17 CASOS DE USO DISRUPTIVOS DE IA E APRENDIZADO DE MÁQUINA NO MUNDO DOS SEGUROS

A otimização de preços utiliza técnicas de análise de dados para entender as reações dos clientes às diferentes estratégias de preços de produtos e serviços e encontrar os melhores preços para uma determinada empresa, considerando seus objetivos. As seguradoras usam principalmente GLMs (Modelos Lineares Generalizados) para otimização de preços em setores como automóveis e seguros de vida. Essa técnica permite que as seguradoras entendam melhor seus clientes e equilibrem a capacidade com a demanda e gerem melhores taxas de conversão.

Da mesma forma, a automação da avaliação de riscos aumenta a eficiência operacional. Ao combinar RPA com aprendizado de máquina e tecnologias cognitivas para criar operações inteligentes, a automação da avaliação de riscos aumenta a produtividade. Como o processo automatizado reduz significativamente o tempo, as seguradoras podem oferecer uma melhor experiência ao cliente e reduzir a rotatividade.

A entrada automatizada de detalhes de políticas permite a integração com o sistema de administração de políticas para recuperar detalhes relacionados a cada política. Isto reduz o esforço manual para encontrar e localizar campos relevantes necessários para endossos de políticas. Ele também permite o processamento paralelo para gerenciar cenários complexos em que diversas solicitações são iniciadas por clientes individuais, o que resulta na redução do tempo de resposta para processamento e manutenção de políticas. A RPA em seguros ajuda a realizar uma infinidade de operações de forma eficiente, sem envolver uma vasta navegação entre sistemas. Ele automatiza atividades transacionais e administrativas, como contabilidade, liquidações, captura de risco, controle de crédito, impostos e conformidade regulatória.

Os clientes de seguros visitariam uma operadora local ou contatariam um planejador financeiro para explorar opções de apólices no mundo pré-digital. Na maioria das vezes, haveria uma transportadora líder para um produto específico num mercado localizado. Com base nas informações fornecidas pelo cliente, a transportadora realizaria atividades de subscrição e compartilharia uma cotação. Os sistemas digitalizados de distribuição de seguros alteraram este quadro.

Hoje, quase todas as operadoras possuem um portal online que permite aos clientes consultar seu catálogo de produtos e serviços antes de decidir. Esta mudança no comportamento do consumidor provocou perturbações significativas no sector dos seguros. O potencial da IA vai além da subscrição ou aprovação de sinistros; poderia transformar a fase de vendas e distribuição da cadeia de valor dos seguros, beneficiando dos sofisticados algoritmos de IA disponíveis atualmente no mercado. Tecnologias digitais como reconhecimento óptico de caracteres (OCR), aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (PNL) podem ajudar as seguradoras a lucrar com o comportamento digital de um cliente.

Esta recompensa aponta para uma enorme oportunidade – com tantos potenciais clientes a pesquisar canais digitais, existe um vasto repositório de dados de clientes que o motor de IA pode aproveitar, capacitando os distribuidores a tomar decisões mais inteligentes.

As seguradoras geram muitos dados de transações todos os dias. Nesse cenário, a automação pode auxiliar as empresas na recomendação de produtos de seguros aos clientes com precisão e eficiência, melhorando eventualmente a competitividade da seguradora. Dispositivos conectados e wearables oferecem insights profundos sobre a condição física do cliente, como pressão arterial, temperatura e pulso.

Hoje em dia, a seguradora tem a oportunidade de explorar os padrões e preferências de estilo de vida do cliente. Dados de mídia social do Facebook, Twitter ou outras redes também são de grande ajuda. Ao captar e analisar as necessidades de um cliente, as companhias de seguros estão mais bem equipadas para lhes oferecer uma oferta personalizada, o que poupa tempo e dinheiro e, o mais importante, aumenta a confiança do cliente.

A inspeção é a primeira etapa em um processo de reclamação de seguro contra danos, seja qualquer ativo - um telefone celular, um automóvel ou uma propriedade. Avaliar os danos para calcular os custos de reparação é uma tarefa difícil para as seguradoras com intervenção manual. A detecção de objetos com tecnologia de IA analisa dados e compara o nível de dano antes e depois do evento. Os modelos de aprendizado de máquina estão equipados para reconhecer peças danificadas de veículos e ajudar a estimar o custo dos reparos.

Um relatório da PwC destacou que a aplicação de drones e tecnologia de IA ao setor de seguros pode resultar em economias de até US$ 6,8 bilhões por ano. Usando o poder dos drones combinado com a detecção automatizada de objetos, o tempo necessário para resolver uma reclamação pode ser reduzido entre 25% e 50%.

Por muito tempo, a estimativa de sinistros de seguro automóvel foi gerenciada manualmente por avaliadores e avaliadores de sinistros. A inspeção manual exige que o avaliador/avaliador viaje e interaja com o segurado, custando aproximadamente US$ 50 a US$ 200 por inspeção, o que a torna uma proposta cara. A liquidação de sinistros também seria mais lenta, pois leva cerca de 1 a 7 dias para a criação e estimativa do relatório.

Através do processamento de imagens baseado em IA, as seguradoras podem analisar os danos sofridos no veículo. O sistema gera então um relatório de avaliação aprofundado descrevendo as peças reparáveis e substituíveis do veículo e os seus custos estimados. As seguradoras podem reduzir os custos de estimativas de sinistros e tornar o processo altamente eficiente. Além disso, também preenche dados robustos para chegar ao valor de liquidação final.

O valor da vida do cliente (LTV) é uma das ferramentas mais críticas que permite às empresas confiar nos clientes e prever o valor da vida do cliente por meio do aprendizado de máquina. Um estudo conduzido pela Bain & Co. descobriram que um aumento de 5% na taxa de retenção pode levar a um aumento no lucro de uma empresa entre 25% e 95%. Algoritmos de aprendizado de máquina usam o histórico de compras de um cliente e o combinam com um grande estoque de produtos para descobrir padrões ocultos e agrupar produtos semelhantes.

Esses produtos são então disponibilizados aos clientes, o que acaba incentivando a compra do produto. Compreender o valor vitalício do cliente permite que as seguradoras encontrem o equilíbrio perfeito entre retenção e aquisição de clientes.

Antigamente, as seguradoras possuíam uma quantidade limitada de dados para avaliar o perfil de um cliente. Além disso, os executivos do Call Center costumavam ter capacidade limitada com uma pequena quantidade de chamadas telefônicas auditadas e transcritas manualmente. Nesse cenário, o advento da ferramenta de reconhecimento de fala faz todo o sentido comercial para as empresas.

O reconhecimento de fala é uma ferramenta poderosa para analisar a fala do cliente com base nas chamadas principais para melhorar a personalização. Ele pode identificar pontos problemáticos do cliente com produtos por meio de análise de fala de feedback para melhorar produtos futuros e detectar fraudes com base na análise de voz de chamadas de clientes para melhorar as medidas de segurança.

O software de análise de fala geralmente combina o poder da tecnologia de reconhecimento automático de fala (ASR), processamento de linguagem natural (PNL) e inteligência artificial (IA). Com o aumento dessa tecnologia, as empresas estão utilizando ferramentas de análise de fala para compreender todos os aspectos das interações com os clientes e o desempenho do seu contact center e estão aplicando esses aprendizados na otimização de custos e na geração de receitas maiores.

A segmentação de clientes é o primeiro passo para melhorar a personalização. Ele otimiza o orçamento, o design do produto, a promoção, o marketing e a satisfação do cliente. As ferramentas de aprendizado de máquina analisam dados de clientes e encontram insights e padrões. As ferramentas assistidas por IA identificam com precisão os segmentos de clientes, um exercício complexo de realizar manualmente ou com métodos analíticos convencionais.

Um estudo chamado AI at Work foi conduzido pela Oracle e Future Workplace, que afirmou que 50% dos trabalhadores já usam alguma forma de IA no trabalho, em comparação com apenas 32% em 2018. Hoje, cada vez mais agentes de seguros estão achando conveniente usar Modelos assistidos por IA que os ajudam a obter acesso aos clientes e os capacitam a expandir os seus mercados. Tendo a simplicidade como fator definidor, a IA certamente será o pilar para construir e aumentar a satisfação do cliente e, por sua vez, aumentar a expansão dos agentes de seguros.

Business Intelligence (BI) de autoatendimento é uma ferramenta de análise de dados que ajuda usuários que não têm experiência em BI, mineração de dados ou análise estatística a acessar, analisar e explorar conjuntos de dados. As ferramentas de BI de autoatendimento filtram, classificam, analisam e visualizam dados sem envolver as equipes de BI e TI de uma organização. Essas ferramentas tornam mais fácil para os funcionários obterem insights de negócios valiosos a partir dos dados coletados nos sistemas de BI. Em última análise, esta abordagem conduz a uma tomada de decisão mais informada, resultando em lucros mais elevados, maior eficiência e maior satisfação do cliente.

A gama essencial de uma prática de seguros é definir o prêmio no início do contrato de seguro. Para chegar a um prêmio preciso para o próximo ano em uma seguradora, é extremamente importante uma estimativa precisa e confiável do número de ocorrências de sinistros e do valor total dos sinistros. O aprendizado de máquina melhora significativamente a velocidade e a precisão da previsão para sinistros individuais. Isto tem um impacto positivo na eficiência dos preços de uma seguradora.

Por exemplo, reclamações com maior probabilidade de serem grandes e com maior incerteza no resultado podem receber mais atenção, e reclamações com maior probabilidade de serem menores e com resultado mais certo podem ser resolvidas mais rapidamente. Ao mesmo tempo que melhoram o desempenho dos negócios, essas ferramentas também melhoram a experiência dos clientes.