Mesterséges intelligencia által vezérelt megoldások a biztosítási ágazatban a felügyelt mesterséges intelligenciával: Miért néz szembe a biztosítási ágazat a legnagyobb fordulópontjával?

A „digitális bénulás” vége: Hogyan menti meg a mesterséges intelligencia a biztosítási ágazatot?

Ami évtizedekig stabil, kockázatösszevonáson és fokozatos innováción alapuló üzleti modellként működött, most a technológiai adósság, a robbanásszerűen növekvő költségek és a szabályozási nyomás tökéletes viharával néz szembe. A számok magukért beszélnek: Míg a biztosítási csalások világszerte évente körülbelül 122 milliárd dolláros kártérítést okoznak, paradox módon a hagyományos vállalatok informatikai beruházásainak akár 90 százalékát is kizárólag elavult rendszerek karbantartására fordítják – ez egy „digitális bénulás”, amely elfojtja az innovációt.

A stagnálás ára azonban már nem csupán a hatékonyság csökkenése; egzisztenciális fenyegetéssé válik. Egy olyan korban, amikor a csalási minták egyre dinamikusabbak, és az ügyfelek valós idejű élményeket várnak el, a szabályzatok egyszerű kezelése már nem elegendő. Az iparág válasza a menedzselt mesterséges intelligencia megoldások stratégiai megvalósításában rejlik. Ezek a technológiák már nem opcionális trükkök, hanem a gigantikus „örökségcsapda” leküzdésének kulcsfontosságú eszközei, radikálisan felgyorsítva az olyan folyamatokat, mint a kárigények kezelése, és minden eddiginél pontosabban felmérve a kockázatokat.

A következő elemzés részletesen vizsgálja ennek az átalakulásnak a gazdasági vonatkozásait. Az olyan iparági óriások, mint az Allianz, IT-monolitjainak történelmi okaitól az új EU MI-törvény buktatóiig: Megvizsgáljuk, hogyan egyensúlyoznak a biztosítók a szigorú szabályozás és a szükséges automatizálás között. Ismerje meg, miért több a menedzselt MI, mint pusztán szoftver – ez a holnap versenyképességének infrastruktúrája –, és mely stratégiák fogják meghatározni a következő évtized nyerteseit és veszteseit.

Alkalmas:

• UNFRAME.AI: Felügyelt MI-megoldások biztosítási szektorban

Hogyan automatizálják a biztosítók a jövőjüket, vagy hogyan alakítják azt okosan?

A biztosítási ágazat kritikus fordulóponthoz érkezett, ahol a technológiai, gazdasági és szabályozási erők összefonódnak és alapvető változásokat kényszerítenek ki. A manuális folyamatokra, decentralizált adatstruktúrákra és fokozatos innovációkra évtizedek alatt épített biztosítási üzleti modell egyre nagyobb nyomás alá kerül. A valóság egyértelmű: a biztosítási ágazat jelenleg évente körülbelül 122 milliárd dollárt veszít vagyon- és balesetbiztosítási csalások miatt, Németországban pedig a veszteség meghaladja az évi 6 milliárd eurót. Ugyanakkor a biztosítótársaságok informatikai költségvetésének 70 százalékát elavult rendszerek karbantartására fordítják, amelyek egyre inkább összeomlanak saját bonyolultságuk alatt. A biztosítótársaságok kétharmada világszerte eddig nem tudta a mesterséges intelligenciát a kísérleti projekteken túl is kiterjeszteni, és integrálni a mindennapi működésébe.

Ez a helyzet nem pusztán hatékonysági rést ír le, hanem túlélési problémát. A biztosítási ágazatban alkalmazott menedzselt mesterséges intelligencia megoldások ezért nem technológiai trükkök vagy opcionális modernizációk, hanem stratégiai szükségszerűség, amely meghatározza a biztosítótársaságok versenyképességét, jövedelmezőségét és végső soron hosszú távú piaci életképességét. Ez a jelentés elemzi az átalakulási folyamat mögött meghúzódó gazdasági mozgatórugókat, intézményi szereplőket és piaci mechanizmusokat. Kiemeli, hogy a menedzselt mesterséges intelligencia rendszerek, mint integrált megoldásplatformok, hogyan teszik lehetővé a biztosítók számára, hogy leküzdjék a régi rendszereket, valós időben észleljék és megelőzzék a csalásokat, felgyorsítsák a kárigénylési folyamatokat, és skálázzák a személyre szabott ügyfélélményeket.

Alkalmas:

• Unframe mesterséges intelligencia rekordidő alatt átalakítja a vállalatok mesterséges intelligencia integrációját: Testreszabott megoldások órák vagy napok alatt

Az elektromechanikus adatfeldolgozástól a digitális bénulásig

A biztosítási ágazat jelenlegi helyzetének megértéséhez meg kell vizsgálni a technológiai fejlődését. Az Allianz például elsőként vezette be Európában a biztosítótársaságok közül az IBM 650 nagyszámítógépet 1956-ban. Ez egy áttörés volt, amely forradalmasította az adatfeldolgozást, és lehetővé tette a biztosítók számára, hogy hatékonyan kezeljenek több millió kötvényt. A következő évtizedekben ezeket a rendszereket folyamatosan bővítették és átalakították az új követelményeknek való megfelelés érdekében. Minden új funkció nem integrált, hanem rétegzett volt: a biztosítási adminisztráció, a kárigények feldolgozása, a számlázás és az ügyfélkezelés részben elszigetelt, részben összefonódó rendszerekként jelent meg.

Ez történelmileg érthető és gazdaságilag is megalapozott volt. A 20. század végéig az ilyen monolitikus rendszerek nemcsak a biztosítási szektorban, hanem gyakorlatilag az összes nagyobb pénzintézetben is a standard üzleti modellt jelentették. Akkoriban skálázhatóságot és jövedelmezőséget tettek lehetővé. Ezeket a rendszereket azonban elsősorban nem a rugalmasságra, a gyors iterációkra vagy a külső integrációra tervezték. Stabil, kiszámítható folyamatokra optimalizálták őket.

Az ezredforduló és az azt követő két évtized aztán feltárta ezeknek a döntéseknek a hátrányait. Ahogy a pénzügyi szolgáltatások világszerte nyomás alá kerültek az összeolvadások, az új szabályozások és az InsurTech cégek térnyerése miatt, a biztosítók egyre inkább olyan rendszerekre támaszkodtak, amelyeket maguk már nem értettek teljesen. Bizonyos esetekben a technikai függőségek mára annyira összetettek, hogy a biztosítótársaságoknál senki sem rendelkezik teljes áttekintéssel a saját szoftverarchitektúrájáról. Néhány olyan változtatás, amely triviálisnak tűnne, mint például egy második e-mail cím hozzáadása a rendszerhez, hatszámjegyű eurós költségekkel jár, mivel a rendszeren belül több száz helyen igényelnek módosításokat.

Az informatikai beruházások jól mutatják a probléma mértékét. Csak a német biztosítók növelték informatikai beruházásaikat 2024-ben rekordösszegű, 6,2 milliárd euróra, elsősorban a meglévő problémák megoldására, nem pedig a jövőbeli innovációkba való befektetésre. Ezen források nagy részét, becslések szerint 70-90 százalékát, egyszerűen a régi rendszerek karbantartására költik. Ez a gazdasági hatékonyság hiányának klasszikus példája: a vállalatok egyre nagyobb összegeket fizetnek azért, hogy ugyanazon szintű funkcionalitást fenntartsák, miközben versenyképességük csökken. A technikai adósság exponenciálisan növekszik, miközben az innovációba és a növekedésbe történő beruházások visszafogottak.

A fő tényezők elemzése: Rendszerszintű hiányosságok és az átalakulás ösztönző struktúrái

A biztosítási üzletág az aszimmetrikus információn, a kockázatok aggregációján és a díjlogikán alapul. A biztosítók adatokat gyűjtenek a kockázatokról, felmérik ezeket a kockázatokat, és ennek az értékelésnek az alapján számítják ki a díjakat. Ehhez az értékeléshez kombinálják a historikus adatokat, a külső információkat és a bevett számítási modelleket. Hagyományosan ezek manuális vagy félig automatizált folyamatok voltak. Egy biztosítónak több éves tapasztalatra volt szüksége ahhoz, hogy ezeket az értékeléseket következetesen elvégezze. A kárigények kezelése hasonló volt: a kárszakértőnek el kellett olvasnia a dokumentumokat, össze kellett hasonlítania a tényeket a kötvényben szereplő adatokkal, azonosítania kellett a csalás lehetséges jeleit, majd döntést kellett hoznia.

Ebben az összefüggésben a menedzselt mesterséges intelligencia megoldások katalitikus transzformátorként működnek. Lehetővé teszik, hogy ezeket a kognitív feladatokat ne csak gyorsabban, de pontosabban és skálázhatóbban is elvégezzük. De a gazdasági előny sokkal mélyebbre nyúlik:

Először is, a csalásmegelőzés kiemelkedő fontosságú. A vagyon- és balesetbiztosítási (P&C) biztosítási csalások okozta globálisan számszerűsített veszteségek körülbelül 122 milliárd dollárt tesznek ki évente. Németországban a becslések szerint ez az összeg meghaladja az évi 6 milliárd eurót, és ez a szám folyamatosan növekszik. A hagyományos csalásészlelés szabályrendszerekre támaszkodik: a gyanús mintákat szakértők határozzák meg, majd fixen beépítik a rendszerekbe. A probléma az, hogy a csalók alkalmazkodnak az ismert mintákhoz, új technikákat fejlesztenek ki, és kreatívabbá válnak. A gépi tanuláson alapuló csalásészlelés másképp működik: felismeri azokat a rendellenes mintákat, amelyeket az emberek korábban soha nem írtak le. A McKinsey elemzései azt mutatják, hogy a legmodernebb csalásészlelés 15-20 százalékkal növeli az észlelési arányt, miközben egyidejűleg 20-50 százalékkal csökkenti a téves riasztások számát. Ennek azonnali gazdasági következményei vannak: Kevesebb csalás kevesebb kifizetést jelent. Kevesebb téves riasztás kevesebb felesleges vizsgálatot és gyorsabb ellenőrzést jelent a becsületes biztosítottak számára.

Másodszor, a kárigény-feldolgozás hatékonysága jelentősen megnőtt. Egy nagy holland biztosító, amely mesterséges intelligencia alapú kárigény-feldolgozást vezetett be, az összes jogosult gépjármű-kárigény 91 százalékát automatizálta. A kárigényenkénti átlagos feldolgozási idő 46 százalékkal csökkent, az ügyfél-elégedettség (a Net Promoter Score-ral mérve) pedig 9 ponttal nőtt. Egy skandináv biztosító, amely dokumentumintelligencia-megoldásokat vezetett be, a bejövő dokumentumok 70 százalékánál valós időben, a manuális és késedelmes munka helyett helyes adatkinyerést és -értelmezést ért el. Ez nemcsak technikailag jelentős, hanem gazdaságilag is átalakító hatású volt: a kárszakértők mentesülhettek a rutinfeladatok alól, és ehelyett az összetett, nagy értékű esetekre koncentrálhattak, ahol az emberi szakértelem valóban értéket képvisel.

Harmadszor, a mesterséges intelligencia segítségével végzett dinamikus kockázatértékelés radikálisan javíthatja az árazási pontosságot. Míg a hagyományos kockázatértékelés néhány változón (életkor, vezetési előzmények, irányítószám) alapult, a mesterséges intelligencia modelljei több száz vagy ezer adatpontot képesek valós időben elemezni és kombinálni. Ez lehetővé teszi a pontosabb díjakat, amelyek a tényleges kockázatot tükrözik, az átlagos díjak helyett, amelyek az ügyfélkör nagy részét támogatják. Egy Allianz esettanulmány bemutatja, hogyan használja a BRIAN (Underwriter Guidance Tool) mesterséges intelligencia rendszer az adatintegrációt és a szemantikai elemzést kockázatalapú ajánlások kidolgozására, amelyek gyorsabban és hatékonyabban tájékoztatják a biztosítókat.

Negyedszer, a mesterséges intelligencia által vezérelt személyre szabás jelentősen javítja az ügyfelek megszerzését és megtartását. A generatív mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek lehetővé teszik a biztosítási ügyfelekkel való természetes nyelven való kommunikációt, automatizált önkiszolgáló megoldásokat kínálnak, és személyre szabott termékajánlásokat tesznek lehetővé. Egy ügyfélszolgálati tanácsadó, aki jellemzően munkanaponként 100 megkeresést kezel, megduplázhatja vagy megháromszorozhatja ezt a kapacitást mesterséges intelligencia által vezérelt asszisztensek segítségével, miközben egyidejűleg javítja a tanácsadás minőségét.

Ezek az eszközök azonban csak bizonyos intézményi feltételek mellett működnek. A legtöbb biztosító nem tudta megvalósítani ezeket a hatásokat, mivel a régi rendszereik nem elég rugalmasak a gyors integrációk támogatásához. Egy mesterséges intelligencia projekt egy hagyományos biztosítónál évekig is eltarthat, mivel minden új interfész több száz meglévő függőséget hoz létre. Ez a fő oka annak, hogy a biztosítók kétharmada világszerte még nem skálázta át a mesterséges intelligenciát a kísérleti projekteken túlra.

A jelenlegi helyzet: Adatvezérelt leltározás és kihívások

A globális mesterséges intelligencia piaca a biztosításokban kivételes ütemben növekszik. 2024-ben a biztosításokban a mesterséges intelligencia piacának értéke a forrástól függően körülbelül 6,44 és 11,33 milliárd dollár között mozgott. Az elkövetkező évtizedre vonatkozó előrejelzések drámaiak: a piac várhatóan 45,74 és 246 milliárd dollár közötti értékre fog növekedni 2031 és 2035 között, átlagosan 32 és 33 százalék közötti éves növekedési ütemmel.

Ezek a számok nem matematikai absztrakciók, hanem a valós gazdasági átalakulások kifejeződései. A biztosítók világszerte hatalmas összegeket fektetnek be mesterséges intelligencia technológiába, tehetségek toborzásába és átalakítási projektekbe. A legnagyobb biztosítók, mint például az Allianz, a Munich Re és a Zürich, befektetési egységeket, laboratóriumokat és kutatási partnerségeket hoztak létre. A Zürich bejelentette, hogy 2025-ben új mesterséges intelligencia laboratóriumot nyit a St. Galleni Egyetemmel és az ETH Zürich-kel együttműködve, hogy átalakítsa magát a biztosítási üzleti modellt. Az Allianz egy vállalati szintű adatplatformot épít, amely minden forrásból integrálja az adatokat, és így lehetővé teszi a mesterséges intelligencia alkalmazásokat.

De ezek a beruházások nem korlátlanok. Az erőforrások jellemzően a régi rendszerekben vannak lekötve. A német biztosítók évente nagyjából 5,9-6,2 milliárd eurót költenek informatikára, de ennek 70-90 százaléka a meglévő infrastruktúra fenntartására megy el. Ez azt jelenti, hogy ennek az összegnek csak 10-30 százaléka áll rendelkezésre valódi innovációra és jövőbeli beruházásokra. A kis és közepes méretű biztosítóknak még kevesebb erőforrásuk van. Ezért a mesterséges intelligencia megoldások gyors, integrált, egyetlen forrásból történő szállítása hatalmas előnyt jelent.

A legsürgetőbb kihívások a következők. Először is, az integráció technikai összetettsége: Minden biztosítótársaság egyedi, örökölt rendszerekből álló környezettel rendelkezik, mindegyik saját API-kkal, adatstruktúrákkal és üzleti logikával. Egy valódi megoldásszolgáltatónak nemcsak MI-algoritmusokat kell kínálnia, hanem egy konfigurálható csatlakozó keretrendszert is, amely alkalmazkodik ehhez a sokszínűséghez. Másodszor, a szabályozási összetettség: Az EU MI-törvényével, amely 2024 augusztusában lépett hatályba, és 2026 májusától lesz teljes mértékben alkalmazandó, a magas kockázatú MI-rendszerekre, különösen a kockázatértékelésre és árazásra szolgálókra, szigorú követelmények vonatkoznak az irányítás, a dokumentáció, az átláthatóság és az elfogultság minimalizálása tekintetében. Harmadszor, az adatvédelem és a bizalom kérdése: Az érzékeny ügyféladatokat, egészségügyi információkat és pénzügyi adatokat a legmagasabb szintű biztonsággal kell kezelni. A biztosítók nem szervezhetik ki ezeket az adatokat egyszerűen külső felhőszolgáltatóknak anélkül, hogy szabályozási kockázatokat vállalnának. Olyan megoldásokra van szükségük, amelyek helyben vagy ellenőrzött környezetben futnak, és auditnaplókat és teljes átláthatóságot kínálnak.

Felügyelt mesterséges intelligencia platform - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• Felügyelt AI platform

Gyakorlati esettanulmányok: Különböző átalakítási stratégiák összehasonlító elemzése

Az elemzés gyakorlati vonatkozásainak szemléltetésére hasznosak a különböző megközelítéseket alkalmazó esettanulmányok.

Az északi biztosító, amely mesterséges intelligencia alapú dokumentumintelligenciát vezetett be, bemutatja a szakaszos, folyamatspecifikus bevezetés útját. A vállalat évtizedes tapasztalattal rendelkezett a papír alapú és digitális dokumentumokkal a kárigények feldolgozásában. A manuális folyamat rendkívül összetett volt: beérkezett egy kárigény, a külső dokumentációt lefényképezték vagy beszkennelték, az alkalmazottak manuálisan elolvasták, és az adatokat különböző rendszerekbe másolták. A hibaszázalék jelentős volt. Az EY Fabric Document Intelligence segítségével ez a munkafolyamat átalakult. A dokumentumok hetven százalékát most már valós időben helyesen értelmezik, az adatokat pedig automatikusan kinyerik és továbbítják a háttérrendszerekbe. Ez a megoldás nem teljesen új fejlesztés volt, hanem inkább egy integrált komponens, amely a meglévő kárigény-kezelő rendszerekre épült. Az eredmény: Jelentősen gyorsabb kárigény-feldolgozás, csökkent hibák és az alkalmazottak, akik az analitikusabb, ügyfélközpontúbb feladatokra koncentrálhatnak.

Egy nagy holland biztosító egy még radikálisabb megközelítést mutat be: a hagyományos kárigény-döntések teljes automatizálását. Ennek a vállalatnak egy nagyon világos hipotézise volt: a gépjármű-kárigények körülbelül 91 százaléka szabványosított döntési logikát követ, és teljesen automatizálható lenne, ha egy rendszer megtanulná ezt a logikát. A biztosító egy mesterséges intelligenciával működő ügynököt képzett ki, aki a tapasztalt kárszakértők döntési mintáit modellezte. Az ügynököt a kárigények osztályozására, a kárigények feltételeinek felülvizsgálatára és az egyszerű esetek automatikus jóváhagyására tervezték. Ez a megvalósítás technikailag kihívást jelentett, mivel több tucat régi rendszer összekapcsolását igényelte. Az üzleti terv azonban annyira meggyőző volt, hogy a befektetés indokolt volt. A teljes bevezetés után az átlagos kárigény-feldolgozási idő 46 százalékkal csökkent, az összes jogosult gépjármű-kár 91 százaléka automatizált volt, és az ügyfél-elégedettség 9 NPS ponttal nőtt. Ez azonban nem az emberi munka teljes automatizálása volt, hanem inkább egy intelligens munkamegosztás: az ügynök a rutinfeladatokat végezte, míg az emberek a bonyolultakat vállalták.

Az Allianz globális szereplőként vállalati szintű adatintegrációs és mesterséges intelligencia stratégiai megközelítést alkalmaz. A vállalat felismerte, hogy a mesterséges intelligencia projektek csak akkor lehetnek fenntarthatóan sikeresek, ha az adatok minősége magas, és az adatok szervezeti szinten hozzáférhetők. Ezért az Allianz jelentős összegeket fektet be az Allianz Data Platformba, az adatkezelésbe és az adatvédelmi igazgatói pozíciókba az egyes működési egységein belül. Ez egy hosszú távú átalakulási út, de a fő problémát kezeli: a jó mesterséges intelligenciához jó adatokra van szükség, a jó adatokhoz pedig szervezeti struktúrára és kultúrára.

Ezzel szemben Zürich kutatási és innovációs megközelítést alkalmaz új MI Laboratóriumán keresztül. Zürich felismerte, hogy a meglévő MI-technológiák alkalmazása önmagában nem elegendő a valódi üzleti modell átalakításához. A vállalat vezető egyetemekkel működik együtt új MI-technológiák és -módszerek fejlesztése érdekében. A Laboratórium az ágensalapú MI-rendszerekre összpontosít, amelyek autonómabban működnek és összetett döntéseket tudnak hozni. Ez a jövő játéka, nem a hatékonyságnövekedés ma történő megvalósításáról szól.

Az összehasonlítás számos kulcsfontosságú megállapítást tár fel. Először is, nincs egyetlen csodaszer. A folyamatspecifikus mesterséges intelligencia megoldások (mint például a dokumentumintelligencia), a teljes folyamatautomatizálás (mint például a holland biztosító), a vállalati szintű adatstratégiák (Allianz) és az alapkutatás (Zürich) mind érvényesek, és különböző gazdasági kihívásokra adnak választ. Másodszor, a bevezetés sebessége kritikus versenytényező. Egy olyan rendszer, amely hónapok, nem pedig évek alatt bevezethető, gazdasági előnyöket kínál. Harmadszor, a meglévő rendszerekkel való integráció kulcsfontosságú. Azok a biztosítók, amelyek a mesterséges intelligenciát elszigetelt projektként alkalmazzák, korlátozott sikerrel járnak. Azok, akik integrálják a mesterséges intelligenciát a meglévő technológiai környezetükbe, hatékonyabban skálázódnak.

Alkalmas:

• Felügyelt AI vállalati megoldások Blueprint megközelítéssel: Paradigmaváltás az ipari AI integrációban

Jövőbeli fejlesztési irányok és lehetséges zavarok

Az eddigi elemzések alapján több lehetséges fejlődési irány is körvonalazható.

A legvalószínűbb forgatókönyv a biztosítási ágazat fokozatos széttöredezése. Az erőforrásokkal rendelkező nagy szereplők, mint például az Allianz, a Munich Re és a Zurich, sikeresen fogják skálázni a mesterséges intelligenciát és az adatintegrációt, ezáltal megszilárdítva versenyelőnyeiket. A szabályozói felügyelet alatt is innovatívak maradnak, mivel rendelkeznek a megfeleléshez szükséges erőforrásokkal. A közepes és kisebb biztosítók dilemmával szembesülnek: vagy jelentős összegeket fektetnek be a mesterséges intelligenciába és a modernizációba (ami rövid távon csökkenti a jövedelmezőségüket), vagy technológiailag lemaradnak és piaci részesedést veszítenek. Sokan a kiszervezést vagy a mesterséges intelligencia platformokkal (például a menedzselt mesterséges intelligencia megoldásokat kínáló szolgáltatókkal) való stratégiai partnerségeket választják. Ez konszolidációhoz vezethet, ahol a legnagyobb biztosítók vonzzák a legjobb mesterséges intelligencia tehetségeket, míg a kisebb biztosítók a forgalmazókhoz fordulnak, vagy niche stratégiákat követnek.

Egy másik valószínű forgatókönyv az új biztosítási modellek megjelenése, amelyek alapvetően a mesterséges intelligenciára és az adatelemzésre épülnek. Az új InsurTech cégek, vagyis a biztosítási szektorba belépő technológiai vállalatok (mint például a Google a biztosítási szektorban) kevesebb technikai adóssággal rendelkeznek, és a nulláról integrálhatják a mesterséges intelligenciát az architektúrájukba. Gyorsan uralhatják a niche vertikális piacokat. Ez nyomást gyakorol a már meglévő biztosítókra, hogy ne csak optimalizálják meglévő folyamataikat, hanem újragondolják üzleti modelljeiket is. A Zürich felismerte ezt, és az új üzleti modellek kutatásába fektet be.

Egy harmadik forgatókönyv a mesterséges intelligencia szabványok fokozatos szabályozása és formalizálása. A jelenlegi uniós mesterséges intelligencia törvény csak a kezdet. További szabályozások várhatóak, legyen szó akár a magyarázhatóságról, az elfogultság minimalizálásáról vagy a mesterséges intelligencia rendszerek hitelképességéről. Ez olyan helyzethez vezethet, ahol csak a speciális, szigorúan szabályozott, valódi biztonsági és megfelelőségi tanúsítványokkal rendelkező mesterséges intelligencia megoldásokat kínáló szolgáltatók lehetnek sikeresek. A technológiai óriások generikus mesterséges intelligencia eszközei alkalmatlanná válhatnak olyan szabályozott iparágak számára, mint a biztosítás.

Egy negyedik, kevésbé valószínű, de nem lehetetlen forgatókönyv a mesterséges intelligencia automatizálásával szembeni negatív reakció a biztosítási szektorban, amelyet a munkahelyek elvesztéséről vagy a diszkriminációról szóló nyilvános vita vált ki. Ez politikai nyomáshoz vezethet a mesterséges intelligencia bizonyos helyzetekben történő korlátozására vagy betiltására. Ez azonban nem valószínű, mivel a gazdasági előnyök túl nagyok.

Lehetséges zavarok, amelyek felboríthatják ezeket az útvonalakat:

1. Egy nagy biztosítónál történt hatalmas adatlopás alapjaiban rombolja a mesterséges intelligencia rendszereibe vetett bizalmat
2. A mesterséges intelligencia rendszereinek diszkriminatív hatásait igazolták magas kockázatú esetekben (például az Amazon felvételi botrányához hasonló ügyben, de a biztosítási szektorban), ami szabályozási negatív reakciót váltott ki.
3. Áttörés az ügynökalapú mesterséges intelligenciában vagy az autonóm mesterséges intelligencia döntési rendszerekben, amelyek tovább alakítják a biztosítási modelleket
4. Az éghajlatváltozás és a mesterséges intelligencia általi javuló kockázatértékelés együttes hatásai hatalmas piaci torzulásokhoz vezetnek (például amikor a mesterséges intelligencia felismeri, hogy bizonyos régiók sokkal kockázatosabbak, mint azt korábban feltételezték)

Stratégiai következmények: Az összehangolt átalakulás szükségessége

Az empirikus elemzés egyértelmű képet fest: a menedzselt mesterséges intelligencia megoldások nem opcionálisak a biztosítók számára, hanem elengedhetetlenek. A jelenlegi hatékonyságcsökkenés annyira drasztikus, a versenyerők annyira erősek, a szabályozási követelmények pedig annyira egyértelműek, hogy a tétlenség egyenértékű a versenytársak versenyelőnyének biztosításával.

A döntéshozók számára ez azt jelenti, hogy meg kell erősíteni a szabályozási keretet (EU MI törvény, GDPR, nemzeti biztosítási törvények), de ezt a kisebb biztosítók gyakorlati támogatásával is kombinálni kell. Támogatás nélkül egy kétszintű biztosítási ágazat alakulhat ki, amelyben a nagy biztosítók továbbra is innovatívak maradnak, és a kisebb biztosítókat arra kényszerítik, hogy vagy felvásárolják, vagy kilépjenek a piacról.

A biztosítási vezetők számára a stratégiai következmények egyértelműek. Az egyes MI-projektek kipróbálása nem elegendő. A biztosítóknak a következőket kell tenniük:

1. Dolgozzon ki egy vállalat egészére kiterjedő adatstratégiát, amely az adatokat kritikus eszközként kezeli.
2. Fokozatosan szereld le vagy modernizáld a régi rendszereket, ne telepíts végtelenül javításokat.
3. A mesterséges intelligenciát nem szabad elszigetelt projektként tekinteni, hanem a működési architektúra szerves részének.
4. A projektirányítást és a megfelelőséget a kezdetektől fogva integrálja a projekt megvalósításába, ne csak utólagos szempontként.
5. Stratégiai döntések meghozatala a gyártás, a vásárlás és a partnerség között: Mikor van értelme saját MI-megoldásokat fejleszteni, és mikor a megfelelő választás egy felügyelt MI-megoldásokat kínáló szolgáltató?

A befektetők és az érdekelt felek számára az alapvető felismerés az, hogy azok a biztosítók, akik sikeresen navigálnak ebben az átalakulásban, versenyelőnyre, magasabb jövedelmezőségre (a csalások csökkentése, a költséghatékonyság és a jobb árképzési pontosság révén), valamint erősebb ügyfélkapcsolatokra számíthatnak. Azok a biztosítók, akik ezt nem teszik meg, elveszítik jelentőségüket az egyre versenyképesebb és szabályozási környezetben.

Az elemzés központi tézise tehát nem az, hogy a mesterséges intelligencia egy technológiai lehetőség, hanem az, hogy a mesterséges intelligencia egy stratégiai szükségszerűség, amely meghatározza a biztosítótársaságok életképességét a következő évtizedben. A megfelelően konfigurált és az irányításba ágyazott menedzselt MI-megoldások jelentik azt a gazdasági eszközt, amely ezt a szükségszerűséget valósággá alakítja.

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

hívj +49 89 674 804 (München) alatt

LinkedIn
 

Globális iparági és üzleti szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni