Cuando las personas ya no pueden realizar las actividades cotidianas de la vida sin algún tipo de asistencia, la prioridad clara debería ser garantizar su salud y su dignidad. El dinero no debería ser un issue prohibitivo. Sin embargo, en demasiados casos, la atención a largo plazo de calidad se ve obstaculizada por preocupaciones financieras.
Consideremos, por ejemplo, que los estadounidenses que viven más de 70 años pueden esperar gastar en promedio 172.000 dólares en cuidados a largo plazo a lo largo de su vida.1 Pero la mayoría de las familias (hasta el 83%2) dicen que sería imposible o muy difícil pagar $60,000 para gastos anuales de atención en el hogar o de vida asistida.
Las compañías de seguros de vida y de salud están trabajando para ayudar a cerrar esta brecha cada vez mayor con el seguro de cuidados a largo plazo (LTCI). Y gracias a una amplia gama de nuevas innovaciones habilitadas por la IA, Microsoft y nuestros socios están ayudando a mejorar el LTCI tanto para los asegurados como para los asegurados. Esto es parte de nuestra visión deseguro inteligentey nuestro trabajo con Nube de Microsoft para servicios financieros .
En este caso, ayudar a que los cuidados de larga duración sean más accesibles y asequibles es bueno no sólo para mejorar el bienestar social y reducir la presión sobre los recursos públicos, sino también para la viabilidad de un producto de seguro elementary.
Los desafíos únicos del seguro de cuidados a largo plazo
LTCI asegura a las personas por una circunstancia muy costosa que es muy possible que ocurra.
Alrededor del 70% de las personas mayores necesitarán cuidados a largo plazo en algún momento de sus vidas.3 y los estadounidenses gastan más de 471 mil millones de dólares al año en cuidados a largo plazo.4 Sin embargo, Medicaid cubre sólo el 42% de los costos a largo plazo. LTCI tiene como objetivo abordar una parte importante de los costos de atención a largo plazo cubriendo una variedad de servicios para personas que necesitan ayuda con las actividades de la vida diaria (por ejemplo, bañarse, vestirse y comer) durante un período prolongado, a menudo brindados en casa.
Sin embargo, a pesar de la prevalencia y urgencia de la necesidad, LTCI ha demostrado ser un desafío para las aseguradoras. Los crecientes costos de la atención médica y las reclamaciones mayores a las esperadas han creado presiones financieras imprevistas. La gente vive más tiempo, lo que aumenta la probabilidad de necesitar utilizar LTCI, y menos clientes de lo esperado están dejando que sus pólizas caduquen. Para las aseguradoras, esto resulta en desafíos de rentabilidad e incertidumbre, mientras que los clientes enfrentan primas más altas y, por lo tanto, un acceso reducido.
Cómo la IA puede ayudar a mejorar la rentabilidad y el crecimiento de LTCI
El éxito de las compañías de seguros a la hora de abordar la creciente necesidad de LTCI dependerá de una variedad de factores, incluida la educación, la concienciación y la eficiencia y eficacia de la regulación. Por encima de todo, la tecnología es la clave para la transformación de la rentabilidad y el crecimiento.
Estamos viendo resultados tangibles en la innovación de la IA con nuestros clientes de seguros en todo el mundo que tienen relevancia directa para los proveedores de LTCI. Estos beneficios potenciales están impulsando a muchas aseguradoras a acelerar su migración a la nube y sus inversiones en gestión de datos, una transición que es clave para el sector LTCI, que está rezagado con respecto a otros segmentos de seguros. Con la escala, la seguridad y la resiliencia de la Nube de Microsoft combinado con las capacidades avanzadas de datos y análisis de Tela de Microsofty las oportunidades de desarrollo de IA habilitadas por Estudio de IA de Azure las compañías de seguros pueden innovar con rapidez y confianza para satisfacer sus necesidades específicas.
El futuro de los seguros en la period de la IA
Éstos son algunos de los beneficios importantes que las aseguradoras pueden aplicar a sus ofertas LTCI.
Mejorar la gestión de suscripción y siniestros
La IA puede agilizar la suscripción y el procesamiento de reclamaciones de manera que mejoren tanto la precisión como la eficiencia. Un área importante de enfoque es el procesamiento directo (STP): la automatización de un flujo de trabajo completo, desde la entrada de datos inicial hasta la decisión closing, sin necesidad de intervención humana. STP ayuda a reducir retrasos, minimizar errores y liberar valiosos recursos humanos.
En el proceso de suscripción, la IA ayuda a habilitar STP para tareas como analizar datos históricos, evaluar factores de riesgo y predecir la probabilidad de reclamaciones, lo que ayuda a los suscriptores a tomar decisiones más informadas y cut back el tiempo necesario para las revisiones manuales. También puede manejar un mayor volumen de aplicaciones sin el correspondiente aumento de recursos.
En el procesamiento de reclamos, STP puede automatizar la evaluación y clasificación de reclamos, por ejemplo, extrayendo y analizando rápidamente información de una amplia gama de documentos, incluidos registros médicos, solicitudes de pólizas y formularios de reclamos. Muchas aseguradoras llevan mucho tiempo utilizando la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para digitalizar este tipo de documentos. Pero la incorporación de la IA generativa potencia la forma en que se pueden entender, evaluar y actuar en consecuencia.
Automatizar las experiencias del contact heart
Con las capacidades de creación de contenido y procesamiento del lenguaje pure de la IA generativa, las aseguradoras pueden optimizar las operaciones del centro de contacto de manera que ayuden tanto al cliente como a la empresa.
Los copilotos y asistentes virtuales habilitados para IA pueden manejar mayores volúmenes de consultas de rutina, ayudando a los agentes y representantes de servicio al cliente a brindar respuestas más rápidas y precisas a las preguntas de los asegurados sobre la cobertura, el estado de los reclamos y más. Por ejemplo, Juan Hancock Implementó una nueva solución de inteligencia synthetic para brindar soporte a problemas y preguntas comunes de los clientes, lo que ayuda a los representantes del centro de llamadas a centrar sus esfuerzos y experiencia en los casos más complejos, con mejores experiencias para los clientes y tiempos de espera reducidos.
Los sistemas automatizados pueden comprender y responder a las consultas de los clientes de forma conversacional, e incluso autenticar las identidades de las personas que llaman con biometría de voz, agilizando el proceso de identificación y mejorando la seguridad. Para LTCI, la IA puede generar los beneficios correspondientes a través de operaciones más eficientes, una mejor asignación de recursos y mejores experiencias para los clientes.
Prevenir el fraude, el despilfarro y el abuso
En el ámbito de la detección de fraude, los análisis avanzados y las herramientas basadas en inteligencia synthetic pueden analizar grandes cantidades de datos de las facturas de los proveedores de atención médica para identificar patrones y anomalías indicativos de actividades fraudulentas de manera oportuna. Con mejores conocimientos, las aseguradoras pueden detectar y prevenir el fraude de forma proactiva, ayudando a garantizar que las reclamaciones legítimas se procesen rápidamente y minimizando las pérdidas financieras.
La IA también puede ayudar a las aseguradoras a identificar patrones inusuales o anomalías que podrían indicar actividades fraudulentas o derrochadoras, como marcar una instalación en explicit si presenta consistentemente reclamos superiores al promedio para ciertos tratamientos. El análisis de datos históricos también puede ayudar a informar a las aseguradoras para que creen procesos más sólidos basados en datos para determinar qué instalaciones auditar o comparar a los mejores operadores de su clase.
Acelerar las actividades regulatorias, de contratación y de auditoría.
LTCI está inundado de actividades regulatorias, de contratación y de auditoría, muchas de las cuales dependen de engorrosos procesos manuales. La IA puede mejorar la eficiencia de muchos de estos flujos de trabajo y al mismo tiempo mejorar la precisión, los tiempos de respuesta y el cumplimiento normativo. La validación de datos, la evaluación de riesgos y el seguimiento regulatorio pueden resultar beneficiosos. Además, el análisis predictivo de la IA puede detectar posibles problemas de cumplimiento y sus capacidades mejoradas de generación de informes pueden ayudar en la toma de decisiones estratégicas.
Avance del LTCI con IA y Microsoft
Creemos que con una innovación creativa y enfocada con IA, los proveedores de LTCI y sus clientes pueden esperar un futuro brillante en el que más personas puedan vivir con dignidad y seguridad financiera en su tercera edad, gracias a productos y servicios de seguros sólidos y de alta calidad. . Estamos entusiasmados de trabajar con la industria y nuestro ecosistema world de socios para fortalecer LTCI, en línea con la estrategia de Microsoft. IA responsableprincipios y nuestra Iniciativa de futuro seguro .
Para obtener más información sobre todas nuestras soluciones, visite nuestroNube de Microsoft para servicios financierossitio net.
1AARP “Los costos de la atención a largo plazo pueden duplicarse a $5,6 billones para 2047”, marzo de 2018.
2KFF, “La asequibilidad de los servicios de apoyo y atención a largo plazo: resultados de una encuesta de KFF”, noviembre de 2023.
3Estrella de la mañana “.100 estadísticas imprescindibles sobre cuidados a largo plazo: edición 2023”, marzo de 2023.
4Un lugar para mamá “Estadísticas de cuidados a largo plazo”, Septiembre de 2023.
Como director de estrategia de seguros en el grupo de Servicios Financieros Mundiales de Microsoft, Jeffery Williams ayuda a las aseguradoras a implementar la cartera de soluciones de aplicaciones comerciales y de nube de Microsoft para desarrollar capacidades de próxima generación. Tiene más de 20 años de experiencia trabajando con ejecutivos de alto nivel para ayudar a dar forma a estrategias digitales que diferencien las empresas, mejoren las experiencias digitales y amplíen los márgenes.
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