I dati sono la linfa vitale del moderno business assicurativo. È l’ingrediente centrale necessario per guidare i processi di sottoscrizione, determinare prezzi accurati, gestire i sinistri e promuovere il coinvolgimento dei clienti. Tuttavia, nonostante l’enorme ruolo che svolgono e l’enorme quantità di dati raccolti ogni giorno, la maggior parte degli assicuratori ha difficoltà ad accedere, analizzare e prendere decisioni aziendali partendo da tali dati.
Ci sono molte ragioni per questo. Nello spazio delle assicurazioni sulla salute e sulla vita, in particolare, i rigidi guardrail sulla privacy e sulla sicurezza dei dati possono rendere difficile l’accesso a un quadro completo dell’esperienza del singolo paziente attraverso diversi canali di cura. Le funzioni aziendali segmentate e i diversi strumenti utilizzati per flussi di lavoro specifici spesso non comunicano tra loro, creando silos di dati all’interno di un’azienda. E il settore stesso, cresciuto attraverso anni di fusioni, acquisizioni e trasformazioni tecnologiche, ha sviluppato un approccio frammentario alla tecnologia. Oggi è necessario esplorare diversi sistemi e protocolli interni prima che sia possibile vedere un quadro completo e in tempo reale della popolazione dei membri.
La crescita dell’intelligenza artificiale spinge al dialogo sui dati
Nel frattempo, la crescita dell’analisi basata sull’intelligenza artificiale, della gestione del flusso di lavoro e degli strumenti di coinvolgimento dei clienti ha promesso di rivoluzionare ogni aspetto del business assicurativo, dalla sottoscrizione al coinvolgimento dei clienti. Tuttavia, come molte aziende stanno scoprendo nel modo più duro, c’è un grande passo da compiere per realizzare la promessa dell’intelligenza artificiale partendo dalla base dati frammentata all’interno di molte aziende. Il fatto è che anche i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più potenti del mondo sono validi quanto lo sono le basi dati su cui sono costruiti. Pertanto, a meno che gli assicuratori non riescano a mettere in ordine le loro case dati, i guadagni reali promessi dall’intelligenza artificiale non si concretizzeranno.
Nel corso del lavoro svolto insieme negli ultimi mesi per modernizzare le architetture dei dati e integrare l’intelligenza artificiale in un’ampia gamma di flussi di lavoro assicurativi, abbiamo identificato i quattro elementi chiave per creare una cultura incentrata sui dati per supportare l’innovazione dell’intelligenza artificiale.
- Acquisizione della leadership: Il primo e più importante passo per sviluppare una cultura di successo basata sui dati è il supporto dall’alto. Il processo richiederà investimenti significativi e decisioni importanti su ciò a cui dare la priorità, quali processi legacy dovrebbero essere rimossi e quali saranno gli obiettivi finali della nuova infrastruttura dati. Tale impegno deve iniziare a livello di C-suite. La leadership deve dare priorità alle strategie basate sui dati in tutte le funzioni aziendali.
- Collaborazione interfunzionale: È anche importante riconoscere che in un business ad alta intensità di dati come quello assicurativo, un cambiamento apportato in un unico luogo creerà effetti a catena che si ripercuotono su tutta l’azienda. Per questo motivo, i dati devono essere centralizzati e i leader devono incoraggiare e incentivare la collaborazione tra IT, data scientist e unità aziendali per garantire che i dati influenzino il processo decisionale a ogni livello.
- Competenza sui dati: Una volta che i dati sono centralizzati e accessibili attraverso più funzioni aziendali diverse, diventa importante educare i dipendenti, assicurandosi che comprendano come leggere, interpretare e agire in base alle informazioni sui dati. Nel nostro caso, una priorità chiave nel nostro impegno di modernizzazione dei dati è stata quella di spostare la nostra organizzazione da un processo decisionale reattivo a uno proattivo basato su approfondimenti basati sui dati. Questo è più di un semplice cambiamento filosofico; i dipendenti devono essere formati su come incorporare questo tipo di informazioni nei loro flussi di lavoro quotidiani.
- Costruire un centro di eccellenza per guidare il progetto: La modernizzazione dei dati non può essere un lavoro secondario. Le organizzazioni devono investire nella creazione di un centro di eccellenza o di un team dedicato che garantirà l’acquisizione, l’acquisizione, la disponibilità, l’accuratezza, la conformità, la sicurezza e la disponibilità dei dati al resto dell’organizzazione.
La proposta di valore basata sui dati
Quando si pensa alla modernizzazione dei dati o agli sforzi di abilitazione dell’intelligenza artificiale, si tende a compartimentalizzarli come dominio del team tecnico di back-office o come parte accessoria del core business. Oggi non è più così. Le aziende che offrono livelli superiori di esperienza del cliente promuovono la fidelizzazione e la difesa del marchio, oltre a promuovere una maggiore efficienza. Ciò consente loro di anticipare le esigenze dei clienti, fornire un’elaborazione più rapida dei sinistri e offrire prodotti altamente personalizzati. Fondamentalmente, tutte queste proposte di valore sono guidate dai dati.
Sempre più spesso, la capacità di una compagnia assicurativa di sfruttare i propri dati e di utilizzarli per potenziare una migliore esperienza dei clienti diventerà presto il principale elemento di differenziazione che separa i leader mondiali dal resto del gruppo.
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Informazioni sugli autori:
Munish Mahajan è vicepresidente senior, modernizzazione dei dati presso EXL e Diana Steinhoff è presidente e CEO di Renaissance Life and Health Insurance Company of America
