Mai come oggi, le procedure assicurative sono altamente influenzate dai progressi della tecnologia digitale, in particolare le segnalazioni iniziali. La convergenza tra IA, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), analisi di voce e testo, telematica e non solo stanno modernizzando le procedure FNOL in modi inimmaginabili anche solo un anno fa. Non solo gli assicurati possono scattare foto e inoltrare un richiesta di risarcimento utilizzando semplicemente il loro telefono, ma l'IA è in grado di stimare i costi di riparazione dalle immagini in pochi secondi; di conseguenza è concepibile aspettarsi di giungere alla liquidazione dei danni già prima che l'assicurato torni a casa.
La segnalazione iniziale del sinistro è la chiave di tutto il ciclo di gestione delle richieste di risarcimento. Allerta l'assicuratore e consente di definire l'ambito in cui ottimizzare le procedure che seguiranno, in favore dell'assicurato e della compagnia.
Per gli assicuratori è importante valutare l'impatto e le capacità dei nuovi dispositivi digitali e come possono essere impiegati per modernizzare le segnalazioni iniziali di sinistro per la richiesta di risarcimento. Per ottimizzare le segnalazioni iniziali di sinistro per la richiesta di risarcimento, gli assicuratori dovrebbero considerare le seguenti misure:
1. Semplificare la registrazione delle richieste di risarcimento
Lo scopo della segnalazione iniziale è raccogliere informazioni sufficienti per impostare la richiesta di risarcimento e assegnarla al professionista più adatto a gestirla. Si discute da sempre su quante informazioni raccogliere dall'assicuratore al momento della segnalazione nel minor tempo possibile. L'attuale tendenza nel settore è quella di porre domande in modo progressivo attraverso tecnologie vocali IA per raccogliere i dati necessari, riducendo al contempo i tempi di elaborazione.
Le domande progressive utilizzano una logica che mira a ottenere i dati necessari dalla prima segnalazione, in modo da soddisfare i criteri specifici della richiesta di risarcimento e delle coperture. Gli ambienti low-code semplificano lo sviluppo della logica per le domande progressive in tutte le linee di business e per qualsiasi livello di complessità. In breve, la risposta a una domanda seleziona automaticamente la domanda successiva. Ad esempio:
"La sua proprietà ha subito danni dovuti all'acqua?"
"Sì".
"Possiamo aiutarla con servizi di pulizia?"
La logica per le domande progressive non si limita agli ambienti del call center ma è espandibile su tutti i canali.
La segnalazione delle richieste di risarcimento tramite il call center è ulteriormente semplificata dall'IA vocale, introdotta grazie ai progressi delle tecnologie di sintesi vocale, NLP e IA. Gli operatori guidano l'assicurato con le domande personalizzate in base alla richiesta di risarcimento e alle coperture, mentre l'IA vocale interpreta le risposte e le trascrive direttamente nei campi appropriati. L'IA vocale può inoltre essere addestrata a interpretare le esigenze di gestione specifiche e supportare l'operatore con un copione dinamico (ad esempio, consigliando all'assicurato di preservare la scena e le prove laddove il danno sia attribuibile a terzi).
2. Fornire un'esperienza fluida e personalizzata su tutti i canali
Le piattaforme come Google e Amazon hanno definito il modo in cui le aziende devono interagire con i clienti. Forse l'unica interazione più frustrante, rispetto a parlare con un rappresentante che non conosce il nostro rapporto con l'azienda, è iniziare una transazione su un canale digitale, doverla continuare tramite il call center, per poi sentirsi dire di dover ricominciare tutto.
Oggi, la tecnologia può fornire agli operatori gli strumenti necessari per conoscere informazioni rilevanti sul cliente, non solo l'elenco delle polizze sottoscritte ma il contesto della sua relazione con la compagnia, il suo percorso, le sfide che affronta. Gli assicurati preferiscono di gran lunga un'interazione personalizzata, simile a questa:
"Salve, signora Rossi, grazie di essere una nostra preziosa cliente. Vedo che ha avviato la richiesta di risarcimento riferito alla sua Mustang 2018. Mi dispiace per l'incidente. Prima di continuare con la procedura, posso chiederle se posso fare qualcosa per assisterla? Ha bisogno di un rimorchio o di noleggiare un'auto?
Le compagnie hanno fatto passi da gigante nella capacità di offrire la possibilità di segnalare un sinistro tramite il canale di scelta del cliente (ad esempio, web, dispositivo mobile, chat); tuttavia, molte non riescono a collegare i canali né a recepire le informazioni in modo da creare l'esperienza fluida e personalizzata che gli assicuratori si aspettano.
Anche il canale della posta elettronica può essere semplificato con bot in grado di interpretare i messaggi e di intervenire sulle e-mail. I bot e-mail sono stati addestrati per fare il triage delle richieste di risarcimento segnalate via e-mail, instradarle al team appropriato o estrarre i dati da un ACORD per impostarne la gestione.
3. Interagire in modo proattivo con gli assicurati
Le richieste di risarcimento stanno passando da un modello di comunicazione in entrata, in cui si attendeva che l'assicurato chiamasse dopo un incidente, a un modello proattivo. Le compagnie oggi hanno la grande possibilità di mappare le polizze in atto contro eventi meteo prevedibili e catastrofici. Questo apre le porte a una serie di opportunità per inviare messaggi personalizzati, come messaggi di sicurezza pre-evento o per evitare sinistri, tramite il canale preferito dall'assicurato.
Molte compagnie hanno fatto un ulteriore passo avanti implementando la segnalazione iniziale proattiva. In questa ottica, utilizzano i dati meteo post evento e le immagini aeree per identificare le proprietà interessate, aprire una richiesta di risarcimento e assegnare un regolatore ancor prima che l'assicurato abbia la possibilità di alzare il telefono per fare la segnalazione.
4. Definire il percorso ottimale per il sinistro
La tecnologia digitale sta rispondendo al desiderio delle compagnie di segmentare i sinistri a livelli più granulari, prevederne la complessità e definire il percorso più adatto, inclusa l'elaborazione diretta. I motori di regole permettono scambi tra linee di business, coperture e giurisdizioni, consentendo agli utenti aziendali di modificare facilmente le regole in base alle esigenze di cambiamento. L'analisi predittiva, l'IA e il machine learning monitorano le assegnazioni delle richieste di risarcimento e i risultati per individuare nuovi modi per migliorare le procedure e la gestione.
Con l'aumento dell'adozione di nuove tecnologie, gli assicuratori devono capire come lavorare insieme per ottimizzare l'esperienza di segnalazione iniziale per il cliente.
Come dicevo, le aspettative dei clienti sono alte. Sappiamo dal nostro recente studio sui dati dell'assistenza clienti che il 75% dei clienti ritiene che la risoluzione rapida e definitiva a una richiesta sia l'aspetto più importante del servizio clienti, mentre il 77% abbandonerebbe la compagnia se ricevesse un'assistenza di scarsa qualità. IA, NLP, analisi di voce e testo, telematica e alcune delle nuove tecnologie digitali possono aiutare le compagnie a modernizzare e trasformare le segnalazioni iniziali. La chiave è riuscire a coordinare e semplificare le fasi delle procedure per fornire ai clienti un'esperienza semplice, fluida e personalizzata.
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