Introdução à IA em seguros:um guia introdutório

Há uma lacuna entre a conscientização da inteligência artificial (IA) e a aplicação.

De acordo com a pesquisa da McKinsey, apenas cerca de 20% das empresas que conhecem a IA estão usando a IA em escala ou em um processo de negócios principal. E de acordo com um estudo do MIT Sloan Management Review de 2019, apenas 7% das organizações pesquisadas aplicaram aprendizado de máquina (ML) e IA na tomada de decisões ou fluxos de trabalho de produção.

As companhias de seguros, a maioria apenas começando suas jornadas de IA, provavelmente cairão nessa lacuna de conscientização e aplicação. Embora as seguradoras usem fluxos de trabalho com uso intensivo de dados por décadas, muitas ainda não estão usando a IA ao máximo – ou de todo.

No início deste ano, organizamos um painel de especialistas para discutir IA em seguros como parte de nosso AI Summit. Durante a sessão, especialistas convidados da Forrester Research, Cognizant e Mercer compartilharam insights e experiências de seu trabalho no setor de seguros.

Este artigo dividirá a sessão em algumas ideias-chave, mas para ter uma experiência completa, vá para a página da sessão AI in Insurance.

Aqui, vamos nos concentrar nas tendências da IA ​​e em um processo de três etapas que as seguradoras podem usar para começar a usar a IA.

As tendências de seguros de IA revelam que é hora de investir agora

Ao longo da sessão “AI in Insurance”, ficou claro que o futuro do setor de seguros girará em torno do aumento da agilidade organizacional, colocando a IA na frente e no centro. A transformação digital está se tornando imperativa para alcançar a liderança de mercado e facilitar uma cultura focada na inovação. A IA está se tornando uma parte essencial dessa transformação.

2020 mudou o setor de seguros

2020, um ano extenuante para todos os setores, foi crucial para o setor de seguros.

2020 forçou o setor de seguros a contar com sua capacidade de atender às necessidades em rápida evolução de clientes, parceiros e funcionários. A McKinsey, por exemplo, apontou em um relatório de 2020 que “as seguradoras que desenvolveram funções digitais maduras em vendas e distribuição, serviço e retenção e sinistros estão bem posicionadas para enfrentar a crise – e aquelas que não o fizeram devem agir rapidamente para alcançar."

Esse cálculo revelou que a transformação digital não era apenas necessária para sobreviver à crise, mas para prosperar no futuro.

A partir de 2021, a IA e a automação – peças centrais da transformação digital corporativa – serão grandes prioridades para as seguradoras com visão de futuro.

O futuro do seguro

Em contraste com outras indústrias onde os orçamentos de tecnologia tendem a diminuir, os orçamentos de tecnologia de seguros estão aumentando, explicou Carney no painel. De acordo com Carney, citando os resultados da pesquisa da Forrester, um aumento de 1,4% nos orçamentos de tecnologia das seguradoras acelerará o futuro do trabalho e o futuro da experiência do cliente.

É importante observar que grande parte desse aumento de orçamento não vai apenas para manutenção. Carney compartilhou que 33% desse orçamento vai para novos projetos.

Holly Olive (Operações Digitais, Líder de Consultoria de Seguros da Cognizant no momento do painel) concordou e alertou que, à medida que os orçamentos mudam, o impulso aumentará e as empresas atrasadas podem ser deixadas para trás:“O trem está se movendo e você quer estar nele .”

O futuro da IA

O futuro do seguro, no entanto, dependerá não apenas da disposição das empresas em adotar a IA, mas de sua capacidade de buscar, adotar e implementar soluções de negócios que aproveitem a IA.

O ceticismo em torno da IA ​​ocorre porque, em muitos setores, a tecnologia não acompanhou as promessas de seu marketing. AI e ML tornaram-se palavras-chave de marketing em muitos círculos. Empresas com produtos que oferecem automação simples e baseada em regras geralmente estão dispostas a afirmar que seus produtos são inteligentes quando não são. Esses produtos ainda podem ser úteis, mas não estão gerando o impacto que as verdadeiras soluções baseadas em IA podem proporcionar.

Onde o hype encontra a realidade, de acordo com o palestrante Craig Le Clair, analista principal da Forrester, está em plataformas que permitem casos de uso horizontais e verticais focados. Le Clair explicou durante a palestra do AI Summit que, embora a IA costumava ser uma ferramenta separada, agora se tornará parte de quase todas as tecnologias:“A IA penetrará nos aplicativos e se tornará uma maneira normal de fazer negócios”.

O futuro da IA ​​não será adotar uma ferramenta sofisticada e deixá-la levar você na direção certa; estará desenvolvendo uma estratégia de negócios inteligente que aproveita as vantagens da IA.

Exemplo de seguro de IA:processamento de sinistros

Os casos de uso para implementar a IA em processos de seguro são abundantes, mas há um processo particularmente maduro para a IA:processamento de sinistros.

Existem quatro aspectos do processamento de reivindicações que o tornam um ótimo candidato para IA:

1. 
   É demorado.
   
2. 
   Pode estar sujeito a erros.
   
3. 
   Não escala.
   
4. 
   Requer especialistas no assunto.
   

Um processo de reivindicação de seguro tradicional fica assim:

• 
  Os documentos de reclamação entram em seu sistema de um cliente, intermediário ou terceiro.
  
• 
  Um especialista no assunto revisa manualmente os documentos para obter os dados necessários (um processo de cognição pesada que requer sua experiência especializada).
  
• 
  Um funcionário digita manualmente os dados em um sistema de sinistros.
  
• 
  Um especialista no assunto avalia a reclamação contra a apólice.
  
• 
  Um funcionário executa uma verificação de fraude de amostra para verificar manualmente os riscos conhecidos.
  
• 
  Um humano aprova ou rejeita um acordo.
  

Em um processo de reivindicação com IA , fica mais assim:

• 
  Os documentos de reclamação entram em seu sistema de um cliente, intermediário ou terceiro.
  
• 
  Um robô de software usa IA para extrair automaticamente dados dos documentos de sinistros.
  
• 
  Um produto como o UiPath Document Understanding usa modelos de ML para extrair estruturados, não estruturados e pictogramas de documentos.
  
• 
  Os robôs de software inserem os dados em seus sistemas de sinistros.
  
• 
  Um funcionário revisa rapidamente os dados, se necessário, para validação.
  

Observe como, no segundo exemplo, um humano só entra no processo na última etapa e, mesmo assim, apenas quando necessário. O processo de sinistro é mais rápido, menos propenso a erros e envolve muito menos esforço manual e humano.

Agora, os funcionários podem se concentrar novamente em atividades mais envolventes e orientadas para o ser humano, deixando os robôs de software para lidar com as tarefas repetitivas.

Com a IA incorporada ao portfólio de soluções de tecnologia de uma empresa, os funcionários podem mudar o foco de tarefas tediosas e repetitivas, como processamento de solicitações, para tarefas mais envolventes e cognitivamente desafiadoras.

Comece a usar a IA usando estas três etapas

Nosso painel compartilhou três etapas principais para começar a usar a IA. Cada etapa tornará a IA mais fácil de implementar e mais eficaz.

1. Comece pequeno

Encontre casos de uso práticos e escolha um ponto problemático para priorizá-los. Certifique-se de que qualquer caso de uso escolhido seja pequeno o suficiente para ser prático, mas doloroso o suficiente para que a solução seja mensurável e impactante para as partes interessadas.

De acordo com um de nossos palestrantes, Kieran Gilmurray, especialista em automação global e transformação digital da Mercer, uma vantagem do setor de seguros é que os casos de uso são abundantes, comprovados e validados. Os casos de uso já são bem conhecidos, então este não é um lugar onde você precisa inovar.

Olive recomendou começar com AI para classificação de e-mail. Carney concordou:com 20 milhões de e-mails recebidos por ano e mais de cinco minutos gastos em cada um, a automação de e-mail apresenta uma oportunidade de grande impacto e baixo risco.

O desafio é que os clientes estão enviando e-mails regularmente ao suporte ao cliente com uma enorme variedade de perguntas que podem se acumular em longos tempos de resposta. A oportunidade é que, com a IA, você pode encurtar esses tempos de resposta e se tornar cada vez mais eficiente onde outras empresas ainda são lentas. Para os primeiros adeptos da IA, essa vantagem pode aumentar, permitindo que você ultrapasse os concorrentes e chegue tão à frente que eles não podem alcançá-los.

Com o e-mail assistido por IA, você pode entender as comunicações recebidas e prever as comunicações a seguir. O que significa que os clientes nem precisam fazer certas perguntas – você já as respondeu.

Olive diz que, começando menor, você pode atacar a cadeia de valor um pouco de cada vez.

2. Alinhar ao ROI

Qualquer tecnologia transformadora requer investimento, mas o investimento necessário nem sempre é capital. O capital é importante, mas mais importante é o investimento em uma cultura de inovação. Você precisa incentivar uma cultura que olhe além das metodologias e práticas existentes para que possam adotar uma tecnologia tão revolucionária quanto a IA.

Ambos os tipos de investimento exigem que você pense cuidadosamente sobre o ROI. Para alinhar sua visão de ROI com a realidade, você deve enquadrar sua análise de ROI com a descoberta de processos.

Muitos na indústria de seguros se acostumaram com o número de pontos de decisão que os processos existentes contêm, o que os faz esquecer o quanto muitos processos se tornaram complexos.

O potencial da IA ​​para lidar com alguns desses processos complexos é imenso, mas apenas se você documentar e revisar seus negócios primeiro – com dados, não anedotas. O objetivo dessa descoberta é determinar onde você pode fornecer mais valor por meio da IA.

O UiPath Task Mining e o UiPath Process Mining podem ajudá-lo a entender seus processos e seus gargalos. Com essas ferramentas de descoberta de processos, você pode priorizar casos de uso de IA com base em resultados de negócios mensuráveis.

A partir daí, você pode começar a ampliar sua compreensão do ROI.

Gilmurray alertou que, embora existam casos de uso de IA de curto prazo, uma transformação mais ampla exigirá mais do que o toque de um botão. A implementação da IA ​​envolve um caminho de melhorias que eventualmente levam a mudanças significativas nas operações de negócios.

Não pressione a equipe para entregar retornos imediatos, mas entenda a direção do projeto e de onde virão os retornos. A IA é semelhante, em certo sentido, a um novo funcionário, o que significa que leva tempo para treiná-lo e prepará-lo para a produção. E, semelhante a um funcionário, as soluções baseadas em IA podem aprender e se ajustar com base nas demandas dos negócios.

Olive alertou que muitas empresas se concentrarão demais na redução de custos como sua principal métrica.

O verdadeiro valor da IA, no entanto, não está apenas nos custos que ela elimina, mas no valor que ela produz. A IA, por exemplo, criará melhores tempos de resposta e maior satisfação do cliente, o que significa maior fidelidade do cliente.

Se você puder estimar com precisão o ROI, desde seus retornos mais estreitos até seu maior valor potencial, você sempre escolherá os esforços com maior potencial. Você pode usar um produto como o UiPath Automation Hub para criar um local central para ideias de automação que você pode organizar e priorizar.

3. Dimensione colocando a estratégia de negócios em primeiro lugar

Para que a transformação digital atinja seus objetivos estratégicos em toda a empresa, a adoção da IA ​​não pode ser isolada em uma única equipe. Com o apoio tanto de um investimento de capital quanto de um investimento cultural, sua organização pode adotar e estender a adoção. Se você não conseguir uma adoção generalizada, a transformação digital não acontecerá e você corre o risco de seu projeto de IA ficar paralisado como protótipo.

Apenas uma priorização da estratégia de negócios garantirá escalas e spreads de IA.

O risco é que as empresas coloquem a tecnologia à frente da estratégia de negócios. Se você se concentrar demais na tecnologia, alertou Gilmurray, você errou na equação. É a estratégia de negócios em primeiro lugar.

Gilmurray recomendou que você entenda a estratégia no nível de negócios (ou pelo menos no nível de departamento) para saber com o que está contribuindo. A tecnologia capacita os negócios:são pessoas, processos e então tecnologia.

Você deveria estar fazendo duas perguntas, ele disse:

1. 
   Para onde queremos ir?
   
2. 
   Como vamos chegar lá?
   

Muitas empresas se concentram na segunda questão sem abordar a primeira.

O setor de seguros já é um setor orientado por dados, portanto, se você puder fornecer os dados certos, no momento certo, para as pessoas certas, haverá grandes benefícios. O cálculo do ROI não envolverá apenas o número de horas economizadas (mas isso é muitas vezes o driver número um). Esse cálculo será informado pela estratégia de negócios e levará em consideração o que seus concorrentes estão fazendo e quaisquer pontos fracos em seus negócios atuais, como acordos de nível de serviço (SLAs) e tempos de resposta do cliente.

Sobreviva ao darwinismo digital com a IA ao seu lado

Gilmurry discutiu como 2020 acelerou nosso progresso em uma era de “darwinismo digital”. Nesta era, apenas os mais fortes sobreviverão. Mas a força não será o resultado da força bruta – será o resultado da vontade das empresas de se adaptar a um ambiente em mudança.

Novas tecnologias e novas estratégias de negócios complementares abrirão caminho para que as seguradoras se tornem empresas totalmente automatizadas. Uma empresa totalmente automatizada™ é aquela que adota totalmente automação, IA, ML e os benefícios da transformação digital que essas tecnologias desbloqueiam.

Uma empresa totalmente automatizada é aquela que pode sobreviver às mudanças agora e no futuro. A IA não é apenas uma ferramenta para adicionar ao seu arsenal – é um facilitador para a transformação digital generalizada, e existem poucos setores com tantas oportunidades de transformação quanto os seguros.

Para saber mais sobre como adotar e implementar a IA, confira a gravação da nossa sessão AI in Insurance (parte do nosso evento AI Summit). Está disponível sob demanda para que você possa assistir quando quiser.

Agradecimentos especiais a Elaine Mannix por colaborar neste artigo e por co-organizar nossa sessão "AI in Insurance" durante o AI Summit. Mannix é líder de seguros na UiPath.