Como as seguradoras podem melhorar a eficácia da IA ​​organizando seus dados adequadamente.

AutorA [Nome da Empresa], fornecedora de soluções de IA para o setor de seguros, divulgou um relatório abrangente destacando ineficiências operacionais dentro dos processos internos das empresas. Essas ineficiências não apenas reduzem a eficácia geral, mas também criam barreiras significativas para a implementação bem-sucedida de tecnologias de IA no setor de seguros.

O relatório projeta um 29% O aumento no volume de transações nos próximos dois anos provavelmente elevará as despesas operacionais, a menos que as ineficiências sejam solucionadas. Especialistas atribuem esse desafio à persistência de processamento manual, sistemas de dados fragmentados e complexidade transacional típico das operações de seguros modernas, apesar da conscientização do setor.

Existe uma disparidade notável entre as expectativas e a realidade em relação à adoção da IA: enquanto 82% das empresas esperam que a IA seja transformadora, apenas 14% integraram totalmente soluções de IA em seus fluxos de trabalho; 6% Não foi relatado nenhum uso de IA.

Barreiras à adoção da IA ​​no setor de seguros

O relatório identifica três desafios principais que dificultam a implementação da IA:

• Integração de sistemas legados dificuldades
• Ambientes de dados fragmentados
• Conhecimento interno limitado em IA

Dados fragmentados Além disso, prejudica as estruturas eficazes de governança de dados, agravando o desafio geral. Os entrevistados relataram gerenciar uma média de 17 fontes de dados diferentes, com a complexidade aumentando especialmente após fusões ou aquisições.

O relatório sugere que a IA benefícios potenciais Isso inclui redução de custos e maior escalabilidade. A automação baseada em IA pode reduzir significativamente a correção manual de erros e as falhas de reconciliação. Notavelmente, processos de reconciliação São destacados como um caso de uso inicial ideal devido aos seus fluxos de trabalho delimitados e baseados em regras, onde a automação pode proporcionar resultados rápidos.

Os desafios estruturais persistem.

A tensão constante entre fluxos de trabalho estruturados, como a reconciliação, e fontes de dados fragmentadas que exigem intervenção manual continua a impulsionar... custos elevados e longos tempos de cicloEssa situação persiste apesar do amplo reconhecimento desses problemas.

O relatório enfatiza que as empresas que resolvem essas questões fundamentais — especialmente por meio de Padronização de dados e governança robusta—terá um desempenho superior. Embora a automação robótica de processos (RPA) resolva algumas tarefas, a IA está numa posição única para lidar com a complexidade inerente aos dados fragmentados e às camadas de software de forma mais econômica.

No entanto, a velocidade do progresso depende muito de limitações da tecnologia legada e encargos operacionais contínuos. Embora o potencial total da IA ​​para impulsionar o desempenho além da redução de custos ainda precise ser comprovado, alcançar reduções significativas de despesas, corrigindo problemas estruturais, seria uma base sólida para futuras iniciativas de automação orientadas por IA.

(Fonte da imagem: “Scattered pieces” de Cle0patra licenciada sob CC BY-NC-SA 2.0)