(00:00:00) Cameron Scott: Confiança é o que consideramos levar a implantação de IA para o próximo nível e ser algo que realmente ajuda uma seguradora a administrar seus negócios.
(00:00:08) Paulo Lucas: Olá a todos. Bem-vindo à TV Empresarial de Seguros. E estamos aqui para falar sobre o tema mais quente do setor, IA. É claro que, à medida que a adoção da IA nos seguros amadurece, a conversa está mudando da velocidade para a confiança. A verdadeira medida do valor não é mais a rapidez com que as informações podem ser processadas, mas sim se o resultado pode ser confiável nos fluxos de trabalho principais, como a subscrição. Nos seguros, isso exige um padrão mais elevado, e estamos ajudando a conseguir isso. Esse homem é Cameron Scott, vice-presidente de vendas e marketing da Insurance Systems Inc. Cameron, bem-vindo à Insurance Business TV.
(00:00:41) Cameron Scott: Obrigado, Paul. É ótimo estar aqui.
(00:00:42) Paul Lucas: Cameron, muitas seguradoras se concentraram na IA para obter velocidade e eficiência. Por que a confiança é agora uma referência crítica? E, de fato, quais resultados seus clientes estão obtendo com a ISI AI em produção?
(00:00:55) Cameron Scott: Velocidade e eficiência realmente fizeram a indústria experimentar e experimentar rapidamente com IA, usando Copilot ou ChatGPT em outro monitor para auxiliar nas tarefas do dia a dia. Confiança é o que consideramos levar a implantação de IA para o próximo nível e ser algo que realmente ajuda uma seguradora a administrar seus negócios. Um subscritor que não confia no resultado ou na recomendação irá contorná-lo e irá substituí-lo. Uma transportadora que não consegue explicar a decisão assistida pela IA a um regulador, a um ressegurador ou a um segurado tem realmente uma responsabilidade e não uma ajuda. Assim, à medida que a Agentic começa a assumir um trabalho mais autônomo, ser rápido realmente não os preocupa. É algo que posso apoiar e explicar às pessoas a quem preciso explicar as coisas? E foi assim que implantamos a IA nas organizações com as quais trabalhamos. Ele mostra os resultados ao cliente, e alguns dos resultados que vemos imediatamente são de 98%+ de precisão nos envios. E essa é uma porcentagem de precisão que economiza muito tempo. Se observarmos a precisão do envio de 95% ou menos, isso é algo que você realmente terá que passar por cada envio de qualquer maneira para validar os resultados. Nossas seguradoras agora estão processando 67% de seus envios por meio de IA, com uma economia média de tempo de 15 a 20 minutos por. Isso está realmente além da validação e da economia teorizada. É onde os subscritores realmente confiam nos resultados e agregam valor à organização.
(00:02:22) Paul Lucas: Agora, é claro, também vimos a discussão do setor mudar, não é? Passou de capacidades generativas para capacidades de agente. Então, quais são as bases necessárias para que a IA de agência apoie de forma confiável a tomada de decisões em seguros?
(00:02:37) Cameron Scott: Agentic AI é um padrão muito mais alto, não aquele que você pode superar apenas com um LLM melhor, um modelo melhor. As bases que mais valorizamos são os dados
fundações e experiência no domínio de seguros. Portanto, para bases de dados, estamos falando de dados limpos, bem estruturados e bem governados nos quais você pode confiar. Todo mundo já ouviu falar, você sabe, de lixo que entra, lixo que sai. Portanto, é realmente necessário garantir que seus dados estejam em uma posição em que você possa colocar IA sobre eles. Quando olhamos para a profunda experiência no domínio de seguros sendo incorporada à IA, não é realmente uma sequência de desenvolvimento de IA e observação da IA e, em seguida, aplicação de experiência em seguros. É garantir que a experiência em seguros seja integrada em todo o processo e durante a implantação da IA.
(00:03:26) Paul Lucas: Você mencionou, é claro, que a IA do ISI em produção obteve alguns resultados sólidos. Espero que você possa nos contar um pouco mais. O que essas implantações realmente lhe ensinaram do ponto de vista do gerenciamento de mudanças em termos de tornar a IA eficaz no trabalho diário de subscrição?
(00:03:42) Cameron Scott: Ainda há muito medo em torno da IA, do qual ouvimos falar todos os dias. Garantir que você esteja à frente do problema de gerenciamento de mudanças tem sido fundamental. Nossas implantações que deram certo são aquelas em que a IA foi introduzida como uma companheira digital para o subscritor, para o usuário, em oposição a algo que substitui inteiramente seu trabalho ou suas responsabilidades. É algo que pode lidar com tarefas repetitivas e de baixo julgamento, atender informações com mais rapidez e realmente atuar como um suporte para o subscritor. É aí que vemos aumentos de adoção e aumentos de confiança. Na prática, isso significou implantar a IA de uma forma que tivéssemos grande transparência no treinamento em torno do conteúdo produzido e das recomendações geradas, além de oferecer aos subscritores uma maneira fácil de questioná-la e garantir que a IA seja sempre validada e controlada durante todo o processo.
(00:04:35) Paul Lucas: Então, com base nessa experiência, quais fluxos de trabalho de agência o ISI vê como sendo talvez a próxima grande novidade que a indústria deveria observar?
(00:04:44) Cameron Scott: Sim, nós da ISI na verdade recuaríamos um pouco na próxima grande novidade e pensaríamos sobre qual seria a próxima grande novidade para cada seguradora, cada operadora, cada resseguradora. Nossa experiência nos ensinou que não existe um fluxo de trabalho de agente universal que transforme todas as seguradoras da mesma maneira. Uma carteira de negócios de uma transportadora de automóveis, uma transportadora de automóveis pessoais, pode ter um gargalo operacional diferente de uma transportadora especializada ou de uma grande transportadora comercial. Nós realmente valorizamos determinar qual é o local mais alto onde a IA pode ser implantada e permitir que as seguradoras implantem seus próprios agentes nesses locais ou trabalhem com a ISI para implantar o agente para lidar com esses casos de negócios de alto valor. Portanto, o que realmente pretendemos é a configurabilidade dos agentes, a capacidade de treinar agentes em conjuntos de dados específicos de operadoras para lidar com esses pontos problemáticos, seja triagem de envio, renovações, endossos, primeiro aviso de perda, o que quer que esteja realmente causando maior economia de tempo aos seus negócios, ou o que poderia proporcionar maior economia de tempo, será a próxima grande novidade para a seguradora específica. Isso lhes dá a capacidade de direcionar a IA Agentic para qualquer que seja seu maior desafio operacional. E certifique-se de que eles tenham as ferramentas para governá-lo e testá-lo.
(00:06:02) Paul Lucas: Sim, com certeza. Parece a abordagem certa, sem dúvida. Cameron, muito obrigado pelo seu tempo hoje. E claro, obrigado por assistir. Nos vemos na próxima vez aqui mesmo na Insurance Business TV.
