Avustralya’nın sigorta kuruluşları, daha sıkı mevzuata uygunluk gereksinimleri, daha sık ve yoğun hava olaylarından kaynaklanan artan risk ve iş operasyonlarını modernleştirmek için gereken dijital dönüşüm programlarını destekleyemeyen eski sistemleri yükseltme baskısından oluşan mükemmel bir fırtınayla karşı karşıya.
Örneğin, düzenleme cephesinde, Avustralya İhtiyatlı Düzenleme Otoritesi, sigorta şirketlerinden ve diğer kurumlardan, gereklilikleri ‘kutu işaretleme’ egzersizleri olarak ele almak da dahil olmak üzere, zayıf alanların üstesinden gelmek için daha sağlam yönetişim uygulamaları talep ediyor. İklim konusunda, Avustralya Sigorta Konseyi, iklimle ilgili aşırı hava olaylarının maliyetinin 2050 yılına kadar yıllık 35,2 milyar dolara çıkacağı tahminine işaret ediyor. Yakın zamanda yayınlanan bir CSIRO raporu, 2030 yılına kadar Avustralya’daki 25 evden birinin sigortalanamaz hale gelebileceğini, bunun da yüksek riskli bölgelerde kapsama alanını sınırlayabileceğini ve savunmasız gruplar için endişeleri artırabileceğini belirtiyor.
Yapay zekanın, sigortacılık, talep işleme, müşteri hizmetleri otomasyonu ve karar verme yardımı gibi uygulamalar aracılığıyla küresel sigorta endüstrisi için yıllık 1,1 trilyon dolar değer üretmesi bekleniyor. CEO’lar halihazırda yapay zekanın sunduğu üretkenlik fırsatlarını benimsiyor: anketler, sigorta CEO’larının %73’ünün GenAI’yı en önemli yatırım fırsatı olarak gördüğünü ortaya koyuyor. Avustralya’da sektörde verimliliği artırmaya yönelik yapay zeka destekli otomasyonun potansiyel değeri, sigortacıların yalnızca 2025’in ilk yarısında 148.000’den fazla olaydan 1,8 milyar dolardan fazla talep almasıyla vurgulanıyor.
Müşteri hizmetlerini ve memnuniyetini artırmak
Sigorta liderleri, müşteri memnuniyetinin sürekli başarı için hayati önem taşıdığının farkındadır. PwC tarafından yürütülen bir anket, sigorta CEO’larının %80’inin müşteri memnuniyeti ölçümlerini aktif olarak uzun vadeli stratejilerine dahil ettiğini ortaya çıkardı.
Bu ölçümler arasında net destekçi puanı, müşteri memnuniyeti puanı, ilk temas çözüm oranı, kanallar arası tutarlılık ölçümleri, talep işleme süresi, dijital deneyim, müşteriyi elde tutma ve kaybetme oranı yer alıyordu. Yapay zeka, bu alanlardaki iyileştirmeleri artırmanın anahtarı olarak görülüyor.
Örneğin, Asya merkezli bir sigorta grubu, müşteri deneyimlerini dönüştürmek ve daha iyi ve sağlıklı yaşam tarzlarını teşvik etmek için yapay zekayı kullandı.
İşletme, müşteri bağlılığını ve sadakatini artıran ürün paketleri ve bakım sağlama konusunda çabaladıktan sonra, etkileşimi kusursuz hale getirecek süper bir uygulama geliştirmeyi tercih etti.
Yapay zeka, optik karakter tanıma ve elektronik müşteri tanıma teknolojilerinden yararlanan uygulama, müşteri hizmetleri, sadakat programları, farkındalık ve araştırma ile fiyat teklifi ve politika gönderimi de dahil olmak üzere bir dizi etkinliği destekler.
Sonuç? Müşteri hizmetlerinin %96’sının dijital dönüşümü, manuel veri girişi ve izlemeyi ortadan kaldırıyor; müşteri taleplerinin %87’sinden fazlasının ilk çağrıda çözümlenmesi, müşteri deneyiminin iyileştirilmesi; ve 9,2 milyondan fazla çevrimiçi kayıtlı müşteri, daha yüksek katılım ve sadakat sergiliyor.
Talep yönetiminin iyileştirilmesi
Sigortalama ve hasarların ele alınmasında verimlilik elde etmek sigorta şirketleri için önemli bir fırsattır.
Örneğin, hayat sigortasında hasar taleplerinin ele alınması karmaşıktır ve genellikle hasta kayıtlarının, faturaların ve diğer belgelerin işlenmesini gerektirir.
Manuel olarak gerçekleştirilen bu işlemler zaman alıcı, pahalı ve hatalı olabilir.
Üçüncü taraf sağlayıcıların katılımı da tabloyu karmaşıklaştırabilir ve kuruluşların verilerden içgörü elde etme ve müşterilere üst satış veya çapraz satış yapma becerisini tehlikeye atabilir.
Yapay zeka destekli bir çözüm, poliçe yazımını ve hasar işlemeyi dönüştürerek kapsamlı verimlilik avantajları sağlayabilir.
Örneğin bir sigorta şirketi, poliçe taleplerinin bir acente uygulaması ve dahili sistem tarafından iletildiği bir süreci uygulamaya koydu. Optik karakter tanıma teknolojisi belgelerden bilgi çıkarır ve yapay zeka, riske dayalı puanlar sağlamak için gönderimleri değerlendirir.
İletilen talepler otomatik olarak yayınlanır ve müşterilere bilgi verilirken insan müfettişler de niteliksiz politikaları incelemek üzere devreye girer.
Kaliteyi ve uyumluluğu sağlamak için yapay zekayı insan muhakemesi ile birleştiren bu süreç, talep kararlarına da uygulanabilir.
Sigortacı, sigortalama ve talep işlemede doğrudan işlem hızında yüzde 23 puanlık bir artış elde etti, sigortalama işlem süresini 20 dakikadan iki saniyeye düşürdü ve sigortalama verimliliğini %600 artırdı.
Dolandırıcılık oranlarının azaltılması
Dolandırıcılık sigorta sektörü için kritik bir konudur. Avustralya Sigorta Konseyi üyeleri, yalnızca 2023 yılında otomobil ve mülklere yönelik 560 milyon dolar değerinde fırsatçı dolandırıcılık vakası tespit etti. Tespit edilemeyen dolandırıcılığın sigorta sektörüne yılda yaklaşık 400 milyon dolara mal olduğu tahmin ediliyor.
Ancak sigortacılar, dolandırıcılık tespiti için güven puanları oluşturmak amacıyla geçmiş verilerden öğrenmek amacıyla yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanıyor.
Araştırmalar, çağdaş yapay zeka destekli dolandırıcılık tespit sistemlerinin geleneksel kural tabanlı yöntemlere kıyasla %94’e varan tespit oranlarına ulaştığını ve yanlış pozitifleri %40-60 oranında azalttığını ortaya koyuyor.
Tek bir platform aracılığıyla diğer sigorta süreçleriyle entegre edilen yapay zeka destekli hasar yönetimi, önemli faydalar sağlayabilir.
Bu yaklaşımı benimseyen bir sigorta şirketi dolandırıcılıktan kaynaklanan kayıpları %15’e kadar azalttı ve dolandırıcılık tespit oranlarını %50 artırdı.
Sigorta şirketleri dolandırıcılık oranlarını azaltarak prim artışlarını kontrol altına alabilir ve suç teşkil eden davranışların tüketicilere getireceği maliyeti en aza indirebilir.
Avustralyalı sigortacılar için mesaj açık. Yapay zekayla otomasyon artık yalnızca operasyonları kolaylaştırmak ve dolandırıcılığı azaltmakla ilgili değil; müşteri memnuniyetini arttırmak ve organizasyonu gelecekteki başarıya göre konumlandırmakla ilgilidir.
Yapay zeka ve makine öğreniminin Avustralya sigorta sektörünü nasıl dönüştürebileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu adresi ziyaret edin: Burada.