Comment les compagnies d'assurance peuvent améliorer l'efficacité de l'IA en organisant correctement leurs données

Auteur, fournisseur de solutions d'IA pour le secteur de l'assurance, a publié un rapport complet mettant en lumière inefficacités opérationnelles Ces inefficacités, inhérentes aux processus internes des entreprises, réduisent non seulement l'efficacité globale, mais constituent également un frein important à la mise en œuvre réussie des technologies d'IA dans le secteur des assurances.

Le rapport prévoit un 29% L’augmentation des volumes de transactions prévue au cours des deux prochaines années entraînera vraisemblablement une hausse des dépenses opérationnelles si les inefficacités ne sont pas corrigées. Les experts attribuent cette difficulté à la persistance de traitement manuel, des systèmes de données fragmentés et complexité transactionnelle typique des opérations d'assurance modernes, malgré la sensibilisation du secteur.

Il existe un décalage notable entre les attentes et la réalité concernant l'adoption de l'IA : alors que 82% les entreprises s'attendent à ce que l'IA soit transformatrice, seulement 14% ont pleinement intégré des solutions d'IA dans leurs flux de travail ; 6% Aucun usage d'IA n'est signalé.

Obstacles à l'adoption de l'IA dans le secteur de l'assurance

Le rapport identifie trois principaux défis qui entravent la mise en œuvre de l'IA :

• Intégration des systèmes existants problèmes
• Environnements de données fragmentés
• Expertise interne limitée en IA

Données fragmentées cela compromet également les cadres de gouvernance des données efficaces, aggravant ainsi le problème global. Les répondants ont indiqué gérer en moyenne 17 sources de données différentes, la complexité s'amplifiant particulièrement après des fusions ou des acquisitions.

Le rapport suggère que l'IA avantages potentiels Cela inclut la réduction des coûts et une meilleure évolutivité. L'automatisation basée sur l'IA pourrait réduire considérablement les erreurs manuelles de correction et de rapprochement. Notamment, processus de réconciliation sont présentées comme un cas d'utilisation initial idéal en raison de leurs flux de travail délimités et basés sur des règles, où l'automatisation peut fournir des résultats rapides.

Des défis structurels persistent.

La tension persistante entre les flux de travail structurés, comme la réconciliation, et les sources de données fragmentées nécessitant une intervention manuelle continue de stimuler la réflexion. coûts élevés et longs délais de cycleCette situation persiste malgré la reconnaissance généralisée de ces problèmes.

Le rapport souligne que les entreprises qui résolvent ces problèmes fondamentaux, notamment par le biais de normalisation des données et gouvernance robuste—prendra l'avantage en termes de performances. Si l'automatisation robotisée des processus (RPA) prend en charge certaines tâches, l'IA est particulièrement bien placée pour gérer la complexité inhérente aux données fragmentées et aux couches logicielles de manière plus économique.

Cependant, la vitesse des progrès dépend fortement de contraintes liées aux technologies héritées et les charges opérationnelles courantes. Bien que le plein potentiel de l'IA pour améliorer les performances au-delà de la simple réduction des coûts reste à démontrer, la réalisation de réductions de dépenses significatives grâce à la correction des problèmes structurels constituerait une base solide pour les futures initiatives d'automatisation pilotées par l'IA.

(Source de l'image : « Scattered pieces » de Cle0patra sous licence) CC BY-NC-SA 2.0)