AI wesprze również sektor ubezpieczeń
Wiele raportów i analiz na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie pomija branżę ubezpieczeniową, mimo że firmy z tego sektora również mogą czerpać korzyści z AI. Technologia ta może pomóc w automatyzacji procesów biznesowych oraz w usprawnieniu obsługi klienta.


 REKLAMA 
 Wdrażasz KSeF w firmie 
 
Branża ubezpieczeń od lat jest obwarowana jednymi z najbardziej restrykcyjnych ograniczeń prawnych. W konsekwencji stała się również jednym z tych sektorów finansowych, które nie są wystarczająco automatyzowane. Można jednak zauważyć, że ta sytuacja zmienia się, a zainteresowanie firm ubezpieczeniowych cyfryzacją, w tym rozwiązaniami opartymi na AI rośnie. Eksperci przewidują, że do 2028 roku rynek AI w sektorze ubezpieczeń będzie rósł o 24% rocznie, aż do wartości 6,92 mld USD. Oto rozwiązania, które pozwolą branży rozwijać się przy wsparciu najnowszych technologii.

Analiza sentymentu, czyli wsparcie w rozmowach z ofiarami wypadków

Dla agentów i agentek ubezpieczeniowych obsługa klienta nie należy do najłatwiejszych zadań. Jednym z większych wyzwań jest przede wszystkim konieczność uzyskania w czasie jednej rozmowy maksymalnej liczby szczegółowych informacji i bezbłędne zapisanie ich w systemie. Jest to praca, w której AI nie jest w stanie zastąpić człowieka – konwersacje różnią się od siebie kontekstem, a więc mogą przebiegać wedle bardzo wielu scenariuszy. Różnorodność kontekstów wiązałaby się z koniecznością wykorzystania bardzo złożonych, a tym samym kosztownych, modeli języka naturalnego.

Rozmowa z agentem ubezpieczeniowym ma jednak jeszcze jeden istotny aspekt – często odbywa się w efekcie trudnej sytuacji np. bezpośrednio po wypadku. Tutaj technologia może mieć jednak praktyczne zastosowanie. Mowa tu o zastosowaniu wsparcia ze strony bota, który wykona zadania wykraczające poza popularne postrzeganie automatyzacji, a mianowicie wesprze inteligencję emocjonalną agenta lub agentki i dopilnuje, aby skupienie na istotnych z punktu widzenia ubezpieczyciela szczegółach nie obniżyło jego empatii.

Jak to wygląda w praktyce? Asystent AI jest „podpięty” do rozmowy klienta lub klientki z ubezpieczycielem i na bieżąco wykonuje jej transkrypcję. Jednocześnie szuka tzw. sentymentów, czyli słów wyrażających emocje oraz analizuje ton osoby mówiącej, prędkość wypowiadania słów, a nawet drobne drgnięcia głosu. Na tej podstawie ocenia samopoczucie rozmówcy i przekazuje odpowiednie sugestie agentowi np. odczytując, że osoba jest pod wpływem silnego stresu przypomina o spokojnym i niespiesznym tonie rozmowy i powtarzaniu kluczowych instrukcji.

Chatbot przygotuje ofertę

AI wesprze firmy ubezpieczeniowe także w pierwszym kontakcie z klientami. Proste chatboty to narzędzia, które od lat wykorzystywane są w obsłudze klienta. Ich możliwość odpowiadania na proste, powtarzające się pytania ułatwia pracę osobom, które na co dzień pracują w tego typu działach. Jednak szeroko znane są również ograniczenia tego rodzaju mechanizmów: lista pytań, na które są w stanie odpowiedzieć ma swój limit, a zadanie pytania, które zawiera jakąkolwiek personalizację, często kończy się odesłaniem do konsultanta czy konsultantki. Rozwój nowych technologii sprawa jednak, że AI może „porozmawiać” z człowiekiem na coraz bardziej zaawansowanym poziomie – najlepszy przykład stanowi ChatGPT. Aby korzystać z takiego rodzaju rozwiązań, nie zawsze trzeba budować autorski, skomplikowany mechanizm.


W jednym z projektów, które zrealizował mój zespół, rozpoczęliśmy od wykorzystania znanego mechanizmu Amazona, czyli Alexy. Aktualnie wykonujemy mgrację do biblioteki DeepPavlov. W ten sposób stworzyliśmy chatbot, który na podstawie danych otrzymanych od osoby, z którą rozmawia jest w stanie stworzyć spersonalizowaną polisę ubezpieczeniową. Ten produkt jest już gotowy do wdrożenia u klientów, a my wciąż rozwijamy go tak, by maksymalizować kompetencje chatbota i udoskonalać możliwość naturalnej komunikacji – mówi Maciej Laszczyk, Managing Architect z Capgemini Polska.


Wsparcie w przeszukiwaniu bibliotek danych firmowych

Firmy sektora ubezpieczeniowego, przechowując bardzo dużą liczbę danych i bazując na wielu ścieżkach biznesowych, często mierzą się z problemem optymalizacji zadań osób, które dla nich pracują. Czas poświęcony na poszukiwanie informacji w wewnętrznych systemach jest nieproporcjonalnie długi w stosunku do uzyskanego efektu biznesowego. Aby ludzie mogli zająć się kluczowymi dla firmy zadaniami, można zautomatyzować sposób przeszukiwania zasobów.

Aby tego rodzaju automatyzacja była możliwa, potrzebny jest mechanizm odpowiadający na pytania zadawane w języku naturalnym i to na dodatek robiący to w niezawodny sposób. Taki system stanowi bibliotekę wszystkich firmowych dokumentów i instrukcji od prostych pdf-ów, przez materiały z SharePoint, aż po dane z programów takich jak Confluence czy Jira. To rozwiązanie nie tylko skraca czas przeszukiwania potrzebnych materiałów, ale również pozwala uniknąć angażowania do takich procesów większej liczby osób – opowiada Maciej Laszczyk.

Kolejnym problemem, z którym mierzy się wiele firm ubezpieczeniowych pracujących na kilku systemach, jest konieczność ręcznego monitorowania wszystkich danych, które są do nich dodawane. Jest to konieczne ze względu na możliwość pojawienia się w nich błędów typu outlier czy teżpoprawnych logów, które występują w nieoczekiwanej sekwencji. Detektory oparte na AI są stanie robić to automatycznie oszczędzając długie godziny pracy ludzi.

W firmach, gdzie odpowiednio zostały wdrożone dobrze zaprojektowane mechanizmy AI, sztuczna inteligencja i ludzka praca dopełniają się i stanowią wzajemne wsparcie. Aby to było możliwe, konieczne są rozwiązania szyte na miarę, z myślą o konkretnym sektorze biznesowym. Branża ubezpieczeniowa nie stanowi tu wyjątku, dlatego i w tym wypadku warto zacząć wprowadzanie inteligentnej automatyzacji i robotyzacji.

Źródło: Capgemini

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ:


Back to top