POLIZZE SANITARIE, IN ATTESA DELLA GEN AI

Il fenomeno dell’intelligenza artificiale generativa, più conosciuto anche con la sigla Gen AI, non sarà soltanto una semplice moda passeggera per l’industria delle assicurazioni sanitarie. Anzi, secondo un recente studio realizzato da Boston Consulting Group (Bcg), una simile tecnologia potrebbe rivelarsi uno strumento addirittura indispensabile per consentire al mercato di adattarsi rapidamente al paradigma della nuova epoca digitale e mantenere così la propria competitività di business. Il messaggio del rapporto è chiaro fin dal titolo: A Gen(AI) Pathfinder – Unlock the potential of Gen(AI) in health insurance. Già, perché in un settore che è sempre stato contraddistinto dall’elevata (per qualcuno forse anche eccessiva) produzione documentale, oltre che dalla frequenza e dalla delicatezza dei rapporti con la clientela, riuscire a esprimere tutto il potenziale di una tecnologia in grado di comprendere, assimilare ed elaborare autonomamente nuovi contenuti di testo (ma non solo) potrebbe presto rivelarsi estremamente utile, secondo le conclusioni del rapporto, per tutti i professionisti delle polizze sanitarie.

“L’integrazione di tecnologie digitali avanzate e Gen AI può trasformare radicalmente il settore delle assicurazioni sanitarie, con applicazioni che vanno dalla gestione dei sinistri, riducendo ad esempio i tempi di verifica documentale, all’indirizzamento del percorso di cure e all’assistenza clienti, automatizzando fino al 70% delle richieste standard: le prime applicazioni testate sul mercato mostrano benefici operativi e finanziari significativi”, ha commentato Alessandra Catozzella, managing director e partner di Bcg. Tuttavia, ha subito precisato, “è cruciale accompagnare queste soluzioni tecnologiche con una revisione completa dei processi aziendali per sfruttare appieno il potenziale del Gen AI”.

Le potenzialità della Gen AI sono messe subito nero su bianco nelle prime pagine del rapporto: nel giro di soli cinque anni, secondo le previsioni di Bcg, l’impiego della intelligenza artificiale generativa nel settore potrebbe contribuire a migliorare del 30% l’efficienza operativa del settore e ridurre del 25% l’entità dei costi sanitari.

L’esempio più calzante in questo ambito è forse quello offerto dalla gestione sinistri. Quello che è da sempre il banco di prova per eccellenza per compagnie e intermediari, secondo la ricerca, ha infatti già dimostrato di poter trarre enormi benefici dall’impiego della Gen AI: le imprese che hanno implementato questa tecnologia hanno riscontrato una riduzione del 30% dei costi di gestione e indennizzo, una semplificazione di tutti i processi burocratici e, più in generale, la definizione di un processo più lineare di liquidazione del sinistro. La Gen AI, più nel dettaglio, potrebbe essere impiegata all’interno della filiera di gestione sinistri per elaborare e stabilire modelli standard di comunicazione con la clientela, rilevare possibili frodi e garantire una liquidazione del danno trasparente, magari accompagnata da una breve nota che illustri i benefici per l’assicurato. Tutto ciò potrebbe inoltre tradursi in un ulteriore miglioramento dell’efficienza operativa: l’utilizzo di algoritmi avanzanti per la verifica e la classificazione dei documenti potrebbe infatti ridurre del 50% il tempo solitamente necessario per dare risposte ai clienti, minimizzando gli errori, incrementando la trasparenza e consolidando la relazione con gli assicurati.

Proprio la relazione con il cliente è un altro ambito di business in cui la Gen AI sta portando più benefici. Il rapporto, a tal proposito, evidenzia che l’uso di chatbot generativi e assistenti virtuali potrebbe consentire alle compagnie del settore di ridurre del 50% i tempi di risposta alle richieste della clientela, aumentando in questo modo la soddisfazione degli utenti e, di conseguenza, anche la loro fidelizzazione. Sempre in questo ambito di business rientra poi la strategia di personalizzazione del servizio offerto alla clientela su larga scala: semplici suggerimenti agli intermediari basati sulla cronologia delle loro interazioni con gli assicurati e sull’analisi delle preferenze del cliente, per esempio, potrebbero consentire di migliorare la customer journey e di superare il tradizionale modello first in, first out, in cui si tende a servire prima chi semplicemente è arrivato prima e non chi magari, visto che stiamo comunque parlando di un ambito sanitario, ne avrebbe più bisogno in quel momento.

Il settore della gestione clienti, in definitiva, è quello che potrebbe trarre maggior beneficio dall’utilizzo della Gen AI. Anche perché, a conti fatti, tutti i vantaggi generati da una simile tecnologia si scaricherebbero poi anche sulla relazione con l’assicurato. Il rapporto, tanto per citare un caso, evidenzia che la gestione automatica delle richieste standard potrebbe ridurre del 50% i tempi di ricerca delle informazioni sui clienti, permettendo al personale di concentrarsi su attività più complesse e di migliorare così la qualità generale del servizio reso agli assicurati.

Sono molte, come visto, le potenzialità ancora inespresse della Gen AI nel settore delle polizze sanitarie. L’adozione di una simile tecnologia non sarà tuttavia semplice per le imprese del mercato. E per riuscire a farlo, secondo le conclusioni del rapporto, sarà forse necessario assumere un modello operativo basato su quattro pilastri: allineamento strategico, adattamento organizzativo, innovazione tecnologica e responsabilità delle politiche adottate. Detto in altri termini, la ricerca invita le imprese del settore a integrare gli obiettivi della Gen AI alla visione aziendale, a promuovere un’adeguata formazione del personale, a seguire un aggiornamento costante delle infrastrutture IT e da ultimo (ma non per questo meno importante) a garantire un utilizzo etico della tecnologia, rispettoso della trasparenza e della protezione dei dati personali.

La strategia ideale è fatta di un’analisi preliminare delle risorse e delle competenze a disposizione e, in seconda battuta, di una visione globale a lungo termine che tuttavia non trascuri l’importanza dei piccoli progetti pilota e dei risultati immediati, procedendo passo dopo passo verso un reale dispiegamento di tutte le potenzialità offerte dalla intelligenza artificiale generativa.