AI automatyzuje powtarzalne zadania, np. analizę dokumentów, zdjęć i złożonych informacji, które do tej pory mogły być wykonywane tylko przez człowieka.
Zrób kolejny krok w kierunku automatyzacji procesów i poprawy jakości obsługi klienta
Zrób kolejny krok w kierunku automatyzacji procesów i poprawy jakości obsługi klienta
Ze względu na wirtualny charakter ubezpieczeń, sektor ubezpieczeniowy idealnie nadaje się do cyfryzacji.
Z drugiej strony, ze względu na złożoność wiedzy, automatyzacja tej branży nie jest łatwa.
Ubezpieczyciele od lat chcieli stosować analitykę predykcyjną i techniki uczenia maszynowego do wykrywania oszustw. Problemem była jednak niewielka ilość dostępnych ustrukturyzowanych danych. Informacje były „ukryte” w dokumentach i głowach ekspertów.
Aby obsłużyć roszczenia i proces underwritingu, trzeba przeanalizować ogromną liczbę dokumentów i zdjęć, a także dopasować informacje do różnych warunków i okoliczności. Złożoność tych procedur oznacza konieczność oddelegowania do nich wielu wyspecjalizowanych pracowników. Dodatkowo istnieje znaczne ryzyko wystąpienia błędów w przypadku tak skomplikowanego procesu.
Ubezpieczenia opierają się na warunkach i umowach. Przedstawiciel ubezpieczyciela musi wiedzieć, jak skutecznie odpowiadać na zapytania regulacyjne lub zarządzać ryzykiem kontraktowym. Z kolei dla konsultanta call center niezwykle ważne jest znalezienie właściwego sposobu odpowiedzi na konkretne pytanie klienta.
Konsultantom contact center nie jest łatwo odpowiadać na pytania klientów ad hoc, a jednocześnie panować nad emocjami często towarzyszącymi takiej rozmowie. Dla przełożonego wyzwaniem jest monitorowanie połączeń i interweniowanie. O ile w ogóle jest możliwe. No i skala jest zawsze niewystarczająca – kilka na setki połączeń.
Zdarza się, że podczas zgłaszania roszczenia online klient musi podać dużo informacji, mając niewiele podpowiedzi. Tymczasem te same informacje mogą znajdować się w już załączonych przez niego dokumentach. W końcu, nawet po kilku dniach, a potem ponownie – czekając na odpowiedź, klient otrzymuje wiadomość o brakujących danych.
AI automatyzuje powtarzalne zadania, np. analizę dokumentów, zdjęć i złożonych informacji, które do tej pory mogły być wykonywane tylko przez człowieka.
Ludzie popełniają błędy, co skutkuje wyższymi kosztami po stronie ubezpieczycieli. Sztuczna inteligencja działa spójnie i jest odporna na zmęczenie.
Automatyzacja AI może skrócić proces obsługi roszczenia, co potencjalnie oznacza krótszy okres wynajmu samochodu zastępczego czy wypłatę niższej kwoty odszkodowania z tytułu przerw w działalności.
Sztuczna inteligencja na nowo definiuje sposób interakcji z kontrahentami. Szybka, właściwa i empatyczna odpowiedź ma pozytywny wpływ na postrzeganie ubezpieczyciela przez klienta.
Dokonywana przez AI automatyczna analiza pozwala dostrzec nieustrukturyzowane dane obecne w dokumentach i zdjęciach, czyli w źródłach, które do tej pory musiały być przetwarzane przez pracowników. Ustrukturyzowane dane są paliwem dla analityki predykcyjnej.
Sztuczna inteligencja pozwala na automatyczne wyszukiwanie i analizę różnych rodzajów umów. Umożliwia to ubezpieczycielom szybkie reagowanie na zapytania regulacyjne i zwiększa widoczność ryzyka kontraktowego.
Automatyzacja AI zmniejsza liczbę wykonywanych ręcznie zadań i zwiększa wydajność, pozwalając pracownikom skupić się na bardziej kreatywnych aspektach pracy, mających większą wartość. Może także przyczynić się do tworzenia nowych, ciekawszych miejsc pracy, np. związanych z konfiguracją i zarządzaniem procesami zautomatyzowanymi.
Sztuczna inteligencja może wspomagać pracę wszystkich pracowników, nie tylko ekspertów. Wykorzystując umiejętności analityczne i możliwość skalowania, odblokowuje potencjał i zwiększa wydajność. Pozwala to na szybsze podejmowanie decyzji i skuteczniejsze rozwiązywanie problemów oraz sprzyja innowacyjności w organizacji.
Komponenty AI są łatwe do skonfigurowania
Nie programujesz ich, uczysz je niemal jak ludzi.
Dlaczego więc rewolucja AI nie przebiega szybciej?
Gdzie tkwi sedno problemu?
Pomyśl o perspektywie strategicznej – co umożliwiłoby automatyzację AI w Twojej organizacji, a co ją blokuje?
Brak wiedzy na temat automatyzacji AI uniemożliwia podejmowanie właściwych decyzji dotyczących jej planowania.
Narzędzia AI to tylko niewielka część szerszego krajobrazu.
Pomagamy ubezpieczycielom dokonać transformacji opartej na AI. Jesteśmy z nimi od początku do końca tego procesu.
Sollers wesprze Twój zespół w nauce narzędzi AI, by mógł podejmować właściwe decyzje
Sollers Consulting może zaplanować transformację automatyzacji AI
Wsparciem obejmujemy następujące obszary:
W Sollers Consulting wspieramy naszych klientów w kompletnych transformacjach automatyzacji AI. Nabywamy nowe umiejętności, poszerzamy wiedzę i testujemy różne narzędzia AI dostępne na rynku. Pomagamy klientom w wyborze najlepszych rozwiązań AI dla maksymalizacji zysków.
Główni dostawcy usług w chmurze oferują najlepsze w swojej klasie komponenty AI do rozwiązywania różnych problemów związanych z automatyzacją. Można o nich myśleć jak o elementach układanki, które – w połączeniu – demokratyzują wykorzystanie AI.
Przykady: AWS, Azure, GCP.
Rozwiązanie to umożliwia kompleksową automatyzację procesu obsługi roszczeń. Zawiera komponenty AI, posiada zdefiniowane procesy referencyjne i wstępnie skonfigurowaną logikę biznesową.
Rozwiązania do underwritingu usprawniają przepływ pracy underwritera, pomagając w zarządzaniu nową działalnością, odnowieniami i potwierdzeniami. Posiadają różne funkcje wspierające automatyzację składania wniosków, wyboru ryzyk, wyceny, ofertowania i underwritingu. Niektóre z nich są oparte na sztucznej inteligencji.
Platformy te zawierają kompletny zestaw funkcjonalności, w tym sztuczną inteligencję i NLP, usprawniające przepływ pracy związany z pozyskiwaniem informacji z różnego typu dokumentów.
Przykłady: ABBYY, Appian, Hyperscience, Indico Data, Tungsten.
Generatywna sztuczna inteligencja/duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, mogą wspierać ekspertów, wykonywać złożone zadania i usprawniać procesy biznesowe. W Sollers Consulting wykorzystujemy możliwości LLM, dopasowując je do potrzeb ubezpieczycieli.
Przykłady: Amazon Bedrock, Google Gemini, OpenAI.
Analityka predykcyjna wykorzystuje algorytmy statystyczne i techniki uczenia maszynowego do analizy danych historycznych, ujawniania wzorców i przewidywania przyszłych zdarzeń lub trendów, umożliwiając organizacjom uzyskanie wglądu, przewidywanie wyników i podejmowanie świadomych decyzji. Rozwiązania te są zintegrowane m.in. z różnymi platformami chmurowymi AI i systemami silników decyzyjnych dla przedsiębiorstw.