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Intelligenza Artificiale in A&A ed Experta, un collega in più

Mag 28, 2021 | Innovazione

L’Intelligenza Artificiale è sempre più comune nelle nostre vite, spesso senza che ce ne rendiamo conto. L’AI rappresenta una nuova frontiera per ogni tipo di impresa; nel settore assicurativo si stima che entro due anni l’80% delle compagnie di assicurazione avrà implementato questa tecnologia per un utilizzo in back-office, a supporto dei propri dipendenti e nell’assistenza diretta ai clienti durante i servizi di vendita e post-vendita con un’interfaccia interattiva in front-end.

In A&A ed Experta abbiamo introdotto sistemi di intelligenza artificiale a supporto dei nostri dipendenti per sgravarli da lavori ripetitivi e non qualificati.

L’analisi dei processi

Una analisi dei processi condotta nel corso del 2020 ha messo in evidenza un notevole spazio di miglioramento nella gestione delle e-mail in ingresso a supporto della gestione dei sinistri, un’attività completamente manuale che impegnava almeno 11 persone all’interno dei nostri team.

88 ore al giorno per smistare la posta, verificare i dati, catalogare e archiviare gli allegati. Una attività ripetitiva che richiede basse competenze professionali, ma molta attenzione e che risulta fortemente time consuming.

L’Intelligenza Artificiale

L’Intelligenza Artificiale di A&A ed Experta si basa su un algoritmo di Natural Language Processing (NLP) a cui è abbinato un meccanismo di Machine Learning in grado di imparare nuove regole a mano a mano che riceve dati. L’NLP interviene alla ricezione di una e-mail eseguendo un primo scraping di dati strutturati fondamentali. Informazioni come il numero di sinistro, dati anagrafici, numeri telefonici, dati bancari vengono estratti e identificati dal sistema. Gli allegati vengono letti e catalogati in base al contenuto.

Questi elementi consentono un confronto incrociato con i sistemi di CRM e di BPM per verificare se i dati identificati sono già disponibili o se le informazioni identificate sono necessarie e corrette per il completamento della pratica. L’AI impara di volta in volta a scegliere quali informazioni tenere e quali sostituire, e a classificare e gestire gli allegati.

I risultati

La capacità di estrarre dati strutturati da e-mail destrutturate è un’abilità che ci ha consentito di aumentare l’efficienza del nostro lavoro. Avere a disposizione i dati da analizzare e confrontare in un’unica interfaccia ci permette di gestire 2500 mail al giorno con un numero limitato di risorse. Ma non solo.

Grazie all’AI riusciamo a gestire alcune fasi di processo all’accadimento di alcuni eventi; questo ottimizza la gestione di alcune attività manuali a minor valore aggiunto.

Conclusioni

Nell’ambito dei servizi è determinante e qualificante il fattore umano, nel nostro settore questo è un fattore che non potrà venir meno sia nelle relazioni tra assicurato e assicuratore, sia nella gestione dei sinistri.

Siamo convinti che le relazioni e le decisioni non possano essere delegate a un algoritmo, l’introduzione di Machine Learning nei nostri processi aziendali si è rivelata un interessante supporto per le attività non core e una possibilità per aumentare lo spazio delle attività relazionali.