– AI-teknologien forventes å føre til en reduksjon på mellom 3% og 4% i skadeutbetalinger, men også en kostnadsreduksjon mellom 20% og 30% relatert til skadehåndtering, forklarer Morten Bjørnson, Partner ved BCGs Oslo-kontor.
5 områder AI vil påvirke
Han viser til funnene fra den ferske rapporten GenAI Will Write the Future of Insurance Claims og trekker frem fem områder der teknologien kan gjøre en stor forskjell for både forsikringsselskaper og kunder.
1. Skadevurderinger
GenAI, sammen med maskinlæring og bildegjenkjenningsteknologier, kan vurdere skader med stadig større presisjon.
2. Effektivisering av skadebehandling
GenAI kan automatisere flere stadier i skadereisen, som vil betydelig redusere saksbehandlingstiden.
Potensialet til GenAI innen automatisert dataanalyse og skadebehandling er betydelig. Dette vil ikke bare forandre hvordan forsikringsselskaper opererer, men også hvordan kunder opplever tjenestene. Figur: BCG
3. Forbedret kundestøtte
GenAI-drevne virtuelle assistenter kan tilby øyeblikkelig tilgang til informasjon og assistanse, som gir kunder hurtigere svar – og høyere tilfredshet.
4. Datadrevne forretningsinnsikter
GenAI kan gjøre store mengder data generert i skadeprosessen til verdifulle innsikter som forsikringsselskapene kan bruke i forretningsutvikling og økt konkurransekraft.
5. Skadeforebygging og oppdagelse av svindel
GenAI-algoritmer kan evaluere svindelsannsynlighet og flagge mistenkelige skademeldinger for videre undersøkelse.
Brukes til bedrageri
BCG-partneren understreker dog at selv om GenAI vil gi mange muligheter, følger også flere risikoer for forsikringsbransjen. Et eksempel er avanserte svindelforsøk.
– Selv om GenAI kan hjelpe forsikringsselskaper med å oppdage og forhindre svik, kan det også muliggjøre det, forteller Bjørnson.
Robust dataanalyse, atferdsanalytikk, samarbeidende datadeling, menneskelig ekspertise og kundeopplæring
Bedrageriforsøk kan nå forbedres og utformes på nye og overbevisende måter med GenAI, inkludert generering av falske bilder og opprettelse av personer som opptrer menneskelig.
– Dette krever at forsikringsselskaper anerkjenner risikoen for slike sofistikerte forsøk og styrker forsvarsmekanismene med en kombinasjon av robust dataanalyse, atferdsanalytikk, samarbeidende datadeling, menneskelig ekspertise og kundeopplæring, utdyper Bjørnson.
Talent og teknologi
– Det er viktig med en balansert tilnærming til implementering, hvor GenAI kombineres med eksisterende maskinlæringsverktøy, sier Bjørnson.
Han forteller at BCG opplever betydelig interesse blant nesten alle store forsikringsselskaper for å eksperimentere med bruk av GenAI i sine virksomheter.
– Selskaper må sørge for ansvarlig bruk av teknologien, beskytte kundedata og unngå fordomsfull modellering, forklarer han.
– GenAI bør ikke erstatte strukturkapital, men heller fremme ferdighetsutvikling blant ansatte og kombinere talent og teknologi, avslutter Bjørnson.