AI agens muncul sebagai alat penting bagi para pemimpin asuransi yang bertujuan untuk mencapai efisiensi yang dapat diskalakan di tengah lanskap transformasi digital yang menantang. Meskipun perusahaan asuransi memiliki data yang luas dan tenaga kerja yang terampil dalam pengambilan keputusan analitis, industri ini telah berjuang untuk melampaui program percontohan awal. Penelitian menunjukkan bahwa hanya tujuh persen perusahaan asuransi yang berhasil menskalakan inisiatif ini di seluruh organisasi mereka.
Hambatan utama bukanlah kurangnya minat, tetapi infrastruktur yang usang dan sistem data yang terfragmentasi yang menghambat upaya integrasi. Tekanan keuangan memperburuk masalah ini, dengan sektor ini menghadapi kerugian yang melebihi $100 miliar setiap tahun selama enam tahun berturut-turut. Tingginya frekuensi kerugian properti telah menjadi masalah struktural yang tidak dapat diselesaikan dengan penyesuaian operasional kecil.
Agen cerdas menawarkan solusi untuk tantangan ini. Berbeda dengan alat analitis tradisional, sistem ini memfasilitasi tugas otonom dan membantu dalam pengambilan keputusan di bawah pengawasan manusia. Dengan mengintegrasikan agen-agen ini ke dalam alur kerja mereka, perusahaan dapat mengatasi batasan warisan dan mengatasi kekurangan bakat.
Salah satu aplikasi mencolok dari AI agens adalah dalam peningkatan tenaga kerja. Misalnya, Sedgwick, bekerja sama dengan Microsoft, menerapkan Sidekick Agent untuk mendukung profesional klaim, yang menghasilkan peningkatan efisiensi pemrosesan klaim lebih dari 30 persen melalui panduan waktu nyata. Selain itu, perbaikan operasional juga meluas ke dukungan pelanggan, di mana solusi agens mengelola proses secara komprehensif, mulai dari menangkap laporan kerugian awal hingga memperbarui sistem polis dan memberi tahu pelanggan.
Keefektifan strategi "menyelesaikan, bukan mengarahkan" ini telah dibuktikan dalam aplikasi dunia nyata. Sebuah perusahaan asuransi besar yang mengadopsi lebih dari 80 model dalam pemrosesan klaimnya melihat pengurangan waktu penilaian tanggung jawab kasus kompleks sebesar 23 hari dan peningkatan akurasi pengalihan sebesar 30 persen, di samping penurunan keluhan pelanggan sebesar 65 persen. Hasil yang menjanjikan ini menunjukkan bahwa AI agens dapat secara signifikan mengurangi waktu siklus dan mengelola biaya penyesuaian kerugian sambil memastikan pengawasan yang diperlukan.
Namun, adopsi yang sukses memerlukan pengatasan resistensi internal. Tim yang terisolasi dan prioritas yang tidak jelas dapat menghambat kecepatan penerapan, dan kurangnya bakat khusus di bidang seperti analisis aktuaria dan underwriting membatasi penggunaan data yang efektif. AI agens dapat membantu mengisi kekurangan ini dengan meningkatkan peran yang sulit diisi. Menyelaraskan teknologi dengan tujuan bisnis tertentu sangat penting untuk keberhasilan, dan membangun 'Pusat Keunggulan AI' dapat memberikan tata kelola dan keahlian yang diperlukan untuk menghindari adopsi yang terfragmentasi. Memulai dengan tugas berulang yang memiliki volume tinggi dapat membantu menyempurnakan model melalui umpan balik.
Selain itu, akselerator industri dapat memfasilitasi proses adopsi, dengan banyak platform menawarkan kerangka kerja yang telah dibangun sebelumnya untuk mendukung siklus hidup lengkap penerapan agen. Pendekatan ini tidak hanya mengurangi waktu implementasi tetapi juga membantu dalam upaya kepatuhan. Pada akhirnya, keberhasilan teknologi ini bergantung pada kesiapan organisasi, karena sekitar 70 persen tantangan skala bersifat organisasi daripada teknis. Perusahaan asuransi harus membina budaya akuntabilitas untuk mewujudkan manfaat dari alat ini. Dalam pasar yang ditandai oleh tekanan keuangan dan kompleksitas warisan, AI agens sangat penting bagi para pemimpin asuransi yang ingin meningkatkan efisiensi dan ketahanan, memposisikan diri mereka untuk inovasi di masa depan.