1. Homepage
  2. -
  3. Sollers Offering
  4. -
  5. Artificial Intelligence in insurance

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach

Zrób kolejny krok w kierunku automatyzacji procesów i poprawy jakości obsługi klienta

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach

Zrób kolejny krok w kierunku automatyzacji procesów i poprawy jakości obsługi klienta

Sztuczna inteligencja automatyzuje zarezerwowane wcześniej wyłącznie dla ekspertów zadania związane z obsługą roszczeń i underwritingiem

Odpowiedzią na wyzwania, z którymi mierzą się ubezpieczyciele, mogą być rozwiązania AI

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.

Przykłady obszarów, w których ubezpieczyciele z powodzeniem stosują AI do automatyzacji

car riding the wrong road
Obsługa roszczeń z tytułu ubezpieczeń medycznych, mieszkaniowych, samochodowych, OC, morskich
lost documents
Underwriting ubezpieczeń korporacyjnych
document to be analysed
Analiza umów pod kątem compliance i zarządzania ryzykiem
chatbot answering customer question
Chatboty do obsługi reklamacji i obsługi klienta
human in the call centre
Coaching w czasie rzeczywistym i nadzór nad konsultantami call center

Rozwiązania AI są bardzo skuteczne

ważne jest jednak, żeby do określonego problemu użyte zostało właściwe narzędzie.

Przykładowo typowy wskaźnik sukcesu inteligentnego rozpoznawania dokumentów wynosi 80–95%.

Korzyści stosowania AI dla ubezpieczyciela

icon of money coins stacked icon of money coins stacked
Niższe koszty operacyjne

AI automatyzuje powtarzalne zadania, np. analizę dokumentów, zdjęć i złożonych informacji, które do tej pory mogły być wykonywane tylko przez człowieka.

 

 

 

human sitting in fron tof laptop human sitting in fron tof laptop
Niższe koszty wypłacanych odszkodowań

Ludzie popełniają błędy, co skutkuje wyższymi kosztami po stronie ubezpieczycieli. Sztuczna inteligencja działa spójnie i jest odporna na zmęczenie.

 

 

icon describing shortening the process icon describing shortening the process
Niższe koszty dodatkowe

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.

smiling face smiling face
Lepsza obsługa klienta

Sztuczna inteligencja na nowo definiuje sposób interakcji z kontrahentami. Szybka, właściwa i empatyczna odpowiedź ma pozytywny wpływ na postrzeganie ubezpieczyciela przez klienta.

 

documents into catalogs documents into catalogs
Skuteczna analiza: oszustw, taryf, wydajności

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.

three stacks of documents three stacks of documents
Przejrzystość umów, compliance i skuteczna ocena ryzyka

Sztuczna inteligencja pozwala na automatyczne wyszukiwanie i analizę różnych rodzajów umów. Umożliwia to ubezpieczycielom szybkie reagowanie na zapytania regulacyjne i zwiększa widoczność ryzyka kontraktowego.

 

 

group of people standing group of people standing
Lepsze doświadczenie pracowników

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.

 

human and robot shaking hands human and robot shaking hands
Wyższa jakość pracy

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?

Dlaczego ubezpieczyciele potrzebują czasu, by zacząć czerpać korzyści z automatyzacji AI

Pomyśl o perspektywie strategicznej – co umożliwiłoby automatyzację AI w Twojej organizacji, a co ją blokuje?

Brak wiedzy na temat automatyzacji AI

 

Brak wiedzy na temat automatyzacji AI uniemożliwia podejmowanie właściwych decyzji dotyczących jej planowania.

  • Jakie automatyzacje powinienem rozważyć?
  • Istnieje wiele narzędzi AI – które z nich rozwiążą problemy mojej organizacji bez obaw o wysokie koszty?
  • Jak zarządzać rosnącą złożonością nowej logiki biznesowej i procesów przedefiniowanych?
  • Jak, jako organizacja, zdobywamy wiedzą związaną z automatyzacją AI i wiedzą tą zarządzamy?
lack of ai solutions
managing complexity of company architecture

Zarządzanie złożoną architekturą korporacyjną

 

Narzędzia AI to tylko niewielka część szerszego krajobrazu.

  • Automatyzacja AI wprowadza do obecnych systemów nowe dane i procesy biznesowe. Cała architektura musi zostać zdefiniowana na nowo, aby wspierać te zmiany.
  • Niezaadresowanie tego obszaru może się przyczynić do zatrzymania postępu inicjatyw automatyzacji AI na skutek za wysokich kosztów wdrożenia i złożoności architektury.
  • Czy jako organizacja mamy doświadczenie w zarządzaniu złożonymi zmianami architektury związanymi z transformacjami biznesowymi?
Z naszym doświadczeniem pomożemy Ci stawić czoła tym wyzwaniom – sprawdź, jakie usługi oferujemy

Usługi dla ubezpieczycieli związane z AI

Pomagamy ubezpieczycielom dokonać transformacji opartej na AI. Jesteśmy z nimi od początku do końca tego procesu.

Doradztwo w zakresie rozwiązań AI

Sollers wesprze Twój zespół w nauce narzędzi AI, by mógł podejmować właściwe decyzje

  • Warsztaty edukacyjne/incepcyjne – Twój zespół poczuje się zainspirowany możliwościami AI
  • Analiza bieżącego stanu procesów w celu zidentyfikowania możliwości i zdefiniowania korzyści płynących z automatyzacji AI
  • PoC – weryfikacja narzędzia AI w odniesieniu do rzeczywistego procesu poza środowiskiem produkcyjnym – bez ryzyka i niewielkim kosztem
advisory for ai solutions
design of ai transformation

Projektowanie transformacji AI

Sollers Consulting może zaplanować transformację automatyzacji AI

  • Zaprojektowanie zmian w procesach i ocena ich wpływu na organizację
  • Określenie zakresu potrzebnych narzędzi AI
  • Przygotowanie roadmapy docelowej architektury w celu optymalizacji zasobów
  • Zdefiniowanie podejścia do zarządzania, zapewnienie ownera dla nowych obszarów
  • Zrozumienie kosztów i korzyści transformacji dla podejmowania najlepszych decyzji dotyczących tego procesu

Implementacja transformacji AI

Wsparciem obejmujemy następujące obszary:

  • Zarządzanie roadmapą transformacji
  • Konfiguracja narzędzi AI i logiki biznesowej
  • Przedefiniowanie procesów biznesowych
  • Przeprojektowanie interfejsu dla użytkowników biznesowych lub klientów
  • Wdrożenie zmian w podstawowych i front-endowych systemach IT ubezpieczyciela
implemention of ai

Rozwiązania AI dla branży ubezpieczeniowej

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.

Platformy chmurowe z narzędziami AI

 

 

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.

 

 

omni:us Digital Claim Adjuster

 

 

 

Rozwiązanie to umożliwia kompleksową automatyzację procesu obsługi roszczeń. Zawiera komponenty AI, posiada zdefiniowane procesy referencyjne i wstępnie skonfigurowaną logikę biznesową.

SEND Smart Submission & Underwriting Workbench

 

 

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 do inteligentnego przetwarzania dokumentów

 

 

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/modele językowe

 

 

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

 

 

 

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.

piotr kondratowicz contact
Piotr Kondratowicz
Business Architect