פתרונות מבוססי בינה מלאכותית בענף הביטוח עם בינה מלאכותית מנוהלת: מדוע ענף הביטוח עומד בפני נקודת המפנה הגדולה ביותר שלו.

סוף "השיתוק הדיגיטלי": כיצד בינה מלאכותית מנוהלת מצילה את ענף הביטוח

מה שתפקד במשך עשרות שנים כמודל עסקי יציב המבוסס על צבירת סיכונים וחדשנות הדרגתית, עומד כעת בפני סערה מושלמת של חוב טכנולוגי, עלויות מתפוצצות ולחץ רגולטורי. המספרים מדברים בעד עצמם: בעוד שהונאות ביטוח גובה כ-122 מיליארד דולר מדי שנה ברחבי העולם, באופן פרדוקסלי, עד 90 אחוז מהשקעות ה-IT של חברות מסורתיות מושקעות אך ורק בתחזוקת מערכות מיושנות - "שיתוק דיגיטלי" החונק חדשנות.

אבל מחיר הקיפאון כבר אינו רק עניין של אובדן יעילות; הוא הופך לאיום קיומי. בעידן שבו דפוסי הונאה הופכים דינמיים יותר ולקוחות מצפים לחוויות בזמן אמת, ניהול פוליסות בלבד כבר אינו מספיק. התשובה של התעשייה טמונה ביישום אסטרטגי של פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים. טכנולוגיות אלו כבר אינן גימיק אופציונלי, אלא המנוף המכריע להתגברות על "מלכודת המורשת" הענקית, להאצה קיצונית של תהליכים כמו טיפול בתביעות ולהערכת סיכונים בצורה מדויקת יותר מאי פעם.

הניתוח הבא בוחן את הכלכלה של טרנספורמציה זו בפירוט. מהסיבות ההיסטוריות לקיומן של מערכות מידע בענקיות התעשייה כמו אליאנץ ועד למלכודות של חוק הבינה המלאכותית החדש של האיחוד האירופי: אנו חוקרים כיצד חברות הביטוח מנהלות את פעולת האיזון בין רגולציה מחמירה לאוטומציה הכרחית. למדו מדוע בינה מלאכותית מנוהלת היא יותר מסתם תוכנה - זוהי התשתית לתחרותיות של המחר - ואילו אסטרטגיות יקבעו את המנצחים והמפסידים של העשור הקרוב.

מתאים לכך:

• UNFRAME.AI: פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים לביטוח

כיצד חברות ביטוח הופכות את עתידן לאוטומטי או מעצבות אותו בחוכמה

ענף הביטוח נמצא בנקודת מפנה קריטית שבה כוחות טכנולוגיים, כלכליים ורגולטוריים מתכנסים וכופים שינוי מהותי. מודל עסקי הביטוח, שנבנה במשך עשרות שנים על תהליכים ידניים, מבני נתונים מבוזרים וחידושים הדרגתיים, נמצא תחת לחץ גובר. המציאות חד משמעית: ענף הביטוח מפסיד כיום כ-122 מיליארד דולר מדי שנה עקב הונאות רכוש ותאונות, כאשר גרמניה לבדה מתמודדת עם הפסדים העולים על 6 מיליארד אירו בשנה. במקביל, 70 אחוז מתקציבי ה-IT של חברות הביטוח מושקעים בתחזוקת מערכות מיושנות שקורסות יותר ויותר תחת מורכבותן. שני שלישים מספקי הביטוח ברחבי העולם נכשלו עד כה בהרחבת הבינה המלאכותית מעבר לפרויקטים פיילוטיים ולשלב אותה בפעילותם השוטפת.

מצב זה מתאר לא רק פער יעילות, אלא בעיית הישרדות. לכן, פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים עבור ענף הביטוח אינם גימיק טכנולוגי או מודרניזציה אופציונלית, אלא הכרח אסטרטגי הקובע את התחרותיות, הרווחיות ובסופו של דבר את כדאיות השוק ארוכת הטווח של חברות הביטוח. דוח זה מנתח את המניעים הכלכליים, השחקנים המוסדיים ומנגנוני השוק העומדים מאחורי תהליך טרנספורמציה זה. הוא מדגיש כיצד מערכות בינה מלאכותית מנוהלות, כפלטפורמות פתרונות משולבות, מאפשרות לחברות ביטוח להתגבר על מערכות מדור קודם, לזהות ולמנוע הונאות בזמן אמת, להאיץ תהליכי תביעות ולהרחיב את חוויות הלקוח המותאמות אישית.

מתאים לכך:

• Unframe AI משנה את שילוב הבינה המלאכותית עבור ארגונים בזמן שיא: פתרונות מותאמים אישית תוך שעות או ימים

מעיבוד נתונים אלקטרומכני ועד שיתוק דיגיטלי

כדי להבין את המצב הנוכחי בענף הביטוח, יש צורך לבחון את ההתפתחות הטכנולוגית שלו. אליאנץ, לדוגמה, הייתה חברת הביטוח הראשונה באירופה שהציגה את מחשב המיינפריים IBM 650 בשנת 1956. זו הייתה פריצת דרך שחוללה מהפכה בעיבוד נתונים ואפשרה לחברות הביטוח לנהל ביעילות מיליוני פוליסות. בעשורים שלאחר מכן, מערכות אלו הורחבו והותאמו ללא הרף כדי לעמוד בדרישות חדשות. כל פונקציה חדשה לא הייתה משולבת, אלא רב-שכבתית: ניהול ביטוח, עיבוד תביעות, חיוב וניהול לקוחות צצו כמערכות שהיו חלקן מבודדות וחלקן שלובות זו בזו.

זה היה מובן מבחינה היסטורית ותקין מבחינה כלכלית. עד סוף המאה ה-20, מערכות מונוליטיות כאלה היו מודל העסקים הסטנדרטי לא רק בביטוח אלא כמעט בכל המוסדות הפיננסיים הגדולים. באותה תקופה, הן אפשרו מדרגיות ורווחיות. עם זאת, מערכות אלו לא תוכננו בעיקר לגמישות, איטרציות מהירות או אינטגרציה חיצונית. הן עברו אופטימיזציה לתהליכים יציבים וצפויים.

תחילת המילניום ושני העשורים שלאחר מכן חשפו את החסרונות של החלטות אלו. ככל ששירותים פיננסיים ברחבי העולם נמצאים תחת לחץ עקב מיזוגים, תקנות חדשות ועלייתן של חברות הביטוח InsurTech, חברות הביטוח הפכו להסתמכות יותר ויותר על מערכות שהן עצמן כבר לא הבינו במלואן. במקרים מסוימים, התלות הטכנית מורכבת כל כך שאף אחד בחברת ביטוח אינו מקבל תמונה מלאה של ארכיטקטורת התוכנה שלה. שינויים מסוימים שנראים טריוויאליים, כמו הוספת כתובת דוא"ל שנייה למערכת, כרוכים בעלויות בטווח של שש ספרות ביורו משום שהם דורשים התאמות במאות מקומות בתוך המערכת.

השקעות ב-IT ממחישות את היקף הבעיה. חברות הביטוח הגרמניות לבדן הגדילו את השקעות ה-IT שלהן לשיא של 6.2 מיליארד אירו בשנת 2024, בעיקר כדי לטפל בבעיות קיימות ולא כדי להשקיע בחדשנות עתידית. חלק גדול מהכספים הללו, המוערכים ב-70 עד 90 אחוזים, מושקע פשוט בתחזוקת מערכות מדור קודם. זוהי דוגמה קלאסית לחוסר יעילות כלכלית: חברות משלמות סכומים הולכים וגדלים כדי לשמור על אותה רמת פונקציונליות בעוד שהתחרותיות שלהן יורדת. החוב הטכני גדל באופן אקספוננציאלי, בעוד שההשקעות בחדשנות ובצמיחה נחנקות.

ניתוח הגורמים המרכזיים: חוסר יעילות מערכתית ומבני התמריצים של הטרנספורמציה

עסקי הביטוח מבוססים על מידע אסימטרי, צבירת סיכונים ולוגיקת פרמיות. חברות הביטוח אוספות נתונים על סיכונים, מעריכות סיכונים אלה ומחשבות פרמיות על סמך הערכה זו. לצורך הערכה זו, הן משלבות נתונים היסטוריים, מידע חיצוני ומודלים לחישוב מבוססים. באופן מסורתי, אלה היו תהליכים ידניים או חצי אוטומטיים. חתם נזקק לשנים של ניסיון כדי לבצע הערכות אלו באופן עקבי. טיפול בתביעות היה דומה: מעריך תביעות היה צריך לקרוא מסמכים, להשוות עובדות עם הפוליסה, לזהות אינדיקטורים פוטנציאליים להונאה ולאחר מכן לקבל החלטה.

בהקשר זה, פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים פועלים כמו שנאי קטליטי. הם מאפשרים לטפל במשימות קוגניטיביות אלו לא רק מהר יותר, אלא גם בצורה מדויקת יותר וניתנת להרחבה. אבל המינוף הכלכלי עמוק הרבה יותר:

ראשית, מניעת הונאות היא בעלת חשיבות עליונה. הפסדים מכומתים ברחבי העולם עקב הונאות ביטוח בביטוח רכוש ותאונות (P&C) מסתכמים בכ-122 מיליארד דולר בשנה. בגרמניה, ההערכה היא מעל 6 מיליארד אירו בשנה, ומספר זה עולה בהתמדה. גילוי הונאות קונבנציונלי מסתמך על מערכות כללים: דפוסים חשודים מוגדרים על ידי מומחים ולאחר מכן מקודדים למערכות. הבעיה היא שרמאים מסתגלים לדפוסים ידועים, מפתחים טכניקות חדשות והופכים ליצירתיים יותר. גילוי הונאות מבוסס למידת מכונה פועל אחרת: הוא מזהה דפוסים חריגים שמעולם לא תוארו על ידי בני אדם קודם לכן. ניתוחי מקינזי מראים שגילוי הונאות מתקדם מגדיל את שיעור הגילוי ב-15 עד 20 אחוזים, ובמקביל מפחית את התוצאות החיוביות השגויות ב-20 עד 50 אחוזים. לכך יש השלכות כלכליות מיידיות: פחות הונאות פירושן פחות תשלומי תביעות. פחות תוצאות חיוביות שגויות פירושן פחות חקירות מיותרות ואימות מהיר יותר עבור בעלי פוליסות ישרים.

שנית, חלה עלייה מסיבית ביעילות בעיבוד תביעות. חברת ביטוח הולנדית גדולה שהטמיעה עיבוד תביעות מבוסס בינה מלאכותית השיגה אוטומציה של 91 אחוזים מכלל תביעות הרכב הזכאיות. זמן העיבוד הממוצע לתביעה ירד ב-46 אחוזים, ושביעות רצון הלקוחות (נמדדת כ-Net Promoter Score) עלתה ב-9 נקודות. חברת ביטוח נורדית שהציגה פתרונות בינת מסמכים השיגה חילוץ נתונים ופירוש נכונים עבור 70 אחוזים מהמסמכים הנכנסים בזמן אמת, במקום באופן ידני ועם עיכובים. זה היה לא רק משמעותי מבחינה טכנית אלא גם טרנספורמטיבי מבחינה כלכלית: סוכני תביעות הצליחו להשתחרר ממשימות שגרתיות ולהתמקד במקום זאת בתיקים מורכבים ובעלי ערך גבוה שבהם מומחיות אנושית באמת מוסיפה ערך.

שלישית, הערכת סיכונים דינמית באמצעות בינה מלאכותית מאפשרת שיפור דרסטי בדיוק התמחור. בעוד שחיתום מסורתי התבסס על מספר משתנים ספורים (גיל, היסטוריית נהיגה, מיקוד), מודלים של בינה מלאכותית יכולים לנתח ולשלב מאות או אלפי נקודות נתונים בזמן אמת. זה מאפשר פרמיות מדויקות יותר המשקפות את הסיכון בפועל, במקום פרמיות ממוצעות המסבסדות חלק גדול מבסיס הלקוחות. מחקר מקרה של אליאנץ מדגים כיצד מערכת הבינה המלאכותית BRIAN (Underwriter Guidance Tool) משתמשת בשילוב נתונים וניתוח סמנטי כדי לספק המלצות מבוססות סיכון המודיעות לחתמים מהר יותר וביעילות רבה יותר.

רביעית, התאמה אישית המונעת על ידי בינה מלאכותית משפרת באופן דרמטי את רכישת הלקוחות ושימורם. בינה מלאכותית גנרטיבית ומודלים של שפה רחבה מאפשרים לתקשר עם לקוחות ביטוח בשפה טבעית, להציע פתרונות אוטומטיים לשירות עצמי ולספק המלצות מוצרים מותאמות אישית. יועץ לקוחות שמטפל בדרך כלל ב-100 פניות ביום עבודה יכול להכפיל או לשלש את הקיבולת הזו בעזרת עוזרי בינה מלאכותית, ובמקביל להגביר את איכות הייעוץ.

עם זאת, מנופים אלה פועלים רק בתנאים מוסדיים ספציפיים. רוב חברות הביטוח לא הצליחו לממש את ההשפעות הללו משום שמערכותיהם המסורתיות אינן גמישות מספיק כדי לתמוך באינטגרציות מהירות. פרויקט בינה מלאכותית בחברת ביטוח מסורתית יכול להימשך שנים משום שכל ממשק חדש יוצר מאות תלות קיימות. זוהי הסיבה המרכזית לכך ששני שלישים מחברות הביטוח ברחבי העולם טרם הטמיעו בינה מלאכותית מעבר לפרויקטים פיילוט.

המצב הנוכחי: מלאי מבוסס נתונים ואתגרים

שוק הבינה המלאכותית העולמי לביטוח צומח בקצב יוצא דופן. בשנת 2024, שוק הבינה המלאכותית בביטוח הוערך בכ-6.44 מיליארד דולר עד 11.33 מיליארד דולר, תלוי במקור. התחזיות לעשור הקרוב דרמטיות: השוק צפוי לגדול לטווח של בין 45.74 מיליארד דולר ל-246 מיליארד דולר עד 2031-2035, עם קצב צמיחה שנתי ממוצע של בין 32 ל-33 אחוזים.

נתונים אלה אינם הפשטות מתמטיות, אלא ביטויים של טרנספורמציות כלכליות אמיתיות. חברות ביטוח ברחבי העולם משקיעות סכומי עתק בטכנולוגיית בינה מלאכותית, גיוס כישרונות ופרויקטים של טרנספורמציה. חברות הביטוח הגדולות ביותר, כמו אליאנץ, מינכן רה וציריך, הקימו יחידות השקעה, מעבדות ושיתופי פעולה עם מחקר. ציריך הודיעה על פתיחת מעבדת בינה מלאכותית חדשה בשנת 2025 בשיתוף פעולה עם אוניברסיטת סנט גאלן ו-ETH ציריך כדי לשנות את מודל העסקי של הביטוח עצמו. אליאנץ בונה פלטפורמת נתונים כלל-ארגונית לשילוב נתונים מכל המקורות ובכך לאפשר יישומי בינה מלאכותית.

אבל השקעות אלו אינן בלתי מוגבלות. משאבים קשורים בדרך כלל למערכות מדור קודם. חברות ביטוח גרמניות מוציאות כ-5.9 עד 6.2 מיליארד אירו בשנה על IT, אך 70 עד 90 אחוזים מזה מוקדש לתחזוקת תשתית קיימת. משמעות הדבר היא שרק 10 עד 30 אחוזים מסכום זה זמינים לחדשנות אמיתית ולהשקעות עתידיות. לחברות ביטוח קטנות ובינוניות יש עוד פחות משאבים. לכן, האספקה ​​המהירה והמשולבת של פתרונות בינה מלאכותית ממקור יחיד היא יתרון עצום.

האתגרים הדחופים ביותר הם כדלקמן. ראשית, המורכבות הטכנית של האינטגרציה: לכל חברת ביטוח יש נוף ייחודי של מערכות מדור קודם, לכל אחת ממשקי API, מבני נתונים ולוגיקה עסקית משלה. ספק פתרונות אמיתי חייב להציע לא רק אלגוריתמים של בינה מלאכותית אלא גם מסגרת מחברים הניתנת להגדרה שמתאימה למגוון זה. שנית, המורכבות הרגולטורית: עם חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, שנכנס לתוקף באוגוסט 2024 וייושם במלואו החל ממאי 2026, מערכות בינה מלאכותית בסיכון גבוה, במיוחד אלו להערכת סיכונים ותמחור, כפופות לדרישות מחמירות בנוגע לממשל, תיעוד, שקיפות ומזעור הטיות. שלישית, סוגיית הגנת הנתונים והאמון: יש לטפל בנתוני לקוחות רגישים, מידע בריאותי ופרטים פיננסיים ברמת האבטחה הגבוהה ביותר. חברות הביטוח אינן יכולות פשוט להוציא למיקור חוץ את הנתונים הללו לספקי ענן חיצוניים מבלי להסתכן בסיכונים רגולטוריים. הן זקוקות לפתרונות הפועלים באתר או בסביבות מבוקרות ומציעים נתיבי ביקורת ושקיפות מלאה.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת - תמונה: Xpert.Digital

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת

מקרי בוחן מהפרקטיקה: ניתוח השוואתי של אסטרטגיות טרנספורמציה שונות

כדי להמחיש את ההשלכות המעשיות של ניתוח זה, ניתן להשתמש במחקרי מקרה עם גישות שונות.

חברת הביטוח הנורדית, אשר יישמה בינה מלאכותית למסמכים, ממחישה את נתיב הפריסה השלבית והספציפית לתהליך. לחברה ניסיון של עשרות שנים במסמכים מודפסים ודיגיטליים בעיבוד תביעות. התהליך הידני היה מורכב ביותר: תביעה הייתה מגיעה, תיעוד חיצוני היה מצולם או נסרק, העובדים היו קוראים אותו ידנית ומעתיקים את הנתונים למערכות שונות. שיעורי השגיאות היו משמעותיים. בעזרת EY Fabric Document Intelligence, זרימת עבודה זו השתנתה. שבעים אחוז מהמסמכים מפורשים כעת בצורה נכונה בזמן אמת, והנתונים מחוצים ומועברים אוטומטית למערכות ה-backend. פתרון זה לא היה פיתוח חדש לחלוטין, אלא רכיב משולב שנבנה על גבי מערכות ניהול תביעות קיימות. התוצאה: עיבוד תביעות מהיר משמעותית, מופחתות שגיאות ועובדים שיכלו להתמקד במשימות אנליטיות יותר, מוכוונות לקוח.

חברת ביטוח הולנדית גדולה מדגימה גישה רדיקלית אף יותר: אוטומציה מלאה של החלטות תביעות מסורתיות. לחברה זו הייתה השערה ברורה מאוד: כ-91 אחוזים מכלל תביעות הרכב פועלות לפי לוגיקת החלטה סטנדרטית וניתן יהיה להפוך אותן לאוטומטיות לחלוטין אם מערכת תלמד את ההיגיון הזה. חברת הביטוח הכשירה סוכן בינה מלאכותית שדגם את דפוסי ההחלטה של ​​מפקחי תביעות מנוסים. הסוכן תוכנן לסווג תביעות, לסקור את תנאי התביעות ולאשר אוטומטית מקרים פשוטים. יישום זה היה מאתגר מבחינה טכנית מכיוון שדרש חיבור של עשרות מערכות מדור קודם. אך מקרה העסקי היה כה משכנע שההשקעה הייתה מוצדקת. לאחר יישום מלא, זמן עיבוד התביעות הממוצע ירד ב-46 אחוזים, 91 אחוזים מכלל תביעות הרכב הזכאיות עברו אוטומטיות, ושביעות רצון הלקוחות גדלה ב-9 נקודות NPS. עם זאת, לא הייתה זו אוטומציה מלאה של עבודה אנושית, אלא חלוקת עבודה חכמה: הסוכן טיפל במשימות השגרתיות, בעוד שבני אדם לקחו על עצמם את המורכבויות.

אליאנץ, כשחקנית עולמית, נוקטת בגישה של שילוב נתונים ואסטרטגיית בינה מלאכותית כלל-חברתית. החברה מכירה בכך שפרויקטים של בינה מלאכותית מצליחים באופן בר-קיימא רק אם איכות הנתונים גבוהה והנתונים נגישים ברחבי הארגון. לכן, אליאנץ משקיעה רבות בפלטפורמת הנתונים של אליאנץ, בתפקידי ניהול נתונים ותפקיד מנהל נתונים ראשי (CEO) ביחידות התפעול השונות שלה. זהו נתיב טרנספורמציה ארוך טווח, אך הוא מטפל בבעיית הליבה: בינה מלאכותית טובה זקוקה לנתונים טובים, ונתונים טובים זקוקים למבנה ותרבות ארגונית.

לעומת זאת, ציריך נוקטת בגישת מחקר וחדשנות באמצעות מעבדת הבינה המלאכותית החדשה שלה. ציריך הכירה בכך שיישום טכנולוגיות בינה מלאכותית קיימות אינו מספיק כדי להשיג שינוי אמיתי של מודל עסקי. החברה שיתפה פעולה עם אוניברסיטאות מובילות לפיתוח טכנולוגיות ושיטות חדשות של בינה מלאכותית. המעבדה מתמקדת במערכות בינה מלאכותית מבוססות סוכנים הפועלות באופן אוטונומי יותר ויכולות לקבל החלטות מורכבות. זהו משחק לעתיד, לא על מימוש רווחי יעילות כיום.

ההשוואה חושפת מספר תובנות מרכזיות. ראשית, אין גישה אחת פתרון קסם. פתרונות בינה מלאכותית ספציפיים לתהליך (כגון Document Intelligence), אוטומציה מלאה של תהליכים (כמו חברת הביטוח ההולנדית), אסטרטגיות נתונים כלל-ארגוניות (אליאנץ) ומחקר בסיסי (ציריך) כולם תקפים ומתמודדים עם אתגרים כלכליים שונים. שנית, מהירות היישום היא גורם תחרותי קריטי. מערכת שניתן ליישם תוך חודשים, לא שנים, מציעה יתרונות כלכליים. שלישית, אינטגרציה עם מערכות קיימות היא קריטית. מבטחים ששוקדים על בינה מלאכותית כפרויקט מבודד זוכים להצלחה מוגבלת. אלו המשלבים בינה מלאכותית בנוף הטכנולוגי הקיים שלהם מתרחבים בצורה יעילה יותר.

מתאים לכך:

• פתרונות ארגוניים מנוהלים בתחום הבינה המלאכותית עם גישת אב: שינוי הפרדיגמה באינטגרציה של בינה מלאכותית תעשייתית

נתיבי פיתוח עתידיים ושיבושים אפשריים

בהתבסס על הניתוח שבוצע עד כה, ניתן לשרטט מספר מסלולי התפתחות אפשריים.

התרחיש הסביר ביותר הוא פיצול מתקדם של ענף הביטוח. שחקנים גדולים בעלי משאבים, כמו אליאנץ, מינכן רה וציריך, יצליחו להגדיל את הבינה המלאכותית ושילוב הנתונים, ובכך יאחדו את יתרונותיהם התחרותיים. הם גם יישארו חדשניים תחת פיקוח רגולטורי מכיוון שיש להם את המשאבים לתאימות. חברות ביטוח בינוניות וקטנות יתמודדו עם דילמה: או שהן ישקיעו רבות בבינה מלאכותית ובמודרניזציה (מה שיפחית את רווחיותן בטווח הקצר), או שהן יפגרו מבחינה טכנולוגית ויאבדו נתח שוק. רבות יבחרו במיקור חוץ או בשותפויות אסטרטגיות עם פלטפורמות בינה מלאכותית (כגון ספקי פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים). זה עלול להוביל לקונסולידציה, כאשר חברות הביטוח הגדולות ביותר ימשכו את כישרונות הבינה המלאכותית הטובים ביותר, בעוד חברות ביטוח קטנות יותר יפנו למפיצים או יתמקדו באסטרטגיות נישה.

תרחיש שני סביר הוא הופעתם של מודלים חדשים של ביטוח, הבנויים ביסודם על בינה מלאכותית וניתוח נתונים. לחברות InsurTech חדשות, או חברות טכנולוגיה הנכנסות לענף הביטוח (כמו גוגל בביטוח), יש פחות חוב טכני ויכולות לשלב בינה מלאכותית בארכיטקטורה שלהן מהיסוד. הן עלולות לשלוט במהירות בשווקי נישה אנכיים. זה מפעיל לחץ על חברות ביטוח מבוססות לא רק לייעל את התהליכים הקיימים שלהן, אלא גם לחשוב מחדש על מודלים עסקיים. ציריך זיהתה זאת ומשקיעה במחקר על מודלים עסקיים חדשים.

תרחיש שלישי הוא רגולציה ופורמליזציה הדרגתית של סטנדרטים של בינה מלאכותית. חוק הבינה המלאכותית הנוכחי של האיחוד האירופי הוא רק ההתחלה. תקנות נוספות צפויות להגיע, בין אם בנוגע להסבר, למזעור הטיות או לאמינות האשראי של מערכות בינה מלאכותית. מצב זה עלול להוביל למצב שבו רק ספקי פתרונות בינה מלאכותית מיוחדים ומוסדרים בקפדנות עם אישורי אבטחה ותאימות אמיתיים יצליחו. כלי בינה מלאכותית גנריים של ענקיות טכנולוגיה עלולים להפוך ללא מספקים עבור תעשיות מוסדרות כמו ביטוח.

תרחיש רביעי, פחות סביר אך לא בלתי אפשרי, הוא תגובת נגד לאוטומציה של בינה מלאכותית בביטוח, המונעת על ידי ויכוח ציבורי על אובדן מקומות עבודה או אפליה. מצב זה עלול להוביל ללחץ פוליטי להגביל או לאסור בינה מלאכותית בהקשרים מסוימים. עם זאת, הדבר אינו סביר, שכן היתרונות הכלכליים גדולים מדי.

שיבושים פוטנציאליים שעלולים לשבש את המסלולים הללו:

1. פרצת נתונים מסיבית בחברת ביטוח גדולה פוגעת באופן מהותי באמון במערכות בינה מלאכותית
2. הוכחת השפעות מפלות של מערכות בינה מלאכותית במקרים בסיכון גבוה (כגון מקרה כמו שערוריית הגיוס של אמזון, אבל בביטוח), מה שגרם לתגובת נגד רגולטורית.
3. פריצת דרך בתחום הבינה המלאכותית מבוססת הסוכנים או מערכות החלטה אוטונומיות של בינה מלאכותית שתשנה עוד יותר את מודלי הביטוח
4. השפעות משולבות של שינויי אקלים ושיפור הערכת הסיכונים באמצעות בינה מלאכותית, המובילות לעיוותים עצומים בשוק (לדוגמה, כאשר בינה מלאכותית מזהה שאזורים מסוימים מסוכנים הרבה יותר ממה שהונח בעבר)

השלכות אסטרטגיות: הצורך בטרנספורמציה מתואמת

ניתוח אמפירי מצייר תמונה ברורה: פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים אינם אופציונליים עבור חברות ביטוח, אלא חיוניים. חוסר היעילות הנוכחי כה דרסטי, כוחות התחרות כה חזקים ודרישות הרגולציה כה ברורות, עד שחוסר מעש שקול למתן יתרון תחרותי למתחרים.

עבור קובעי מדיניות, משמעות הדבר היא שיש לחזק את המסגרת הרגולטורית (חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, GDPR, חוקי ביטוח לאומיים), אך גם לשלב אותה עם תמיכה מעשית לחברות ביטוח קטנות יותר. ללא תמיכה, עלולה להיווצר תעשיית ביטוח דו-שכבתית, שבה חברות ביטוח גדולות יישארו חדשניות ויאלצו חברות ביטוח קטנות יותר לרכוש או לצאת מהשוק.

עבור מנהלים בחברות ביטוח, ההשלכות האסטרטגיות ברורות. ניסוי פרויקטים בודדים של בינה מלאכותית אינו מספיק. חברות הביטוח חייבות:

1. פיתוח אסטרטגיית נתונים כלל-חברתית המתייחסת לנתונים כנכס קריטי.
2. פירקו או מודרניזו בהדרגה מערכות מדור קודם, אל תתקינו תיקונים ללא הרף.
3. אין לראות בבינה מלאכותית פרויקט מבודד, אלא מרכיב בלתי נפרד מהארכיטקטורה התפעולית.
4. שלבו ממשל תאימות וניהול תקנות ביישום הפרויקט כבר מההתחלה, ולא כמחשבה שלאחר מעשה.
5. קבלת החלטות אסטרטגיות לגבי יצירה לעומת קנייה לעומת שותפות: מתי הגיוני לפתח פתרונות בינה מלאכותית משלכם, ומתי ספק פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים הוא הבחירה הנכונה?

עבור משקיעים ובעלי עניין, התובנה הבסיסית היא שחברות ביטוח שמצליחות להתמודד עם השינוי הזה יכולות לצפות ליתרונות תחרותיים, רווחיות גבוהה יותר (באמצעות צמצום הונאות, יעילות עלויות ודיוק משופר בתמחור) ויחסי לקוחות חזקים יותר. חברות ביטוח שלא יעשו זאת יאבדו רלוונטיות בנוף תחרותי ורגולטורי הולך וגובר.

התזה המרכזית של ניתוח זה אינה שבינה מלאכותית היא אופציה טכנולוגית, אלא שבינה מלאכותית היא צורך אסטרטגי שיקבע את כדאיותן של חברות ביטוח בעשור הקרוב. פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים, שתצורתם נכונה ומעוגנים בממשל, הם הכלי הכלכלי להפיכת צורך זה למציאות.

Konrad Wolfenstein

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

קשר תחת וולפנשטיין ∂ xpert.digital

התקשר אלי מתחת +49 89 674 804 (מינכן)

לינקדאין
 

המומחיות הגלובלית שלנו בתעשייה ובעסקים בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה