Smile.CX di Covisian propone un nuovo modello per i contact center assicurativi che integra AI generativa e competenza umana, con risultati sorprendenti
Immagina di rimanere in panne sulla tangenziale all’ora di punta, magari con i bambini in macchina. Chiami l’assistenza stradale e ti rispondono dopo venti minuti di attesa. Frustrante, vero? Ecco, questa è esattamente la situazione che molte compagnie assicurative stanno cercando di evitare ripensando completamente il modo in cui gestiscono i loro contact center. E la soluzione passa dall’intelligenza artificiale generativa combinata con le piattaforme CCaaS, quelle che in gergo tecnico chiamano Contact Center as a Service.
Covisian, attraverso la sua soluzione Smile.CX, ha presentato un modello operativo che sta facendo parlare di sé nel settore. Prendiamo il caso di un importante gruppo assicurativo italiano che gestisce oltre 210mila assistenze stradali ogni anno: grazie all’automazione delle fasi ripetitive della piattaforma Smile.CX, i tempi di gestione delle chiamate sono calati del 52%, passando da una media di 9 minuti a soli 4,5 minuti. Non solo, la produttività degli operatori è aumentata del 23% e la soddisfazione del cliente è salita da una valutazione media di 6,6 a 7,2. Numeri che parlano chiaro.
I contact center assicurativi oggi si trovano ad affrontare sfide che fino a qualche anno fa sembravano quasi insormontabili. Devono garantire un servizio continuativo, gestire picchi di chiamate che non si possono prevedere con certezza, mantenere standard di servizio elevati e al contempo contenere i costi. L’assistenza stradale in particolare è uno degli elementi più delicati nella relazione con il cliente, perché parliamo di persone che si trovano in una situazione di emergenza e hanno bisogno di risposte rapide, coordinate e soprattutto empatiche.
Non è solo una questione di fornire un servizio tecnico, c’è molto di più in gioco. L’assistenza stradale è un vero e proprio asset strategico che ha un impatto diretto sulla reputazione del brand. La velocità di risposta incide sul retention rate e sul tasso di reclamo, e quando le cose vanno male gli effetti a catena sono inevitabili: aumenta il churn, cioè il tasso di abbandono, e parte il passaparola negativo che oggi con i social network si propaga in un attimo.
Le sfide operative sono concrete. Quando c’è maltempo o durante le festività, i volumi di chiamata possono letteralmente esplodere, aumentando del 100-200% in pochi minuti. E poi c’è tutto il lavoro manuale legato ad attività ripetitive e a basso valore aggiunto, come verificare il numero di polizza o la targa del veicolo. Queste operazioni sottraggono tempo prezioso agli operatori, che invece potrebbero concentrarsi sulle attività più delicate e che richiedono vera competenza relazionale.
È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale generativa, ma attenzione, non parliamo di sostituire gli operatori con dei bot freddi e impersonali. Il modello proposto da Smile.CX si basa su un approccio “human first”, dove l’operatore rimane sempre il punto di contatto principale con il cliente. È l’agente umano a decidere quando delegare all’intelligenza artificiale i compiti ripetitivi, mantenendo in ogni momento il controllo e la supervisione della conversazione. L’AI supporta l’operatore nella comprensione del contesto e nel recupero veloce delle informazioni, riducendo gli errori e migliorando la qualità complessiva del servizio.
Gli operatori possono gestire più interazioni in parallelo nei momenti di maggiore carico, accedere rapidamente allo storico del cliente e ai dati assicurativi, ridurre gli errori amministrativi e concentrarsi sulle fasi che richiedono davvero un tocco umano. Le transizioni tra voce, chat e messaggistica diventano fluide perché tutto è gestito da un’unica piattaforma.
Stefano Dessì, Group Chief Operations Officer di Covisian, ha commentato che “non si tratta soltanto di introdurre l’intelligenza artificiale nei contact center, ma di cambiare modello con risultati misurabili”. E i dati lo dimostrano ampiamente. La piattaforma si dimostra particolarmente efficace proprio nei momenti di picco, quando la capacità di distribuire la domanda e sostenere più conversazioni simultanee fa la differenza tra un cliente soddisfatto e uno che cambia compagnia alla prima occasione.
Quello che emerge è che l’adozione dell’AI generativa nel settore assicurativo non rappresenta più un semplice esercizio di innovazione o una moda passeggera. È diventata una leva concreta per ripensare i modelli operativi garantendo continuità del servizio, scalabilità e un’esperienza cliente coerente e di qualità. Le compagnie assicurative possono finalmente conciliare qualità ed efficienza, trasformando l’assistenza stradale da centro di costo a vero asset competitivo che fa la differenza sul mercato.
