Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w branży ubezpieczeniowej dzięki Managed AI: Dlaczego branża ubezpieczeniowa stoi w obliczu największego przełomu.

Koniec „cyfrowego paraliżu”: jak zarządzana sztuczna inteligencja ratuje branżę ubezpieczeniową

To, co przez dekady funkcjonowało jako stabilny model biznesowy oparty na agregacji ryzyka i stopniowej innowacji, obecnie zmaga się z burzą długu technologicznego, rosnącymi kosztami i presją regulacyjną. Liczby mówią same za siebie: podczas gdy roszczenia z tytułu oszustw ubezpieczeniowych sięgają na całym świecie około 122 miliardów dolarów rocznie, paradoksalnie, nawet 90% inwestycji w IT tradycyjnych firm przeznaczane jest wyłącznie na utrzymanie przestarzałych systemów – to „cyfrowy paraliż”, który hamuje innowacje.

Jednak ceną stagnacji nie jest już tylko utrata wydajności; staje się ona zagrożeniem egzystencjalnym. W erze, w której schematy oszustw stają się coraz bardziej dynamiczne, a klienci oczekują obsługi w czasie rzeczywistym, samo zarządzanie polisami już nie wystarcza. Odpowiedzią branży jest strategiczne wdrożenie zarządzanych rozwiązań AI. Technologie te nie są już opcjonalnym gadżetem, ale kluczową dźwignią pozwalającą pokonać gigantyczną „pułapkę dziedziczenia”, radykalnie przyspieszając procesy takie jak obsługa roszczeń i umożliwiając dokładniejszą niż kiedykolwiek wcześniej ocenę ryzyka.

Poniższa analiza szczegółowo analizuje ekonomię tej transformacji. Od historycznych przyczyn monolitów IT w branżowych gigantach, takich jak Allianz, po pułapki nowej unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act): badamy, jak ubezpieczyciele radzą sobie z utrzymaniem równowagi między ścisłymi regulacjami a niezbędną automatyzacją. Dowiedz się, dlaczego zarządzana sztuczna inteligencja to coś więcej niż oprogramowanie – to infrastruktura dla konkurencyjności jutra – i jakie strategie zadecydują o zwycięzcach i przegranych nadchodzącej dekady.

Nadaje się do:

• UNFRAME.AI: zarządzane rozwiązania AI dla branży ubezpieczeniowej

Jak ubezpieczyciele automatyzują swoją przyszłość lub sprytnie ją kształtują

Branża ubezpieczeniowa znajduje się w krytycznym momencie zwrotnym, w którym siły technologiczne, ekonomiczne i regulacyjne zbiegają się, wymuszając fundamentalne zmiany. Model biznesowy branży ubezpieczeniowej, budowany przez dekady na manualnych procesach, zdecentralizowanych strukturach danych i stopniowych innowacjach, znajduje się pod coraz większą presją. Rzeczywistość jest jednoznaczna: sektor ubezpieczeniowy traci obecnie około 122 miliardów dolarów rocznie z powodu oszustw majątkowych i osobowych, a same Niemcy ponoszą straty przekraczające 6 miliardów euro rocznie. Jednocześnie 70% budżetów IT firm ubezpieczeniowych jest przeznaczane na utrzymanie przestarzałych systemów, które coraz częściej zawodzą pod ciężarem własnej złożoności. Dwie trzecie ubezpieczycieli na całym świecie jak dotąd nie zdołało rozszerzyć sztucznej inteligencji poza projekty pilotażowe i zintegrować jej z codziennymi działaniami.

Ta sytuacja opisuje nie tylko lukę w wydajności, ale także problem przetrwania. Rozwiązania z zakresu zarządzanej sztucznej inteligencji (MAA) dla branży ubezpieczeniowej nie są zatem technologiczną sztuczką ani opcjonalną modernizacją, lecz strategiczną koniecznością, która decyduje o konkurencyjności, rentowności, a ostatecznie o długoterminowej stabilności rynkowej firm ubezpieczeniowych. Niniejszy raport analizuje czynniki ekonomiczne, podmioty instytucjonalne i mechanizmy rynkowe stojące za tym procesem transformacji. Podkreśla, jak zarządzane systemy MAA, jako zintegrowane platformy rozwiązań, umożliwiają ubezpieczycielom pokonywanie ograniczeń przestarzałych systemów, wykrywanie i zapobieganie oszustwom w czasie rzeczywistym, przyspieszanie procesów obsługi roszczeń oraz skalowanie spersonalizowanych doświadczeń klientów.

Nadaje się do:

• Unframe AI przekształca integrację sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw w rekordowym czasie: rozwiązania szyte na miarę w ciągu kilku godzin lub dni

Od elektromechanicznego przetwarzania danych do paraliżu cyfrowego

Aby zrozumieć obecną sytuację w branży ubezpieczeniowej, należy przyjrzeć się jej rozwojowi technologicznemu. Na przykład Allianz był pierwszą firmą ubezpieczeniową w Europie, która wprowadziła komputer mainframe IBM 650 w 1956 roku. Był to przełom, który zrewolucjonizował przetwarzanie danych i umożliwił ubezpieczycielom efektywne zarządzanie milionami polis. W kolejnych dekadach systemy te były stale rozwijane i dostosowywane do nowych wymagań. Każda nowa funkcja nie była zintegrowana, lecz warstwowa: administracja ubezpieczeń, przetwarzanie roszczeń, fakturowanie i zarządzanie klientami powstawały jako systemy częściowo odizolowane, a częściowo powiązane.

Było to zrozumiałe historycznie i uzasadnione ekonomicznie. Do końca XX wieku takie monolityczne systemy stanowiły standardowy model biznesowy nie tylko w branży ubezpieczeniowej, ale praktycznie we wszystkich głównych instytucjach finansowych. W tamtym czasie zapewniały one skalowalność i rentowność. Jednak systemy te nie były projektowane przede wszystkim z myślą o elastyczności, szybkich iteracjach czy integracji zewnętrznej. Były zoptymalizowane pod kątem stabilności i przewidywalności procesów.

Przełom tysiącleci i kolejne dwie dekady obnażyły ​​wady tych decyzji. W obliczu presji, jaką światowe usługi finansowe odczuwały w związku z fuzjami, nowymi regulacjami i rozwojem InsurTechów, ubezpieczyciele stawali się coraz bardziej uzależnieni od systemów, których sami już w pełni nie rozumieli. W niektórych przypadkach zależności techniczne są obecnie tak złożone, że nikt w firmie ubezpieczeniowej nie ma pełnego wglądu w architekturę własnego oprogramowania. Niektóre pozornie błahe zmiany, takie jak dodanie drugiego adresu e-mail do systemu, generują koszty rzędu sześciu cyfr w euro, ponieważ wymagają korekt w setkach miejsc w systemie.

Inwestycje w IT ilustrują skalę problemu. Tylko niemieccy ubezpieczyciele zwiększyli swoje inwestycje w IT do rekordowych 6,2 mld euro w 2024 roku, głównie po to, by rozwiązać istniejące problemy, a nie inwestować w przyszłe innowacje. Znaczna część tych środków, szacowana na 70–90%, jest przeznaczana na utrzymanie przestarzałych systemów. Stanowi to klasyczny przykład nieefektywności ekonomicznej: firmy płacą coraz wyższe kwoty, aby utrzymać ten sam poziom funkcjonalności, podczas gdy ich konkurencyjność spada. Dług techniczny rośnie wykładniczo, a inwestycje w innowacje i rozwój są hamowane.

Analiza czynników kluczowych: Nieefektywności systemowe i struktury motywacyjne transformacji

Działalność ubezpieczeniowa opiera się na asymetrii informacji, agregacji ryzyka i logice składek. Ubezpieczyciele gromadzą dane o ryzyku, oceniają je i na tej podstawie obliczają składki. W ramach tej oceny łączą dane historyczne, informacje zewnętrzne i ustalone modele kalkulacyjne. Tradycyjnie były to procesy ręczne lub półautomatyczne. Underwriter potrzebował wieloletniego doświadczenia, aby konsekwentnie przeprowadzać te oceny. Podobnie wyglądała obsługa roszczeń: likwidator szkód musiał zapoznać się z dokumentami, porównać fakty z polisą, zidentyfikować potencjalne oznaki oszustwa, a następnie podjąć decyzję.

W tym kontekście zarządzane rozwiązania AI działają jak katalizator. Umożliwiają one nie tylko szybsze, ale także precyzyjniejsze i bardziej skalowalne wykonywanie zadań kognitywnych. Jednak dźwignia ekonomiczna sięga znacznie głębiej:

Po pierwsze, zapobieganie oszustwom ma kluczowe znaczenie. Globalnie szacowane straty spowodowane oszustwami ubezpieczeniowymi w ubezpieczeniach majątkowych i osobowych (P&C) wynoszą około 122 miliardów dolarów rocznie. W Niemczech szacunki te przekraczają 6 miliardów euro rocznie i stale rosną. Konwencjonalne wykrywanie oszustw opiera się na zestawach reguł: podejrzane wzorce są definiowane przez ekspertów, a następnie zakodowane w systemach. Problem polega na tym, że oszuści dostosowują się do znanych wzorców, opracowują nowe techniki i stają się bardziej kreatywni. Wykrywanie oszustw oparte na uczeniu maszynowym działa inaczej: rozpoznaje anomalie, których ludzie nigdy wcześniej nie opisywali. Analizy McKinsey pokazują, że najnowocześniejsze metody wykrywania oszustw zwiększają wskaźnik wykrywalności o 15 do 20 procent, jednocześnie zmniejszając liczbę fałszywych trafień o 20 do 50 procent. Ma to natychmiastowe konsekwencje ekonomiczne: mniej oszustw oznacza mniej wypłat odszkodowań. Mniej fałszywych trafień oznacza mniej niepotrzebnych dochodzeń i szybszą weryfikację uczciwych ubezpieczonych.

Po drugie, nastąpił ogromny wzrost efektywności w procesie obsługi roszczeń. Duży holenderski ubezpieczyciel, który wdrożył przetwarzanie roszczeń oparte na sztucznej inteligencji, osiągnął automatyzację 91% wszystkich kwalifikujących się roszczeń komunikacyjnych. Średni czas przetwarzania roszczenia skrócił się o 46%, a poziom satysfakcji klienta (mierzony wskaźnikiem Net Promoter Score) wzrósł o 9 punktów. Nordycki ubezpieczyciel, który wprowadził rozwiązania z zakresu inteligencji dokumentowej, osiągnął prawidłową ekstrakcję i interpretację danych dla 70% przychodzących dokumentów w czasie rzeczywistym, zamiast ręcznego przetwarzania i opóźnień. Miało to nie tylko istotne znaczenie techniczne, ale również transformacyjne znaczenie ekonomiczne: likwidatorzy szkód mogli uwolnić się od rutynowych zadań i skupić się na złożonych sprawach o wysokiej wartości, w których ludzkie doświadczenie i wiedza rzeczywiście wnoszą wartość dodaną.

Po trzecie, dynamiczna ocena ryzyka za pomocą sztucznej inteligencji (AI) umożliwia radykalną poprawę dokładności wyceny. Podczas gdy tradycyjne oceny ryzyka opierały się na kilku zmiennych (wiek, historia jazdy, kod pocztowy), modele AI potrafią analizować i łączyć setki, a nawet tysiące punktów danych w czasie rzeczywistym. Pozwala to na bardziej precyzyjne określanie składek, odzwierciedlających rzeczywiste ryzyko, a nie średnie składki, które pokrywają znaczną część bazy klientów. Studium przypadku Allianz pokazuje, jak system AI BRIAN (Underwriter Guidance Tool) wykorzystuje integrację danych i analizę semantyczną, aby dostarczać rekomendacje oparte na ryzyku, które informują analityków szybciej i skuteczniej.

Po czwarte, personalizacja oparta na sztucznej inteligencji znacząco usprawnia pozyskiwanie i retencję klientów. Generatywna sztuczna inteligencja i rozbudowane modele językowe umożliwiają komunikację z klientami ubezpieczeń w języku naturalnym, oferowanie zautomatyzowanych rozwiązań samoobsługowych i udzielanie spersonalizowanych rekomendacji produktów. Doradca klienta, który zazwyczaj obsługuje 100 zapytań dziennie, może podwoić lub potroić tę wydajność dzięki asystentom AI, jednocześnie podnosząc jakość udzielanych porad.

Jednak te dźwignie działają tylko w określonych warunkach instytucjonalnych. Większość ubezpieczycieli nie była w stanie osiągnąć tych efektów, ponieważ ich dotychczasowe systemy nie były wystarczająco elastyczne, aby obsługiwać szybką integrację. Projekt sztucznej inteligencji w tradycyjnym ubezpieczycielu może trwać lata, ponieważ każdy nowy interfejs generuje setki istniejących zależności. To główny powód, dla którego dwie trzecie ubezpieczycieli na całym świecie nie rozszerzyło jeszcze zakresu sztucznej inteligencji poza projekty pilotażowe.

Obecna sytuacja: Inwentaryzacja oparta na danych i wyzwania

Globalny rynek sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach rośnie w wyjątkowym tempie. W 2024 roku wartość rynku sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach szacowano na około 6,44–11,33 mld dolarów, w zależności od źródła. Prognozy na nadchodzącą dekadę są spektakularne: przewiduje się, że do 2031–2035 roku rynek ten wzrośnie do wartości od 45,74 do 246 mld dolarów, ze średniorocznym tempem wzrostu na poziomie 32–33%.

Te liczby nie są matematycznymi abstrakcjami, lecz wyrazem rzeczywistych transformacji gospodarczych. Ubezpieczyciele na całym świecie inwestują ogromne sumy w technologie sztucznej inteligencji (AI), pozyskiwanie talentów i projekty transformacyjne. Najwięksi ubezpieczyciele, tacy jak Allianz, Munich Re i Zurich, utworzyli jednostki inwestycyjne, laboratoria i partnerstwa badawcze. Zurich ogłosił otwarcie nowego laboratorium AI w 2025 roku we współpracy z Uniwersytetem St. Gallen i ETH Zurich, aby przekształcić sam model biznesowy ubezpieczeń. Allianz buduje platformę danych obejmującą całe przedsiębiorstwo, aby integrować dane ze wszystkich źródeł, umożliwiając w ten sposób zastosowanie AI.

Jednak te inwestycje nie są nieograniczone. Zasoby są zazwyczaj zamrożone w starszych systemach. Niemieccy ubezpieczyciele wydają rocznie około 5,9–6,2 mld euro na IT, ale 70–90% tej kwoty przeznaczane jest na utrzymanie istniejącej infrastruktury. Oznacza to, że tylko 10–30% tej kwoty jest dostępne na rzeczywiste innowacje i przyszłe inwestycje. Małe i średnie firmy ubezpieczeniowe dysponują jeszcze mniejszymi zasobami. Dlatego szybkie i zintegrowane dostarczanie rozwiązań AI z jednego źródła jest ogromną zaletą.

Najpilniejsze wyzwania są następujące. Po pierwsze, techniczna złożoność integracji: Każda firma ubezpieczeniowa ma unikalny system starszych systemów, z których każdy ma własne interfejsy API, struktury danych i logikę biznesową. Prawdziwy dostawca rozwiązań musi oferować nie tylko algorytmy sztucznej inteligencji, ale także konfigurowalną strukturę łączników, która dostosowuje się do tej różnorodności. Po drugie, złożoność regulacyjna: Zgodnie z unijną ustawą o sztucznej inteligencji, która weszła w życie w sierpniu 2024 r. i będzie w pełni stosowana od maja 2026 r., systemy sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka, zwłaszcza te służące do oceny ryzyka i wyceny, podlegają surowym wymogom dotyczącym zarządzania, dokumentacji, przejrzystości i minimalizacji stronniczości. Po trzecie, kwestia ochrony danych i zaufania: Wrażliwe dane klientów, informacje o stanie zdrowia i dane finansowe muszą być obsługiwane z zachowaniem najwyższego poziomu bezpieczeństwa. Ubezpieczyciele nie mogą po prostu zlecać tych danych zewnętrznym dostawcom usług w chmurze bez narażania się na ryzyko regulacyjne. Potrzebują rozwiązań, które działają lokalnie lub w kontrolowanych środowiskach, oferując ścieżki audytu i pełną przejrzystość.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Studia przypadków z praktyki: Analiza porównawcza różnych strategii transformacyjnych

Aby zilustrować praktyczne implikacje tej analizy, pomocne są studia przypadków wykorzystujące różne podejścia.

Nordycki ubezpieczyciel, który wdrożył inteligencję dokumentową opartą na sztucznej inteligencji, ilustruje ścieżkę swojego etapowego, specyficznego dla procesu wdrożenia. Firma miała dziesięciolecia doświadczenia w obsłudze dokumentów papierowych i cyfrowych w procesie roszczeń. Proces ręczny był bardzo złożony: roszczenie wpływało, dokumentacja zewnętrzna była fotografowana lub skanowana, pracownicy czytali ją ręcznie i kopiowali dane do różnych systemów. Wskaźniki błędów były znaczące. Dzięki EY Fabric Document Intelligence ten obieg pracy uległ transformacji. Siedemdziesiąt procent dokumentów jest teraz poprawnie interpretowanych w czasie rzeczywistym, a dane są automatycznie wyodrębniane i przesyłane do systemów zaplecza. To rozwiązanie nie było całkowicie nowym rozwiązaniem, lecz zintegrowanym komponentem zbudowanym na istniejących systemach zarządzania roszczeniami. Rezultat: znacznie szybsze przetwarzanie roszczeń, mniej błędów i pracownicy, którzy mogli skupić się na bardziej analitycznych, zorientowanych na klienta zadaniach.

Jeden z głównych holenderskich ubezpieczycieli prezentuje jeszcze bardziej radykalne podejście: całkowitą automatyzację tradycyjnych decyzji dotyczących roszczeń. Firma ta miała bardzo jasną hipotezę: około 91 procent wszystkich roszczeń komunikacyjnych podlega standardowej logice decyzyjnej i mogłoby zostać w pełni zautomatyzowane, gdyby system nauczył się tej logiki. Ubezpieczyciel przeszkolił agenta AI, który modelował wzorce decyzyjne doświadczonych likwidatorów szkód. Agent został zaprojektowany do klasyfikowania roszczeń, przeglądania warunków roszczeń i automatycznego zatwierdzania prostych przypadków. Ta implementacja była technicznie trudna, ponieważ wymagała połączenia dziesiątek starszych systemów. Jednak uzasadnienie biznesowe było tak przekonujące, że inwestycja była uzasadniona. Po pełnej implementacji średni czas przetwarzania roszczeń skrócił się o 46 procent, 91 procent wszystkich kwalifikujących się roszczeń komunikacyjnych zostało zautomatyzowanych, a satysfakcja klientów wzrosła o 9 punktów NPS. Nie była to jednak całkowita automatyzacja pracy ludzkiej, a raczej inteligentny podział pracy: agent zajmował się rutynowymi zadaniami, podczas gdy ludzie brali na siebie złożoność.

Allianz, jako globalny gracz, realizuje strategię integracji danych i sztucznej inteligencji (AI) w całej firmie. Firma uznała, że ​​projekty AI przynoszą trwałe sukcesy tylko wtedy, gdy jakość danych jest wysoka i są one dostępne w całej organizacji. Dlatego Allianz intensywnie inwestuje w platformę danych Allianz, zarządzanie danymi oraz stanowiska Chief Data Officer w poszczególnych jednostkach operacyjnych. To długoterminowa ścieżka transformacji, ale rozwiązuje ona sedno problemu: dobra AI potrzebuje dobrych danych, a dobre dane wymagają struktury i kultury organizacyjnej.

Z kolei Zurich realizuje podejście oparte na badaniach i innowacjach w swoim nowym Laboratorium Sztucznej Inteligencji (AI Lab). Zurich uznał, że samo zastosowanie istniejących technologii AI nie wystarczy do rzeczywistej transformacji modelu biznesowego. Firma nawiązała współpracę z wiodącymi uniwersytetami w celu opracowania nowych technologii i metod AI. Laboratorium koncentruje się na agentowych systemach AI, które działają bardziej autonomicznie i mogą podejmować złożone decyzje. To gra na przyszłość, a nie na osiąganiu wzrostu wydajności już dziś.

Porównanie ujawnia kilka kluczowych wniosków. Po pierwsze, nie ma jednego, idealnego rozwiązania. Rozwiązania AI dedykowane konkretnym procesom (takie jak Document Intelligence), pełna automatyzacja procesów (jak holenderski ubezpieczyciel), strategie zarządzania danymi w skali całego przedsiębiorstwa (Allianz) oraz badania podstawowe (Zurich) są trafne i odpowiadają na różne wyzwania ekonomiczne. Po drugie, szybkość wdrożenia jest kluczowym czynnikiem konkurencyjności. System, który można wdrożyć w ciągu miesięcy, a nie lat, oferuje korzyści ekonomiczne. Po trzecie, kluczowa jest integracja z istniejącymi systemami. Ubezpieczyciele, którzy wdrażają AI jako odizolowany projekt, odnoszą ograniczony sukces. Ci, którzy integrują AI z istniejącym środowiskiem technologicznym, zwiększają swoją skalę działania.

Nadaje się do:

• Zarządzane rozwiązania dla przedsiębiorstw z zakresu sztucznej inteligencji (AI) z podejściem Blueprint: zmiana paradygmatu w integracji przemysłowej AI

Przyszłe ścieżki rozwoju i potencjalne zakłócenia

Na podstawie przeprowadzonej dotychczas analizy można określić kilka prawdopodobnych ścieżek rozwoju.

Najbardziej prawdopodobnym scenariuszem jest postępująca fragmentacja branży ubezpieczeniowej. Duzi gracze dysponujący zasobami, tacy jak Allianz, Munich Re i Zurich, z powodzeniem skalują sztuczną inteligencję i integrację danych, konsolidując w ten sposób swoją przewagę konkurencyjną. Zachowają również innowacyjność w warunkach nadzoru regulacyjnego, ponieważ dysponują zasobami umożliwiającymi zapewnienie zgodności z przepisami. Średniej wielkości i mniejsze firmy ubezpieczeniowe staną przed dylematem: albo zainwestują znaczne środki w sztuczną inteligencję i modernizację (co w krótkim okresie obniży ich rentowność), albo pozostaną w tyle technologicznie i stracą udziały w rynku. Wiele z nich zdecyduje się na outsourcing lub strategiczne partnerstwa z platformami sztucznej inteligencji (takimi jak dostawcy zarządzanych rozwiązań AI). Może to prowadzić do konsolidacji, w której najwięksi ubezpieczyciele przyciągną najlepszych specjalistów z zakresu sztucznej inteligencji, podczas gdy mniejsze firmy zwrócą się do dystrybutorów lub będą realizować strategie niszowe.

Drugim prawdopodobnym scenariuszem jest pojawienie się nowych modeli ubezpieczeniowych opartych na sztucznej inteligencji i analityce danych. Nowe InsurTechy, czyli firmy technologiczne wchodzące do sektora ubezpieczeniowego (jak Google w branży ubezpieczeniowej), mają mniej długu technicznego i mogą od podstaw integrować sztuczną inteligencję ze swoją architekturą. Mogłyby szybko zdominować niszowe rynki pionowe. Wywiera to presję na uznanych ubezpieczycieli, aby nie tylko zoptymalizowali swoje istniejące procesy, ale także przemyśleli swoje modele biznesowe. Zurich to dostrzegł i inwestuje w badania nad nowymi modelami biznesowymi.

Trzecim scenariuszem jest stopniowa regulacja i formalizacja standardów AI. Obecna unijna ustawa o AI to dopiero początek. Oczekuje się, że pojawią się dalsze regulacje, dotyczące zarówno wyjaśnialności, minimalizacji stronniczości, jak i wiarygodności kredytowej systemów AI. Może to doprowadzić do sytuacji, w której sukces odniosą jedynie wyspecjalizowani, ściśle regulowani dostawcy rozwiązań AI z autentycznymi certyfikatami bezpieczeństwa i zgodności. Generyczne narzędzia AI oferowane przez gigantów technologicznych mogą okazać się niewystarczające dla regulowanych branż, takich jak ubezpieczenia.

Czwarty scenariusz, mniej prawdopodobny, ale nie niemożliwy, to sprzeciw wobec automatyzacji AI w ubezpieczeniach, napędzany debatą publiczną na temat utraty miejsc pracy lub dyskryminacji. Mogłoby to doprowadzić do presji politycznej na ograniczenie lub zakazanie AI w niektórych kontekstach. Jest to jednak mało prawdopodobne, ponieważ korzyści ekonomiczne są zbyt duże.

Potencjalne zakłócenia, które mogłyby zakłócić te ścieżki:

1. Masowe naruszenie bezpieczeństwa danych w dużym towarzystwie ubezpieczeniowym zasadniczo podważa zaufanie do systemów sztucznej inteligencji
2. Udowodniono dyskryminacyjne skutki stosowania systemów sztucznej inteligencji w przypadkach wysokiego ryzyka (np. w przypadku skandalu związanego z zatrudnieniem w Amazonie w branży ubezpieczeniowej), co wywołało negatywną reakcję organów regulacyjnych.
3. Przełom w dziedzinie sztucznej inteligencji opartej na agentach lub autonomicznych systemach decyzyjnych opartych na sztucznej inteligencji, który jeszcze bardziej przekształci modele ubezpieczeniowe
4. Połączone skutki zmiany klimatu i ulepszonej oceny ryzyka za pomocą sztucznej inteligencji prowadzą do ogromnych zakłóceń na rynku (na przykład gdy sztuczna inteligencja rozpozna, że ​​niektóre regiony są znacznie bardziej ryzykowne, niż wcześniej zakładano)

Implikacje strategiczne: potrzeba skoordynowanej transformacji

Analiza empiryczna maluje jasny obraz: zarządzane rozwiązania AI nie są opcjonalne dla ubezpieczycieli, lecz niezbędne. Obecna nieefektywność jest tak drastyczna, siły konkurencyjne tak silne, a wymogi regulacyjne tak jasne, że bezczynność jest równoznaczna z uzyskaniem przewagi konkurencyjnej.

Dla decydentów oznacza to konieczność wzmocnienia ram regulacyjnych (unijnej ustawy o sztucznej inteligencji, RODO, krajowych przepisów ubezpieczeniowych), ale także połączenia ich z praktycznym wsparciem dla mniejszych ubezpieczycieli. Bez wsparcia może powstać dwupoziomowy sektor ubezpieczeń, w którym duzi ubezpieczyciele będą nadal innowacyjni i zmuszą mniejszych do przejęcia lub wycofania się z rynku.

Dla kadry zarządzającej firmami ubezpieczeniowymi implikacje strategiczne są oczywiste. Samo pilotowanie poszczególnych projektów AI nie wystarczy. Ubezpieczyciele muszą:

1. Opracuj strategię danych dla całej firmy, która traktuje dane jako kluczowy zasób.
2. Stopniowo demontuj lub modernizuj starsze systemy, nie instaluj bez końca poprawek.
3. Sztucznej inteligencji nie należy postrzegać jako odizolowanego projektu, lecz jako integralny element architektury operacyjnej.
4. Należy uwzględniać kwestie zarządzania i zgodności w realizacji projektu od samego początku, a nie dopiero na końcu.
5. Podejmowanie strategicznych decyzji dotyczących tworzenia, kupowania czy współpracy z innymi podmiotami: Kiedy warto rozwijać własne rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji, a kiedy właściwym wyborem jest skorzystanie z usług dostawcy zarządzanych rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji?

Dla inwestorów i interesariuszy fundamentalnym wnioskiem jest to, że ubezpieczyciele, którzy z powodzeniem przejdą przez tę transformację, mogą spodziewać się przewagi konkurencyjnej, wyższej rentowności (dzięki redukcji oszustw, efektywności kosztowej i poprawie dokładności cen) oraz silniejszych relacji z klientami. Ubezpieczyciele, którzy tego nie zrobią, stracą na znaczeniu w coraz bardziej konkurencyjnym i regulowanym otoczeniu.

Centralną tezą tej analizy nie jest zatem twierdzenie, że sztuczna inteligencja jest opcją technologiczną, lecz strategiczną koniecznością, która zadecyduje o rentowności firm ubezpieczeniowych w nadchodzącej dekadzie. Zarządzane rozwiązania sztucznej inteligencji, odpowiednio skonfigurowane i zakorzenione w zarządzaniu, stanowią instrument ekonomiczny, który pozwoli przekształcić tę konieczność w rzeczywistość.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych