Персоналізація на основі ШІ революціонізує процес страхових запитів

За даними Capgemini, індивідуальні помічники зі штучним інтелектом забезпечують міцніші відносини з брокерами та постійне вдосконалення завдяки зворотному зв'язку.

Страхові компанії використовують спеціальні асистенти штучного інтелекту для створення гіперперсоналізованих відповідей на RFP, замінюючи загальні шаблони індивідуальними пропозиціями, які значно підвищують відсоток укладання договорів і залучення брокерів.

Згідно з коментарем Пінакі Бхагата (Pinaki Bhagat), керівника напрямку AI та генеративних AI-рішень у сфері фінансових послуг для Capgemini, цей зсув є фундаментальною зміною в підходах страховиків до залучення клієнтів: вони переходять від універсальних відповідей до контекстно-орієнтованої, інтелектуальної автоматизації на базі платформ AI корпоративного рівня.

Страхова індустрія стикається з суворою реальністю: Загальних пропозицій більше не достатньо для того, щоб виграти бізнес.

"Відповіді на страхові запити починають здаватися такими, ніби їх копіюють знову і знову", – зазначає Бхагат. Брокери та клієнти тепер очікують пропозицій, які безпосередньо відповідають їхнім унікальним потребам, а не шаблонних відповідей, які можуть бути застосовані до будь-якої організації.

Цей зсув відображає глибше розуміння побудови відносин у страхуванні.

"У страхуванні довіра будується на розумінні, а розуміння сигналізується через конкретику", – пояснює Бхагат. Наслідки нездатності адаптуватися є значними – багато пропозицій не витримують первинної перевірки, оскільки вони не мають відношення до конкретної ситуації клієнта, каже він.

Типові відповіді сигналізують про відсутність інвестицій у відносини, через що страховики втрачають дорогі угоди, витрачаючи ресурси на пропозиції, які не конвертуються.

"Часи, коли можна було уникнути шаблонних, універсальних відповідей, залишилися позаду", – каже Бхагат.

Масштабні рішення на основі ШІ

Впроваджуйте агентську гіперперсоналізацію – складний підхід, який поєднує спеціальний генератор штучного інтелекту з корпоративними даними для створення по-справжньому індивідуальних відповідей. На відміну від готових чат-ботів, ці приватні асистенти GenAI проходять навчання на основі історичних даних запитів, взаємодії з клієнтами, галузевих нюансів та внутрішньої літератури про продукти, пояснює Бхагат. Вони розуміють, як компанії спілкуються і що для клієнтів є пріоритетним.

Технологія виходить далеко за межі простого автозаповнення. Завдяки Agentic AI, модульному фреймворку, що працює на базі спеціалізованих агентів штучного інтелекту, ці помічники можуть читати запити на участь у тендерах, узагальнювати запити клієнтів, створювати виграшні теми, а також проактивно готувати персоналізовані відповіді та інтелектуальні пропозиції щодо вдосконалення. Система використовує як структуровані, так і неструктуровані дані, щоб витягувати релевантні ідеї та формувати їх у резонансні повідомлення.

Впровадження та результати

Переконливий приклад, наведений Бхагатом, демонструє практичний вплив технології. Міжнародний страховик спочатку звернувся до Capgemini зі скромним запитом: "Чи можемо ми краще персоналізувати наші супровідні листи до запитів на участь у тендерах?" Вони просто шукали ключові моменти, щоб зробити відповіді менш роботизованими.

Результати були негайними та вимірюваними.

"Це був не просто приріст продуктивності, це була побудова репутації, – каже Бхагат. "Брокери почали звертати увагу. Страховик не просто реагував швидше, він реагував розумніше".

Протягом п'яти тижнів команда розгорнула спеціальний асистент GenAI, який надавав не лише персоналізовані ключові моменти, але й повні резюме та адаптовані супровідні листи. Це були не фрагментарні шаблони, а цілісні, переконливі документи, відкалібровані під конкретні можливості.

"Оскільки очікування щодо релевантності, точності та цінності продовжують зростати, майбутнє страхових запитів на отримання фінансування буде належати тим, хто інвестує в розумну автоматизацію та змістовну персоналізацію", – підсумовує Бхагат.

Повний коментар читайте тут.