Attraverso soluzioni di analisi automatica dei documenti che sfruttano tecniche di AI text analytics, è oggi possibile ottimizzare il claims management nel settore bancario e finanziario, riducendo al minimo i tempi per l’analisi delle comunicazioni da parte dei clienti ed incrementando la produttività e l’efficacia del processo di gestione dei reclami.
Tali soluzioni sono abilitate dall’uso di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e dall’applicazione di algoritmi di Machine Learning che supportano la classificazione testuale e l’estrazione di informazioni dai documenti.
L’analisi automatica di grandi quantità di documenti consente alle organizzazioni finanziarie (banche, assicurazioni, fintech) di migliorare la gestione dei rapporti con i clienti e conseguentemente la Customer satisfaction.
Lo scenario operativo: raccolta e gestione delle comunicazioni dei clienti
Ogni giorno banche, assicurazioni e fintech ricevono dai clienti grandi quantità di documenti, via mail, canali social o altri strumenti di contattabilità. Si tratta di comunicazioni espresse in linguaggio naturale, che possono essere di vario tipo:
- Richieste di informazioni sui prodotti/servizi erogati
- Feedback sulla soddisfazione
- Lamentele
- Reclami
Attualmente, il processo di gestione di questa documentazione avviene tramite l’analisi manuale di addetti specializzati che leggono le singole comunicazioni, ne stabiliscono la tipologia, e le smistano agli uffici competenti. Il processo di analisi manuale determina una serie di criticità, quali:
- Lunghi tempi di elaborazione, legati alla necessità di leggere le singole comunicazioni ricevute
- Soggettività nella classificazione delle comunicazioni – è possibile che, a fronte della medesima comunicazione da parte di un cliente, due operatori diversi attribuiscano tipologie diverse alla stessa
- Inefficienza del processo di gestione dei reclami: la lentezza della fase di analisi e gli eventuali errori in fase di classificazione determinano tempi più lunghi nella gestione dei reclami, che in alcuni casi superano i limiti stabiliti dalle leggi e determinano dunque un danno economico per le banche e le assicurazioni
- Danni di immagine e riduzione della Customer satisfaction: i clienti che percepiscono lungaggini nella gestione delle proprie richieste tendono a cercare soluzioni alternative.
Per ovviare a tali criticità, le capacità di analisi avanzate dei testi sono diventate indispensabili per tutte le organizzazioni finanziarie, che attraverso le soluzioni di AI text analytics, possono automatizzare l’interpretazione, la classificazione e l’estrazione di informazioni dai testi, trasformando in tal modo l’enorme mole di documenti ricevuti in una risorsa capace di generare un deciso vantaggio competitivo.
Come implementare una soluzione di AI Text Analytics per il claims management
L’automazione del processo di analisi delle comunicazioni dei clienti è basata sulla disponibilità di applicazioni informatiche in grado di:
- Collezionare i documenti, interagendo con gli strumenti e le piattaforme deputate alla gestione della contattabilità da parte dei clienti
- Analizzare ed interpretare i testi, tramite l’implementazione di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Classificare i documenti, attraverso modelli di Machine Learning addestrati appositamente per individuare le casistiche di interesse per l’organizzazione finanziaria
- Automatizzare i processi di smistamento agli uffici competenti e di risposta ai clienti
Tali applicazioni informatiche devono fondarsi su architetture altamente scalabili, che rendono possibile gestire carichi di lavoro elevati e fortemente variabili.
Revelis ha realizzato Moneying, una piattaforma di Regtech che mette a disposizione un modulo per la gestione dei reclami e delle lamentele. Moneying si basa su un’architettura distribuita e scalabile, ed è oggi utilizzata con successo in diverse organizzazioni di primaria importanza nel settore dei pagamenti elettronici.
Il valore aggiunto di una gestione delle comunicazioni testuali basata su tecniche di Intelligenza Artificiale è legato alla possibilità di andare oltre la mera automazione dei processi. Oggi, infatti, per essere competitivi non è sufficiente erogare servizi finanziari di qualità ed avere un’adeguata gestione della clientela, ma è necessario avere capacità previsionali e anticipatorie, mutuate dalla comprensione profonda dei dati disponibili. Per tale motivo, la piattaforma Moneying mette a disposizione funzionalità di Banking Business Analytics che offrono::
- Analitiche Descrittive, che mirano a comprendere lo stato attuale del business
- Analitiche Predittive che, sulla base dei trend, prevedono esiti futuri
- Analitiche Prescrittive, che generano raccomandazioni (relativamente alla gestione di situazioni simili a quelle già vissute
Conclusioni
I contenuti testuali rappresentano oggi più del 90% dei dati disponibili nelle organizzazioni finanziarie, e l’estrazione di informazioni da documenti rappresenta una vera e propria miniera d’oro per assicurazioni, banche e fintech.
In particolare, la gestione dei reclami e delle lamentele dei clienti basata su AI text analytics consente un risparmio di costi e tempi, ed ha dunque un impatto rilevante in un contesto operativo fortemente dinamico e competitivo.
Se desiderate ricevere un supporto per l’utilizzo dei dati per il claim management, contattateci. Vi illustreremo tutte le possibilità che le soluzioni di intelligenza artificiale offrono alle imprese per creare valore e vantaggio competitivo utilizzando il loro stessi dati.
