Principali informazioni tratte dalla discussione con Abdelaziz Benyahya, Chief Tranformation Officer di Axa Africa, in occasione dell'AI for Financial Services Summit di Artefact , il 12 giugno 2024.

Domande di Abdul Zamerli, Partner di Artefact US.

Informazioni su Abdelaziz Benyahya: Ha una vasta esperienza nella consulenza manageriale maturata in Accenture e insegna Strategia aziendale e Design Thinking alla ESSEC Business School. Il suo ruolo in AXA si concentra sulla guida delle iniziative di trasformazione digitale e innovazione nella regione.

Informazioni su Axa Africa: AXA Africa è una filiale regionale di AXA che si occupa di fornire servizi assicurativi e finanziari nei mercati africani. Mira a sostenere lo sviluppo economico offrendo soluzioni assicurative innovative e promuovendo l'inclusione finanziaria nella regione.

Focus sul settore assicurativo

La missione principale del settore assicurativo è mantenere una promessa ai clienti. È fondamentale servire perfettamente i clienti quando è necessario, perché un fallimento può portare a perderli. Le compagnie assicurative interagiscono con i clienti di rado, spesso solo una volta all'anno o addirittura una volta ogni cinque anni. Pertanto, quando un cliente ha bisogno di assistenza, il servizio fornito deve essere impeccabile, poiché si tratta di un momento critico che determina la fiducia e la fedeltà del cliente. Una singola esperienza negativa può portare alla perdita del cliente, per cui le compagnie assicurative devono assolutamente eccellere durante queste interazioni.

Ruolo e trasformazione in AXA Africa

AXA Africa si occupa di trasformazione, dati e analisi, incorporando l'intelligenza artificiale per eseguire e scalare rapidamente le iniziative. La trasformazione è stata dettata dalla necessità durante il COVID-19, che ha rivelato pratiche obsolete come la gestione dei sinistri su carta. Il programma si concentra su tre pilastri: correzione delle basi, trasformazione e sviluppo e integrazione di dati e IA.

Priorità e fondazioni

È stato fondamentale stabilire le basi dei dati, tra cui la creazione di dati master e la garanzia di una visione unificata dei clienti. L'allineamento dei diversi reparti per parlare un linguaggio comune dei dati è stato essenziale per il successo.

Integrazione di persone e tecnologia

Il successo della trasformazione ha richiesto l'allineamento della tecnologia alle esigenze aziendali e la garanzia che gli stakeholder comprendessero e utilizzassero i nuovi sistemi. L'implementazione di un sistema di KPI unificato ha facilitato il processo decisionale.

Leadership e gestione degli stakeholder

Una trasformazione efficace richiede un CEO che sostenga e guidi le iniziative. È fondamentale costruire la fiducia mantenendo le promesse e la comunicazione con gli stakeholder.

Cambiamento culturale e gestione del cambiamento

L'inserimento di professionisti dei dati in ogni team e l'attenzione alla qualità dei dati hanno portato a un cambiamento culturale. I dipendenti hanno iniziato a occuparsi di problemi aziendali piuttosto che di dati, migliorando la produttività complessiva. La formazione dei dipendenti sulle nuove tecnologie, come l'IA generativa, è fondamentale. Garantire una comprensione e un'accettazione diffusa dei nuovi strumenti è essenziale per un'implementazione di successo. È stata sottolineata l'importanza di coinvolgere e incentivare il team fin dalle prime fasi del processo di trasformazione. Le sfide iniziali hanno poi portato a un miglioramento del coinvolgimento e della soddisfazione del team.
La definizione di una visione approvata dai vertici aziendali, la scelta dei partner giusti e il mantenimento di un equilibrio tra operazioni locali e centrali sono stati identificati come fattori critici di successo. Si sottolinea inoltre la necessità di trattare bene i dipendenti e di promuovere un ambiente collaborativo.

Distribuzione geografica e innovazione

La gestione di regioni diverse con capacità tecnologiche differenti presenta sfide e opportunità. L'agilità consente un'esecuzione e un'innovazione più rapide, mettendo regioni come l'Africa sulla mappa dell'organizzazione.

Il futuro dell'IA generativa

I casi d'uso più interessanti per l'IA generativa includono la sottoscrizione, l'elaborazione dei sinistri e l'analisi delle frodi. La formazione dei dipendenti per la comprensione e l'utilizzo di queste tecnologie è essenziale per il successo futuro.