Orvera AI ha esteso la propria piattaforma agentica alle operazioni di First Notice of Loss, il primo avviso di sinistro che avvia formalmente la gestione di una pratica assicurativa, e dichiara di avere già portato il sistema in produzione presso un assicuratore automobilistico statunitense. La nuova Insurance AI Suite copre l’intero ciclo iniziale del sinistro attraverso Voice AI e Chat AI per la raccolta delle informazioni, verifica della copertura, triage, apertura della pratica e assegnazione al corretto percorso di gestione, affiancati da Agent Assist per i passaggi a operatori umani, Auto QA per la valutazione automatica delle interazioni e da un livello di voice-of-customer intelligence che analizza sentiment, intenti e risultati attraverso dashboard e report generati con AI. L’obiettivo è orchestrare il 100% degli avvisi di sinistro senza necessariamente automatizzarli tutti: la maggior parte dei casi di routine può essere completata direttamente dall’agente AI, mentre quelli più delicati vengono trasferiti a specialisti umani mantenendo lo stesso contesto operativo, lo stesso sistema di quality assurance e lo stesso flusso informativo. La soluzione è già disponibile per compagnie di assicurazione auto personali e commerciali, third-party administrator e managing general agent.
Il First Notice of Loss rappresenta un passaggio particolarmente sensibile perché la qualità delle prime informazioni raccolte può condizionare costi, durata e gestione dell’intero sinistro. Un rapporto incompleto può provocare nuovi contatti con l’assicurato, ritardi nell’assegnazione, un maggior numero di giorni di noleggio del veicolo sostitutivo e possibili perdite economiche, mentre la mancata acquisizione dei dati relativi a terze parti può ridurre le possibilità di recupero tramite subrogazione. Orvera ha quindi progettato il sistema affinché il cliente racconti l’accaduto una sola volta e le informazioni vengano trasformate immediatamente in dati strutturati da utilizzare nei sistemi core dell’assicuratore. La Voice AI risponde alle chiamate senza tempi di attesa, verifica identità e copertura, acquisisce informazioni su veicoli, persone coinvolte, lesioni, dinamica dell’incidente, traino ed eventuale necessità di un’auto sostitutiva, quindi apre la pratica e la instrada verso il corretto processo di gestione. La componente Chat AI replica lo stesso flusso attraverso Web e mobile, supportando anche l’invio dei documenti e il controllo dello stato della pratica. Nelle implementazioni produttive di Orvera relative ad altre operazioni ad alto volume, tra il 75% e l’80% delle interazioni viene completato end-to-end senza intervento umano e il sistema FNOL è stato progettato per raggiungere lo stesso tipo di automazione sui casi ordinari.
L’intervento umano rimane invece centrale per sinistri con feriti o vittime, situazioni di responsabilità complesse, dubbi relativi alla copertura o clienti in condizioni di particolare stress. In questi casi Agent Assist realizza un warm handoff, trasferendo all’operatore l’intera conversazione e mostrando immediatamente i dettagli della polizza, eventuali sinistri precedenti e le azioni successive suggerite, in modo che il cliente non debba ripetere quanto già comunicato all’agente AI. Il sistema automatizza inoltre il riepilogo dopo la chiamata e gli aggiornamenti nei sistemi interni. Questa continuità tra AI e operatore è uno dei punti centrali dell’architettura: Orvera non separa le interazioni automatizzate da quelle gestite dalle persone, ma le inserisce nella stessa pipeline, applicando a entrambe un sistema di controllo completo e raccogliendo i dati necessari per capire dove l’esperienza porta alla risoluzione del problema, dove genera insoddisfazione e in quali situazioni è preferibile trasferire il cliente a uno specialista. Il feedback ottenuto alimenta successivamente il miglioramento degli agenti, aumentando progressivamente la percentuale di casi che possono essere gestiti senza intervento umano.
La componente Auto QA analizza il 100% delle interazioni FNOL, registrandole, trascrivendole e valutandole rispetto agli standard della singola compagnia assicurativa. Il controllo comprende la presenza delle comunicazioni obbligatorie e della terminologia richiesta dalle normative statali, qualità ed empatia nella gestione della chiamata, completezza delle informazioni sul sinistro, verifica della copertura e correttezza degli impegni comunicati al cliente. La piattaforma opera in un ambiente certificato SOC 2 Type II e conforme HIPAA e utilizza successivamente il livello voice-of-customer per trasformare le conversazioni in informazioni operative, individuando segnali di disagio, cause di insoddisfazione, pattern emergenti nei sinistri e problemi ricorrenti nei processi. I responsabili possono interrogare dashboard e report personalizzati anche attraverso linguaggio naturale, evitando di dipendere esclusivamente dai tradizionali cicli di business intelligence e, soprattutto, sostituendo il controllo a campione delle chiamate con una valutazione della popolazione completa delle interazioni. Sul proprio sito Orvera specifica infatti che sia le conversazioni gestite dall’AI sia quelle effettuate da persone vengono sottoposte ad audit e associate al relativo fascicolo, con trascrizione, riepilogo e metadati.
I primi risultati dichiarati provengono da un’implementazione produttiva presso la divisione statunitense di un importante gruppo internazionale dell’assicurazione automobilistica. In questo ambiente gli agenti FNOL di Orvera avrebbero gestito completamente il 68% degli avvisi di sinistro ricevuti attraverso voce e chat, riducendo di oltre il 30% l’Average Handle Time rispetto al precedente processo basato su operatori umani. Ogni rapporto di sinistro completato costa circa 2 dollari e, secondo le stime dell’azienda, il sistema ha prodotto un ritorno pari a 3,5 volte la spesa sostenuta per l’intake nelle prime sei settimane di utilizzo, a fronte di costi tipici compresi tra 12 e 18 dollari per un FNOL gestito da personale onshore. La piattaforma dichiara inoltre zero tempi di attesa e zero chiamate abbandonate, con operatività continuativa 24 ore su 24 anche durante i picchi associati a eventi catastrofali, quando il numero di richieste può aumentare improvvisamente oltre la capacità di un contact center tradizionale. Il dato del 68% rappresenta la quota di pratiche effettivamente completate end-to-end dall’AI, mentre il riferimento al 100% riguarda l’intero volume orchestrato dalla suite, compresi quindi i casi trasferiti e completati da operatori umani attraverso Agent Assist.
La capacità di gestire i picchi è uno degli elementi su cui Orvera concentra maggiormente la proposta per le compagnie assicurative. Le richieste FNOL possono arrivare in massa nelle ore successive a tempeste, alluvioni o altri eventi catastrofali, mentre assumere, formare e autorizzare nuovi operatori richiede settimane e non permette di adattare rapidamente la capacità del contact center. Gli agenti vocali possono invece aumentare il numero di pratiche elaborate senza aggiungere postazioni fisiche e acquisire direttamente le informazioni strutturate necessarie agli adjuster, scrivendole nei sistemi di gestione dei sinistri invece di lasciarle in note da elaborare successivamente. Orvera indica come scenario ideale per l’automazione completa un sinistro auto first-party con un solo veicolo e senza feriti, mentre casi con lesioni, incendi, total loss o altri elementi complessi vengono indirizzati a una persona. L’automazione viene quindi applicata soprattutto ai passaggi ripetitivi e altamente strutturabili, cercando di aumentare il numero di pratiche aperte per ora e ridurre il tempo necessario per assegnare un numero di sinistro, senza eliminare il percorso umano nelle situazioni che richiedono valutazioni più delicate.
Orvera dichiara infine che una nuova compagnia può raggiungere la piena produzione in un periodo tipico compreso tra tre e sei settimane, partendo da workflow FNOL preconfigurati e dalle integrazioni con i sistemi assicurativi già sviluppate per le implementazioni precedenti. Voice AI, Chat AI, Agent Assist, Auto QA e analytics vengono attivati in parallelo e collegati ai sistemi core per sinistri, alle piattaforme di amministrazione delle polizze e agli strumenti di workflow già utilizzati dalla compagnia, mentre le procedure, gli script e le regole relative alla copertura vengono personalizzati sulla documentazione del singolo cliente. Prima del go-live i workflow vengono testati rispetto a scenari reali, regole di escalation e requisiti di compliance e, una volta messi in produzione, i risultati vengono utilizzati per aggiornare progressivamente le logiche operative. Secondo Orvera, questa velocità di implementazione permette alle compagnie che avviano ora il progetto di arrivare in produzione prima della stagione caratterizzata dai maggiori eventi catastrofali, utilizzando la piattaforma non soltanto per automatizzare l’apertura dei sinistri ma anche per mantenere sotto controllo qualità, compliance e passaggio tra AI e personale umano lungo l’intero processo di intake.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)