storici disponibili all’interno del CRM i – permettendo così alla compagnia assicurativa di agire in anticipo per non perdere il cliente. Gli sviluppi recenti dell’AI semplificano il lavoro di analisi dei dati, permettono di ottenere risultati affidabili anche da campioni di dati più ridotti, e riducono significativamente i tempi di implementazione. Inoltre grazie alla possibilità di strutturare le informazioni in modo automatico ed imparziale anche i dati conversazionali all’interno del CRM possono essere analizzati ed utilizzati per una più accurata valutazione delle intenzioni del cliente.

Lo stesso meccanismo dell’analisi predittiva resa possibile grazie agli strumenti di AI consente inoltre di attuare processi di fraud detection.

Il ricorso a modelli basati sull’intelligenza artificiale rappresenta infatti una soluzione significativamente più sofisticata rispetto ai modelli statici.

Difatti, non solo l’analisi predittiva con strumenti di AI permette di riconoscere schemi di frode più complessi e difficili da individuare, ma può anche sfruttare il machine learning per adattarsi e imparare a identificare modelli fraudolenti sempre nuovi, man mano che si diffondono.

Dunque, un costante e facile accesso ai dati – specie se facilitato dall’AI – permetterebbe non solo di effettuare previsioni accurate, ma anche di far sì che l’impresa si dimostri proattiva nel rispondere alle proprie esigenze e a quelle degli assicurati, con una vasta gamma di benefici che incidono sui costi, dalla riduzione del churn alla migliore individuazione delle frodi.

Efficienza operativa

Fra i vantaggi principali dell’utilizzo di AI rientra il miglioramento dell’efficienza operativa che questa tecnologia può comportare.

Le capacità superiori dell’intelligenza artificiale di elaborare dati permettono infatti di portare a termine più compiti in meno tempo e senza i bias ed errore umano (quindi, spesso, con una qualità maggiore).

Ad esempio, uno strumento di AI potrebbe consentire di analizzare dati non-strutturati come le richieste di assistenza, filtrandone il contenuto e prioritizzando quelle più urgenti per permettere agli agenti di prenderle subito in considerazione.

Un caso interessante è, ad esempio, l’add-on realizzato da Exelab per il CRM HubSpot, in grado di leggere i contenuti delle richieste di assistenza e categorizzarle sulla base di parametri scelti dall’azienda, offrendo quindi un elevato grado di personalizzazione ed infinite possibilità di strutturazione dei dati, inclusa l’analisi del sentiment della conversazione.

Ai ticket categorization - Exelab apps - Discover more

Questi dati, registrati all’interno dello stesso CRM, diventano poi azionabili– consentendo, tra le altre cose, una maggior personalizzazione dell’esperienza utente.

Ma anche, sempre considerando questo caso, di destinare ogni richiesta al professionista più qualificato per gestire una data casistica, evitando così passaggi di livello poco utili e fornendo al contempo un’esperienza cliente di livello superiore.

Un’applicazione pratica nota che ha impatti significativi sull’efficienza operativa riguarda l’introduzione di chatbot basati su AI, capaci di gestire conversazioni sia testuali che vocali (che trovano quindi applicazione anche a livello di contact center).

Questi strumenti AI-driven superano di gran lunga i tradizionali chatbot basati su regole, limitati dalla ricerca di parole chiave, grazie all'impiego di Modelli LLM, che permettono un'interazione più naturale e intuitiva.

La loro applicazione non si limita alla semplice assistenza clienti, ma si estende a funzioni di vendita ed a richieste di risarcimento senza intervento umano.

L'adozione di chatbot AI nel settore assicurativo non solo migliora l'efficienza operativa, riducendo i costi attraverso la canalizzazione delle vendite e delle interazioni con i clienti verso un modello di self-service, ma genera anche un aumento dei ricavi, supportando la vendita online di prodotti complessi.

Questo aspetto è cruciale per rispondere alle crescenti aspettative dei clienti nell'interazione con il proprio fornitore di assicurazioni.

Attraverso l’AI è possibile gestire con semplicità attività di supporto in compiti amministrativi, come l’ottenimento della copia di una polizza o informazioni sulle coperture, gestione delle fasi preliminari delle richieste di risarcimento, raccolta documentale, ecc.

Altro aspetto su cui l’intelligenza artificiale può impattare positivamente riguarda la gestione dei claim – uno degli indicatori che, secondo un report di EY, influenza di più la scelta degli utenti nel restare o meno fedele alla propria compagnia assicurativa (citando lo studio, l’87% dei rispondenti sostiene che l’esperienza nella gestione dei sinistri impatti la propria decisione di proseguire il proprio rapporto con una data compagnia).

Grazie all’intelligenza artificiale molti compiti relativi al processo di apertura e gestione di un sinistro possono essere automatizzati, partendo dalla gestione di compiti semplici grazie a chatbot o IVA (intelligent virtual assistant) basati su recenti LLM ed integrati con il CRM, quindi in gradi di gestire l’apertura di una pratica o fornire al cliente semplici informazioni circa lo stato della propria pratica.

O anche solo fornendo all’operatore il necessario contesto in modo da semplificare il suo lavoro e ridurre i tempi di gestione.

Infine, un vantaggio ulteriore in termini di efficienza è offerto dalla generale riduzione degli errori legata all’impiego di soluzioni AI, che può consentire di risparmiare tempo indirettamente, grazie al minor numero di problematiche da gestire e alla ridotta complessità.

AI e CRM: come la loro integrazione può beneficiare le aziende nel settore insurance

Come già accennato sinora, fra i migliori modi per trarre il massimo dall’impiego dell’AI e dall’utilizzo efficace dei dati da parte di una compagnia assicurativa, rientra l’utilizzo di software CRM in grado di supportare tali tecnologie.

Il software CRM è per eccellenza lo strumento che meglio consente di raccogliere, analizzare e soprattutto sfruttare dati provenienti da tutte le interazioni di un cliente o di un prospect con l’impresa – un aspetto i cui benefici crescono ulteriormente quando il CRM dispone o è integrato con l’AI.

Fra le soluzioni CRM più note sul mercato che già integrano l’intelligenza artificiale rientra HubSpot, che include diverse funzionalità capaci di supportare le imprese assicurative permettendo loro di raggiungere i benefici considerati sinora.

HubSpot offre infatti diverse feature – riunite sotto l’ombrello di “HubSpot AI” – che permettono di sfruttare l’intelligenza artificiale, automatizzando processi manuali e ripetitivi per gli agenti (quali la trascrizione e il riassunto delle conversazioni), creando report dettagliati in maniera rapida e accurata e permettendo ai professionisti al lavoro di avere sempre a portata di mano i dati rilevanti per la gestione della relazione con il cliente (o possibile tale).

Oltre a questo aiuta a formulare risposte, consente di personalizzare rapidamente mail (di marketing o one to one) per differenti segmenti di pubblico, aiuta a costruire e aggiungere descrizioni a report, può semplificare creazione e programmazione post social, e molto altro.

In sostanza attività ormai diventate comuni per i collaboratori di molte aziende grazie all’utilizzo di tool esterni (il noto ChatGPT ma non solo, con conseguente perdita di controllo circa la sicurezza dei dati), HubSpot le mette a disposizione nativamente all’interno della piattaforma in modo sicuro ed efficiente.

Inoltre grazie a funzioni predittive HubSpot consente una maggior efficacia ed efficienza nell’attività revenue. La funzione “AI projections” di HubSpot consente di avere un maggior controllo sulla performance dei team di vendita facendo riferimento in modo unbiased ai dati presenti all’interno del CRM (che rendono possibili previsioni più accurate rispetto ai modelli tradizionali, spesso basati su informazioni che è il commerciale stesso a fornire – come, ad esempio, la sua aspettativa di chiudere un dato deal entro una specifica data di tempo).

Grazie poi al predictive lead scoring, consente – combinando AI e Machine Learning sfruttando quindi sempre i dati storici della compagnia assicurativa – di effettuare previsioni basate sui comportamenti degli utenti che rendano possibile:

1. Aiutare gli agenti a focalizzarsi sulle opportunità che contano maggiormente;

2. Permettere all’impresa di agire in maniera proattiva per cogliere possibilità di up-sell e cross-sell.

Quando si parla di Contact Center invece l’efficienza è un aspetto fondamentale. Tool come Twilio Flex, piattaforma per il contact center che consente di disegnare ed automatizzare processi di customer relation, consentono di implementare soluzioni che sfruttano AI e ML per massimizzare l’efficienza e elevare la customer experience.

Uno dei punti di forza di Twilio Flex è l’integrazione con Dialogflow (AI conversazionale di Google), che consentono la creazione di agenti virtuali (IVA) basati sull’AI che interagiscono con l’utente in modo naturale per rispondere alle sue esigenze più basiche, permettendo ai team di avere più tempo a propria disposizione per i compiti in cui l’interazione umana è più rilevante.

Ed inoltre grazie a funzionalità di summary, traduzione, trascrizione, previsione del comportamento, consente di rendere proattiva o quantomeno molto più informata l’azione degli agenti che forniscono assistenza ai clienti, sia questo in area vendita o nella gestione di un sinistro.

Inoltre, basandosi sulla sentiment analysis, tenendo sempre in considerazione l’intento e il tono emotivo di ciascuna richiesta, è possibile massimizzare le capacità di prevenzione del churn, intraprendendo azioni combinate (automatiche e manuali) anche grazie all’integrazione con una piattaforma CRM o di Marketing Automation.

In definitiva, ricorrere a strumenti che supportino e integrino analisi dei dati e intelligenza artificiale può fare la differenza e incidere significativamente sulla crescita e sul raggiungimento degli obiettivi aziendali in ambito insurance.

Per approfondire ulteriormente la relazione tra AI e CRM, i suoi potenziali benefici sulle aziende e come sfruttarla al meglio, è possibile scaricare un report aggiornato e approfondito, realizzato dai consulenti di Exelab:

Integrare l’AI per stimolare la crescita nel settore insurance

Abbiamo analizzato come l’integrazione dell’intelligenza artificiale e lo sfruttamento dei dati possano contribuire positivamente e significativamente al raggiungimento degli obiettivi strategici e alla crescita delle imprese in ambito insurance.

In Exelab crediamo nella tecnologia come mezzo a supporto delle esigenze e dei goal aziendali. Aiutiamo le imprese a integrare le migliori soluzioni CRM e di AI per ottimizzare i processi, agendo con la rapidità che il mercato attuale richiede e venendo incontro alle loro richieste di flessibilità.

Siamo partner di HubSpot e Twilio, con cui collaboriamo per mettere al servizio delle imprese soluzioni tecnologiche complete, intuitive e flessibili, in grado di gestire tutti i processi legati a Sales, Marketing e Customer Service.

Infine, operiamo sempre con un approccio goal-oriented, allineando il nostro lavoro con gli obiettivi delle aziende che ci scelgono e dedicando le nostre competenze e la nostra attenzione alla creazione di un impatto positivo su crescita e goal di business.