pesar de sua definição aparentemente fácil de entender, a automação no setor de seguros geralmente significa coisas diferentes para pessoas diferentes. Para alguns, a automação abrange todo o processo, do FNOL à liquidação. Para outros, significa automatizar subprocessos no ciclo de vida do sinistro, como estimativas de danos ou pagamentos. As razões pelas quais uma seguradora explorará oportunidades de automação são igualmente variadas – como melhorar a velocidade de resposta, reduzir a carga de trabalho da equipe ou habilitar uma iniciativa digital. E por causa disso, as iniciativas de automação de seguros podem ficar aquém do que os clientes realmente desejam – uma experiência perfeita, simples e excelente ao lidar com sua seguradora.

Grande parte do problema é que o ato de automatizar processos é relativamente fácil. Mas qual processo pode ser automatizado? Qual processo deve ser automatizado? E como você pode realmente dizer a diferença?

É aí que entra o conceito de decisão de seguro. Decisão é o ato de chegar a uma conclusão ou escolha depois de receber informações sobre algo que está sendo considerado.

Sabemos muito bem que o setor de seguros é limitado por barreiras que definem o espaço no qual as seguradoras podem operar. Os regulamentos, estatutos e jurisprudência do Departamento de Seguros definem tudo, desde quais serviços podem ser oferecidos até quanto as seguradoras podem cobrar por uma apólice. Para complicar ainda mais as coisas, as seguradoras enfrentam uma miríade de “coisas” sendo consideradas em quase todos os aspectos do atendimento a seus clientes. Nesse ambiente complexo e em constante mudança, como as seguradoras podem ter certeza de que estão tomando as melhores decisões possíveis em nome da empresa, de seus segurados e de seus funcionários?

O que as operadoras precisam são de soluções de tecnologia que forneçam decisões impactantes em escala e melhorem as métricas de negócios que impulsionarão a diferenciação no mercado. Uma área em que a decisão de seguro é prontamente visível é em uma organização de sinistros. Ao lidar com uma reclamação, os avaliadores são constantemente confrontados com decisões, grandes e pequenas. Eles devem determinar o que é necessário para avaliar as circunstâncias da perda, definir os danos resultantes, estabelecer um valor para os danos, comunicar suas conclusões e, finalmente, resolver a reclamação. Os avaliadores determinam continuamente o que é necessário para tomar decisões bem fundamentadas com base nos fatos apresentados e em outras informações investigativas e insights coletados.

Em essência, a decisão de seguro é a alavancagem de informações e insights, além da compreensão intelectual e contextual da perda para chegar a uma determinação que forneça o resultado ideal.

As seguradoras têm buscado muitas opções de simplificação e otimização por meio de iniciativas de automação nos últimos anos. Vários deles são baseados em processos em que os cenários se/então podem ser concluídos sem a necessidade de intervenção humana. Esses problemas eram comumente resolvidos por meio de análises, regras de negócios e soluções RPA/IPA para melhorar o custo de atendimento de uma seguradora. Esses são recursos de automação de habilitação integral, mas ficam aquém das decisões de seguro.

Esses investimentos são um bom começo, mas não abordam a maioria dos cenários enfrentados por uma organização de sinistros, muito menos quando surgem cenários de perda complexos e conflitantes. Essas iniciativas se concentraram na criação de eficiência e redução de custos. A oportunidade é avançar na estratégia de automação de uma seguradora para introduzir e aplicar a compreensão intelectual e contextual, explorando a decisão de seguro baseada em IA. Isso permite o avanço de sinistros e subprocessos com conhecimento e experiência semelhantes aos humanos com base nos melhores desempenhos de uma seguradora. Dar este próximo passo acelerará sua estratégia de automação e afetará a indenização, as despesas e a experiência do cliente. A seguir estão alguns exemplos de onde as melhorias de resultados podem ser alcançadas:

• Aceleração da decisão de reivindicação
• Precisão e qualidade persistentes
• Insights contextualmente apropriados entregues aos avaliadores
• Habilitação de autoatendimento do cliente
• Avanço STP
• Melhoria de vazamento

Agora, vamos focar em como a decisão de seguros pode oferecer a experiência perfeita, simples e excelente que os clientes procuram. As seguradoras têm se concentrado e entregado uma excelente experiência ao cliente, conforme evidenciado por inúmeras pesquisas de satisfação do setor. Para desafiar ou destituir aqueles que estão na posição de líder, ou para aqueles que ocupam posições de liderança para mantê-los, valor adicional e experiências positivas para os clientes devem ser entregues de forma consistente. Cada um dos seis marcadores anteriores pode impactar a experiência positiva do cliente (por exemplo, resolução mais rápida, menos toques, erros reduzidos etc.), bem como o resultado da liquidação. É por meio de soluções que criam impacto positivo em várias medidas de resultados que uma seguradora pode alcançar o ROI máximo.

Os elementos de valor e experiências positivas para os clientes podem ser definidos pelas seguradoras, mas a dificuldade está em entregar consistentemente essas expectativas. As oscilações cíclicas do volume de sinistros, combinadas com o volume de sinistros automáticos previsto para retornar aos níveis pré-COVID criarão desafios para a execução do melhor dos planos. Algo mais é necessário para catalisar o plano de valor e experiência positiva em resultados sustentáveis.

A decisão de seguros baseada em IA pode aprender e atuar com o conhecimento e a experiência humana de seus melhores ajustadores. Um dos maiores atributos desse tipo de solução é que não se cansa de picos de reclamações, massas de dados ou grande quantidade de novos documentos. Isso infunde um recurso de entrega persistente e previsível para impulsionar os resultados da experiência do cliente continuamente para uma organização de sinistros.

As organizações de sinistros continuarão sendo encarregadas de fornecer os melhores resultados em custos de perdas, despesas com sinistros e experiência do cliente, conforme medido por meio de suas decisões. As melhores organizações aproveitarão mais dados e informações para criar insights contextualmente apropriados para melhorar sua precisão e tempo de ciclo de resolução de sinistros. A introdução de decisões de seguro baseadas em IA catalisa o conhecimento dos melhores manipuladores de sinistros para alcançar isso em escala com persistência e previsibilidade. Tal transformação gera impactos positivos nos custos de sinistros e despesas com sinistros, criando a oportunidade para que os tratadores de sinistros invistam nas “coisas” importantes para seu cliente.

Jim Sorrells é um especialista no assunto da indústria de seguros de P&C da Shift Technology.