Řešení v pojišťovnictví založená na umělé inteligenci s řízenou umělou inteligencí: Proč pojišťovnictví čelí svému největšímu zlomu.

Konec „digitální paralýzy“: Jak řízená umělá inteligence zachraňuje pojišťovnictví

To, co po desetiletí fungovalo jako stabilní obchodní model založený na agregaci rizik a postupných inovacích, nyní čelí dokonalé bouři technologického dluhu, explodujících nákladů a regulačního tlaku. Čísla mluví sama za sebe: Zatímco pojistné podvody si celosvětově každoročně vyžádají zhruba 122 miliard dolarů, paradoxně až 90 procent investic tradičních společností do IT je vynakládáno výhradně na údržbu zastaralých systémů – „digitální paralýza“, která brzdí inovace.

Cena za stagnaci však již není jen otázkou ztráty efektivity; stává se existenční hrozbou. V době, kdy se vzorce podvodů stávají dynamičtějšími a zákazníci očekávají zážitky v reálném čase, pouhá správa politik již nestačí. Odpověď v tomto odvětví spočívá ve strategické implementaci řízených řešení s využitím umělé inteligence. Tyto technologie již nejsou volitelným trikem, ale spíše klíčovou pákou pro překonání gigantické „pasti dědictví“, radikálně zrychlují procesy, jako je vyřizování pojistných událostí, a přesněji než kdykoli předtím posuzují rizika.

Následující analýza podrobně zkoumá ekonomické aspekty této transformace. Od historických důvodů pro monolity IT u průmyslových gigantů, jako je Allianz, až po úskalí nového zákona EU o umělé inteligenci: Zkoumáme, jak se pojišťovnám daří balancovat mezi přísnou regulací a nezbytnou automatizací. Zjistěte, proč je řízená umělá inteligence více než jen software – je to infrastruktura pro konkurenceschopnost zítřka – a jaké strategie určí vítěze a poražené v nadcházejícím desetiletí.

Vhodné pro:

• UNFRAME.AI: Řešení spravované umělé inteligence pro pojišťovnictví

Jak pojišťovny automatizují svou budoucnost, nebo ji chytře formují

Pojišťovací průmysl se nachází v kritickém bodě zlomu, kdy se technologické, ekonomické a regulační síly sbíhají a vynucují zásadní změny. Obchodní model pojišťovnictví, budovaný po celá desetiletí na manuálních procesech, decentralizovaných datových strukturách a postupných inovacích, se dostává pod rostoucí tlak. Realita je jednoznačná: pojišťovací sektor v současné době ztrácí ročně přibližně 122 miliard dolarů v důsledku podvodů s majetkem a úrazy, přičemž jen Německo čelí ztrátám přesahujícím 6 miliard eur ročně. Zároveň 70 procent rozpočtů pojišťoven na IT se vynakládá na údržbu zastaralých systémů, které se stále více hroutí pod svou vlastní složitostí. Dvě třetiny poskytovatelů pojištění na celém světě dosud nedokázaly rozšířit umělou inteligenci nad rámec pilotních projektů a integrovat ji do svého každodenního provozu.

Tato situace nepopisuje pouze rozdíl v efektivitě, ale problém přežití. Řešení řízené umělé inteligence pro pojišťovnictví proto nejsou technologickým trikem ani volitelnou modernizací, ale strategickou nutností, která určuje konkurenceschopnost, ziskovost a v konečném důsledku dlouhodobou tržní životaschopnost pojišťoven. Tato zpráva analyzuje ekonomické faktory, institucionální hráče a tržní mechanismy, které stojí za tímto transformačním procesem. Zdůrazňuje, jak řízené systémy umělé inteligence jako integrované platformy řešení umožňují pojišťovnám překonat zastaralé systémy, odhalovat a předcházet podvodům v reálném čase, urychlit procesy vyřizování pojistných událostí a škálovat personalizované zákaznické zkušenosti.

Vhodné pro:

• Unframe AI transformuje integraci umělé inteligence pro podniky v rekordním čase: Řešení na míru za hodiny nebo dny

Od elektromechanického zpracování dat k digitální paralýze

Abychom pochopili současnou situaci v pojišťovnictví, je nutné se podívat na jeho technologický vývoj. Například Allianz byla první pojišťovnou v Evropě, která v roce 1956 představila sálový počítač IBM 650. Jednalo se o průlom, který způsobil revoluci ve zpracování dat a umožnil pojišťovnám efektivně spravovat miliony pojistných smluv. V následujících desetiletích byly tyto systémy neustále rozšiřovány a přizpůsobovány tak, aby splňovaly nové požadavky. Každá nová funkce nebyla integrovaná, ale spíše vrstvená: správa pojištění, zpracování pojistných událostí, fakturace a správa zákazníků se objevily jako systémy, které byly částečně izolované a částečně propojené.

To bylo historicky pochopitelné a ekonomicky opodstatněné. Až do konce 20. století byly takové monolitické systémy standardním obchodním modelem nejen v pojišťovnictví, ale prakticky ve všech velkých finančních institucích. V té době umožňovaly škálovatelnost a ziskovost. Tyto systémy však nebyly primárně navrženy pro flexibilitu, rychlé iterace nebo externí integraci. Byly optimalizovány pro stabilní a předvídatelné procesy.

Přelom tisíciletí a následující dvě desetiletí pak odhalily stinné stránky těchto rozhodnutí. Vzhledem k tomu, že finanční služby na celém světě se dostaly pod tlak kvůli fúzím, novým regulacím a vzestupu InsurTech, pojišťovny se stále více spoléhaly na systémy, kterým samy již plně nerozuměly. V některých případech jsou technické závislosti tak složité, že nikdo v pojišťovně nemá úplný přehled o vlastní softwarové architektuře. Některé změny, které by se mohly zdát triviální, jako například přidání druhé e-mailové adresy do systému, způsobují náklady v řádu šestimístných eur, protože vyžadují úpravy na stovkách míst v systému.

Investice do IT ilustrují rozsah problému. Jen německé pojišťovny zvýšily v roce 2024 své investice do IT na rekordních 6,2 miliardy eur, a to především za účelem řešení stávajících problémů, nikoli za účelem investic do budoucích inovací. Velká část těchto prostředků, odhadovaná na 70 až 90 procent, se vynakládá pouze na údržbu starších systémů. To představuje klasický příklad ekonomické neefektivnosti: společnosti platí stále větší částky za udržení stejné úrovně funkčnosti, zatímco jejich konkurenceschopnost klesá. Technický dluh exponenciálně roste, zatímco investice do inovací a růstu jsou brzděny.

Analýza klíčových faktorů: Systémové neefektivnosti a motivační struktury transformace

Pojišťovací byznys je založen na asymetrických informacích, agregaci rizik a logice pojistného. Pojišťovny shromažďují data o rizicích, posuzují tato rizika a na základě tohoto posouzení vypočítávají pojistné. Pro toto posouzení kombinují historická data, externí informace a zavedené výpočtové modely. Tradičně se jednalo o manuální nebo poloautomatické procesy. Pojistitel potřeboval k konzistentnímu provádění těchto posouzení roky zkušeností. Vyřizování pojistných událostí bylo podobné: likvidátor pojistných událostí musel číst dokumenty, porovnávat fakta s pojistnou smlouvou, identifikovat potenciální indikátory podvodu a poté učinit rozhodnutí.

V této souvislosti fungují řízená řešení umělé inteligence jako katalytický transformátor. Umožňují, aby tyto kognitivní úkoly byly zpracovávány nejen rychleji, ale také přesněji a škálovatelněji. Ekonomický vliv však sahá mnohem hlouběji:

Zaprvé, prvořadá je prevence podvodů. Globálně kvantifikované ztráty v důsledku pojistných podvodů v pojištění majetku a odpovědnosti (P&C) dosahují ročně přibližně 122 miliard dolarů. V Německu se odhaduje na více než 6 miliard eur ročně a toto číslo neustále roste. Konvenční detekce podvodů se spoléhá na sady pravidel: Podezřelé vzorce definují odborníci a poté je pevně zakódují do systémů. Problém je v tom, že se podvodníci přizpůsobují známým vzorcům, vyvíjejí nové techniky a stávají se kreativnějšími. Detekce podvodů založená na strojovém učení funguje jinak: Rozpoznává anomální vzorce, které lidé dosud nepopsali. Analýzy společnosti McKinsey ukazují, že nejmodernější detekce podvodů zvyšuje míru detekce o 15 až 20 procent a zároveň snižuje falešně pozitivní výsledky o 20 až 50 procent. To má okamžité ekonomické důsledky: Méně podvodů znamená méně vyplacených pojistných plnění. Méně falešně pozitivních výsledků znamená méně zbytečných vyšetřování a rychlejší ověřování poctivých pojistníků.

Za druhé, došlo k masivnímu zvýšení efektivity ve zpracování pojistných událostí. Velká nizozemská pojišťovna, která zavedla zpracování pojistných událostí založené na umělé inteligenci, dosáhla automatizace 91 procent všech způsobilých pojistných událostí z motorových vozidel. Průměrná doba zpracování jedné pojistné události se snížila o 46 procent a spokojenost zákazníků (měřeno jako Net Promoter Score) se zvýšila o 9 bodů. Severská pojišťovna, která zavedla řešení pro analýzu dokumentů, dosáhla správné extrakce a interpretace dat u 70 procent příchozích dokumentů v reálném čase, namísto ruční práce a zpoždění. To bylo nejen technicky významné, ale i ekonomicky transformační: Likvidátoři pojistných událostí se mohli osvobodit od rutinních úkolů a místo toho se zaměřit na složité případy s vysokou hodnotou, kde lidská odbornost skutečně přidává hodnotu.

Za třetí, dynamické hodnocení rizik pomocí umělé inteligence umožňuje radikální zlepšení přesnosti tvorby cen. Zatímco tradiční upisování bylo založeno na několika proměnných (věk, historie řízení, PSČ), modely umělé inteligence dokáží analyzovat a kombinovat stovky nebo tisíce datových bodů v reálném čase. To umožňuje přesnější pojistné, které odráží skutečné riziko, spíše než průměrné pojistné, které dotuje velkou část klientské základny. Případová studie společnosti Allianz ukazuje, jak systém umělé inteligence BRIAN (Underwriter Guidance Tool) využívá integraci dat a sémantickou analýzu k poskytování doporučení založených na riziku, která informují upisovatele rychleji a efektivněji.

Za čtvrté, personalizace řízená umělou inteligencí výrazně zlepšuje získávání a udržení zákazníků. Generativní umělá inteligence a modely s velkými jazyky umožňují komunikovat s pojišťovacími klienty v přirozeném jazyce, nabízet automatizovaná samoobslužná řešení a poskytovat individualizovaná doporučení produktů. Zákaznický poradce, který obvykle vyřídí 100 dotazů za pracovní den, může tuto kapacitu s asistenty umělé inteligence zdvojnásobit nebo ztrojnásobit a zároveň zvýšit kvalitu poradenství.

Tyto páky však fungují pouze za specifických institucionálních podmínek. Většina pojišťoven nebyla schopna těchto efektů dosáhnout, protože jejich starší systémy nejsou dostatečně flexibilní, aby podporovaly rychlé integrace. Projekt umělé inteligence u tradiční pojišťovny může trvat roky, protože každé nové rozhraní vytváří stovky existujících závislostí. To je klíčový důvod, proč dvě třetiny pojišťoven na celém světě dosud nerozšířily umělou inteligenci nad rámec pilotních projektů.

Aktuální situace: Inventarizace založená na datech a výzvy

Globální trh s umělou inteligencí v pojišťovnictví roste mimořádným tempem. V roce 2024 byl trh s umělou inteligencí v pojišťovnictví oceněn na přibližně 6,44 až 11,33 miliardy dolarů, v závislosti na zdroji. Prognózy pro nadcházející desetiletí jsou dramatické: předpokládá se, že trh do let 2031–2035 vzroste na 45,74 až 246 miliard dolarů s průměrnou roční mírou růstu mezi 32 a 33 procenty.

Tato čísla nejsou matematickými abstrakcemi, ale spíše vyjádřením skutečných ekonomických transformací. Pojišťovny po celém světě investují obrovské částky do technologií umělé inteligence, získávání talentů a transformačních projektů. Největší pojišťovny, jako jsou Allianz, Munich Re a Zurich, zřídily investiční jednotky, laboratoře a výzkumná partnerství. Zurich oznámil otevření nové laboratoře umělé inteligence v roce 2025 ve spolupráci s Univerzitou v St. Gallen a ETH Zurich s cílem transformovat samotný model pojišťovacího podnikání. Allianz buduje celopodnikovou datovou platformu, která integruje data ze všech zdrojů a umožňuje tak aplikace umělé inteligence.

Tyto investice však nejsou neomezené. Zdroje jsou obvykle vázány ve starších systémech. Německé pojišťovny ročně utratí za IT zhruba 5,9 až 6,2 miliardy eur, ale 70 až 90 procent z této částky jde na údržbu stávající infrastruktury. To znamená, že pouze 10 až 30 procent této částky je k dispozici na skutečné inovace a budoucí investice. Malé a střední pojišťovny mají ještě méně zdrojů. Rychlé a integrované dodávání řešení umělé inteligence z jednoho zdroje je proto obrovskou výhodou.

Nejnaléhavější výzvy jsou následující. Zaprvé, technická složitost integrace: Každá pojišťovna má jedinečnou krajinu starších systémů, z nichž každý má svá vlastní API, datové struktury a obchodní logiku. Skutečný poskytovatel řešení musí nabízet nejen algoritmy umělé inteligence, ale také konfigurovatelný rámec konektorů, který se této rozmanitosti přizpůsobí. Zadruhé, regulační složitost: Podle zákona EU o umělé inteligenci, který vstoupil v platnost v srpnu 2024 a bude plně použitelný od května 2026, podléhají vysoce rizikové systémy umělé inteligence, zejména ty pro posuzování rizik a stanovování cen, přísným požadavkům na správu a řízení, dokumentaci, transparentnost a minimalizaci zkreslení. Zatřetí, otázka ochrany dat a důvěry: S citlivými údaji o zákaznících, zdravotními informacemi a finančními údaji musí být nakládáno s nejvyšší úrovní zabezpečení. Pojišťovny nemohou tato data jednoduše outsourcovat externím poskytovatelům cloudových služeb, aniž by podstoupily regulační rizika. Potřebují řešení, která běží lokálně nebo v kontrolovaném prostředí a nabízejí auditní stopy a plnou transparentnost.

Platforma spravované umělé inteligence – obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Spravovaná platforma umělé inteligence

Případové studie z praxe: Srovnávací analýza různých transformačních strategií

Pro ilustraci praktických důsledků této analýzy jsou užitečné případové studie s různými přístupy.

Severská pojišťovna, která implementovala dokumentovou inteligenci založenou na umělé inteligenci, ilustruje cestu svého postupného, ​​procesně specifického nasazení. Společnost měla desítky let zkušeností s papírovými a digitálními dokumenty při zpracování pojistných událostí. Manuální proces byl velmi složitý: Pojistná událost přišla, externí dokumentace byla vyfotografována nebo naskenována, zaměstnanci si ji ručně přečetli a data zkopírovali do různých systémů. Míra chyb byla značná. Díky EY Fabric Document Intelligence se tento pracovní postup transformoval. Sedmdesát procent dokumentů je nyní správně interpretováno v reálném čase a data jsou automaticky extrahována a přenášena do backendových systémů. Toto řešení nebylo zcela novým vývojem, ale spíše integrovanou komponentou postavenou na stávajících systémech pro správu pojistných událostí. Výsledkem bylo výrazně rychlejší zpracování pojistných událostí, snížení chyb a zaměstnanci, kteří se mohli soustředit na analytičtější úkoly zaměřené na zákazníka.

Významná nizozemská pojišťovna předvádí ještě radikálnější přístup: úplnou automatizaci tradičního rozhodování o pojistných událostech. Tato společnost měla velmi jasnou hypotézu: přibližně 91 procent všech pojistných událostí z motorových vozidel se řídí standardizovanou rozhodovací logikou a mohlo by být plně automatizováno, pokud by se systém tuto logiku naučil. Pojišťovna vyškolila agenta s umělou inteligencí, který modeloval rozhodovací vzorce zkušených likvidátorů pojistných událostí. Agent byl navržen tak, aby klasifikoval pojistné události, kontroloval jejich podmínky a automaticky schvaloval jednoduché případy. Tato implementace byla technicky náročná, protože vyžadovala propojení desítek starších systémů. Obchodní záměr byl však tak přesvědčivý, že investice se ospravedlnila. Po plné implementaci se průměrná doba zpracování pojistných událostí snížila o 46 procent, automatizovalo se 91 procent všech způsobilých pojistných událostí z motorových vozidel a spokojenost zákazníků se zvýšila o 9 bodů NPS. Nejednalo se však o úplnou automatizaci lidské práce, ale spíše o inteligentní rozdělení práce: agent řešil rutinní úkoly, zatímco lidé se ujali složitosti.

Společnost Allianz, jakožto globální hráč, prosazuje celopodnikový přístup k integraci dat a strategii umělé inteligence. Společnost si uvědomila, že projekty umělé inteligence jsou udržitelně úspěšné pouze tehdy, je-li kvalita dat vysoká a data jsou dostupná v celé organizaci. Allianz proto výrazně investuje do své datové platformy Allianz, správy dat a pozic ředitelů pro data v rámci svých jednotlivých provozních jednotek. Jedná se o dlouhodobou transformační cestu, která však řeší hlavní problém: Dobrá umělá inteligence potřebuje dobrá data a dobrá data potřebují organizační strukturu a kulturu.

Naproti tomu Curych prostřednictvím své nové laboratoře umělé inteligence (AI Lab) prosazuje výzkumný a inovační přístup. Curych si uvědomil, že pouhé použití stávajících technologií umělé inteligence nestačí k dosažení skutečné transformace obchodního modelu. Společnost navázala partnerství s předními univerzitami na vývoji nových technologií a metod umělé inteligence. Laboratoř se zaměřuje na systémy umělé inteligence založené na agentech, které fungují autonomněji a dokáží činit složitá rozhodnutí. Jde o hru pro budoucnost, nikoli o dosažení zvýšení efektivity dnes.

Srovnání odhaluje několik klíčových poznatků. Zaprvé, neexistuje univerzální řešení. Procesně specifická řešení umělé inteligence (jako je Document Intelligence), plná automatizace procesů (jako u nizozemské pojišťovny), celopodnikové datové strategie (Allianz) a základní výzkum (Curych) jsou všechny platné a řeší různé ekonomické výzvy. Zadruhé, rychlost implementace je klíčovým konkurenčním faktorem. Systém, který lze implementovat během měsíců, nikoli let, nabízí ekonomické výhody. Zatřetí, integrace se stávajícími systémy je klíčová. Pojišťovny, které se věnují umělé inteligenci jako izolovanému projektu, mají omezený úspěch. Ti, kteří integrují umělou inteligenci do svého stávajícího technologického prostředí, se efektivněji škálují.

Vhodné pro:

• Řešení pro podniky s řízenou umělou inteligencí s přístupem Blueprint: Změna paradigmatu v integraci průmyslové umělé inteligence

Budoucí vývojové cesty a potenciální narušení

Na základě dosavadní analýzy lze nastínit několik pravděpodobných vývojových cest.

Nejpravděpodobnějším scénářem je postupná fragmentace pojišťovacího průmyslu. Velcí hráči s dostatečnými zdroji, jako jsou Allianz, Munich Re a Zurich, úspěšně škálují integraci umělé inteligence a dat, čímž upevní své konkurenční výhody. Zůstanou také inovativní pod regulačním dohledem, protože mají zdroje pro dodržování předpisů. Střední a menší pojišťovny budou čelit dilematu: buď budou silně investovat do umělé inteligence a modernizace (což v krátkodobém horizontu sníží jejich ziskovost), nebo technologicky zaostávají a ztratí podíl na trhu. Mnohé se rozhodnou pro outsourcing nebo strategická partnerství s platformami umělé inteligence (jako jsou poskytovatelé spravovaných řešení umělé inteligence). To by mohlo vést ke konsolidaci, kdy největší pojišťovny přilákají nejlepší talenty v oblasti umělé inteligence, zatímco menší pojišťovny se obrátí na distributory nebo se budou věnovat specializovaným strategiím.

Druhým pravděpodobným scénářem je vznik nových pojistných modelů založených zásadně na umělé inteligenci a datové analytice. Nové InsurTech společnosti, neboli technologické společnosti vstupující do pojišťovacího sektoru (jako Google v pojišťovnictví), mají menší technický dluh a mohou integrovat umělou inteligenci do své architektury od základů. Mohly by rychle ovládnout specializované vertikální trhy. To vyvíjí tlak na zavedené pojišťovny, aby nejen optimalizovaly své stávající procesy, ale také přehodnotily své obchodní modely. Curych si to uvědomuje a investuje do výzkumu nových obchodních modelů.

Třetím scénářem je postupná regulace a formalizace standardů umělé inteligence. Současný zákon EU o umělé inteligenci je pouze začátkem. Očekává se, že budou následovat další regulace, ať už se jedná o vysvětlitelnost, minimalizaci zkreslení nebo důvěryhodnost systémů umělé inteligence. To by mohlo vést k situaci, kdy budou úspěšní pouze specializovaní, vysoce regulovaní poskytovatelé řešení umělé inteligence se skutečnými certifikacemi v oblasti bezpečnosti a shody s předpisy. Generické nástroje umělé inteligence od technologických gigantů by se mohly stát nedostatečnými pro regulovaná odvětví, jako je pojišťovnictví.

Čtvrtý, méně pravděpodobný, ale ne nemožný scénář, představuje odpor proti automatizaci umělé inteligence v pojišťovnictví, vyvolaný veřejnou debatou o ztrátě pracovních míst nebo diskriminaci. To by mohlo vést k politickému tlaku na omezení nebo zákaz umělé inteligence v určitých kontextech. To je však nepravděpodobné, protože ekonomické přínosy jsou příliš velké.

Potenciální narušení, která by mohla tyto cesty narušit:

1. Masivní únik dat u velké pojišťovny zásadně poškozuje důvěru v systémy umělé inteligence
2. Prokázané diskriminační účinky systémů umělé inteligence ve vysoce rizikových případech (jako například v případě skandálu s náborem zaměstnanců Amazonu, ale v pojišťovnictví), což vyvolalo odpor regulačních orgánů.
3. Průlom v oblasti agentově orientované umělé inteligence nebo autonomních rozhodovacích systémů s umělou inteligencí, které dále transformují modely pojištění
4. Kombinované účinky změny klimatu a vylepšeného hodnocení rizik prostřednictvím umělé inteligence vedou k masivnímu narušení trhu (například když umělá inteligence rozpozná, že určité regiony jsou mnohem rizikovější, než se dříve předpokládalo)

Strategické důsledky: Potřeba koordinované transformace

Empirická analýza ukazuje jasný obrázek: Řešení řízená umělou inteligencí nejsou pro pojišťovny volitelná, ale nezbytná. Současná neefektivnost je tak drastická, konkurenční síly tak silné a regulační požadavky tak jasné, že nečinnost se rovná poskytnutí konkurenční výhody konkurentům.

Pro tvůrce politik to znamená, že regulační rámec (zákon EU o umělé inteligenci, GDPR, národní zákony o pojišťovnictví) musí být posílen, ale také v kombinaci s praktickou podporou pro menší pojišťovny. Bez podpory by mohl vzniknout dvouúrovňový pojišťovací průmysl, v němž velké pojišťovny zůstanou inovativní a donutí menší pojišťovny buď k akvizici, nebo k odchodu z trhu.

Pro manažery pojišťoven jsou strategické důsledky jasné. Pilotní testování jednotlivých projektů umělé inteligence nestačí. Pojišťovny musí:

1. Vypracujte celofiremní datovou strategii, která bude s daty zacházet jako s kritickým aktivem.
2. Postupně demontujte nebo modernizujte starší systémy, neinstalujte donekonečna záplaty.
3. Umělá inteligence by neměla být vnímána jako izolovaný projekt, ale jako nedílná součást operační architektury.
4. Integrujte řízení a dodržování předpisů do realizace projektu od samého začátku, ne jako dodatečnou myšlenku.
5. Strategická rozhodnutí o tom, zda vyrobit, koupit nebo se stát partnerem: Kdy má smysl vyvíjet vlastní řešení s využitím umělé inteligence a kdy je poskytovatel spravovaných řešení s využitím umělé inteligence tou správnou volbou?

Pro investory a zúčastněné strany je základním poznatkem to, že pojišťovny, které úspěšně zvládnou tuto transformaci, mohou očekávat konkurenční výhody, vyšší ziskovost (díky snížení podvodů, nákladové efektivitě a lepší přesnosti cen) a silnější vztahy se zákazníky. Pojišťovny, které tak neučiní, ztratí ve stále konkurenčnějším a regulačním prostředí svůj význam.

Ústřední tezí této analýzy tedy není, že umělá inteligence je technologickou možností, ale že umělá inteligence je strategickou nutností, která v nadcházejícím desetiletí určí životaschopnost pojišťoven. Řízená řešení umělé inteligence, správně nakonfigurovaná a zakotvená v systému řízení, jsou ekonomickým nástrojem k transformaci této nutnosti ve skutečnost.

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

kontaktovat pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

Zavolejte mi pod +49 89 674 804 (Mnichov)

LinkedIn
 

Naše globální odborné znalosti v oblasti rozvoje podnikání, prodeje a marketingu v oboru a v oblasti podnikání - Obrázek: Xpert.Digital

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru