s chatbots com IA têm mais poder do que os chatbots simples baseados em regras. Ao contrário dos chatbots baseados em regras “se isso, então aquilo” pré-programados, os bots de IA usam algoritmos e processamento de linguagem natural para desenvolver respostas que parecem humanas e coletar dados para aprender com cada interação, melhorando ao longo do tempo.

O processamento de linguagem natural  se refere a como a inteligência artificial pode dar aos computadores a capacidade de compreender texto e palavras faladas como os humanos. A PNL combina modelagem baseada em regras da linguagem humana com modelos complexos de aprendizado de máquina. Essas tecnologias combinadas permitem que a IA compreenda a escrita e as vozes de vários idiomas. A IA torna mais fácil traduzir idiomas, responder rapidamente a solicitações verbais e resumir grandes quantidades de texto de uma maneira rápida e digerível.  

Uma vantagem dos chatbots de IA é que eles permitem que as seguradoras atendam os clientes em seu idioma preferido - seja inglês, francês, espanhol ou outro idioma - em grande escala. Os chatbots de IA usam  mecanismos de tradução automática neural  para aprender idiomas. A tradução automática refere-se ao conjunto de ferramentas que permitem aos usuários inserir texto em um idioma que gera uma tradução instantânea para um idioma diferente. O Google Translate é o exemplo mais conhecido.

Um chatbot AI pode até aprender gírias e entender diferentes siglas. É vital para os bots entenderem os acrônimos de seguros e não os confundir com a frase incorreta. Por exemplo, com base em dados contextuais, os chatbots de IA podem entender "IA" como significando "segurado adicional" em vez de "inteligência artificial".

Esses recursos de aprendizado de máquina permitem que os chatbots de IA se tornem mais precisos com o tempo, conforme os bots aprendem com cada interação com os usuários. Os fornecedores da Insurtech estão formando  parcerias com fornecedores de IA  para aprimorar o estado da arte.  

Melhores práticas para chatbots de IA em seguros

As seguradoras podem reduzir drasticamente os custos e o tempo de resposta adotando chatbots multilíngues de IA. De acordo com um estudo da Juniper Research, o uso de chatbots conversacionais de IA para seguro levará a uma economia de custos de cerca de  US $ 1,3 bilhão até 2023  em seguros de vida, propriedade e saúde.

Quando a Generali, a grande seguradora suíça, instalou um chatbot de e-mail habilitado para IA, o bot foi capaz de:

• Triagem de e-mails recebidos
• Obtenha faturas em aberto
• Encaminhe os e-mails para o departamento correto automaticamente e entenda a urgência e o tom do e-mail

Como resultado, a Generali aumentou a capacidade de suporte do Nível 1 em 40% e agora leva menos de dois segundos para o chatbot AI enviar um e-mail para o departamento correto 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Em 2016,  o chatbot AI da Lemonade estabeleceu um recorde mundial para o sinistro de seguro processado mais rápido. O chatbot recebeu uma reclamação de um casaco de $ 979, verificou a reclamação contra a política, executou 18 algoritmos antifraude diferentes e fez o pagamento - tudo em menos de três segundos.

Mecanismos de feedback do cliente

Os chatbots AI mostram claramente uma grande promessa. No entanto, há coisas importantes que as seguradoras devem ter em mente antes de investir em IA. Uma consideração importante é o mecanismo de feedback do cliente.

Um mecanismo de feedback pode ser uma pergunta simples que o bot faz ao usuário. Algumas ótimas perguntas incluem:

• Em uma escala de um a 10, como você avaliaria nossa conversa?
• O que você mais gostou em nossa discussão?
• O que posso melhorar?
• O que mais você está procurando?
• Há mais alguma coisa que você gostaria de mencionar sobre nossa interação?

A IA é tão boa quanto os dados em que se baseia. Ao validar o programa de IA antecipadamente e frequentemente com feedback real do usuário, as seguradoras podem investir em IA de maneira sustentável e evitar erros de IA dispendiosos no futuro.

Tipo de chatbot

A solução de chatbot ideal para uma seguradora depende de quantos dados suas equipes de marketing e suporte ao cliente podem coletar e analisar com eficácia. Os chatbots de IA têm uma vantagem clara em sua capacidade de aprender por meio de cada interação e fornecer respostas úteis a um conjunto mais amplo de perguntas. No entanto, sua dependência de big data e várias técnicas de aprendizado de máquina e PNL tornam os chatbots de IA um grande peso para algumas operadoras que enfrentam restrições em outras áreas de seus negócios.

Os chatbots baseados em regras são rápidos para as seguradoras implementarem, mas são menos flexíveis do que suas contrapartes habilitadas para IA.

Independentemente de quão bom é o seu chatbot de seguro, os clientes ainda valorizam a conexão humana. De acordo com uma pesquisa da HubSpot,  81% dos consumidores  preferem interagir com um agente humano vivo do que com um sistema eletrônico. As seguradoras precisam de estratégias para persuadir esse grupo a dar aos chatbots uma chance de ajudá-los.  

A experiência do cliente é uma disciplina ampla que abrange vários canais, tanto digitais quanto não digitais. Encontrar um equilíbrio entre as abordagens é fundamental e exigirá algumas tentativas e erros para determinar quando um chatbot deve permitir que um humano assuma o controle para melhor atender às necessidades do cliente.  

O futuro está chegando rapidamente, e as seguradoras devem considerar chatbots baseados em regras e baseados em IA.