Soluții bazate pe inteligență artificială în industria asigurărilor cu inteligență artificială gestionată: De ce industria asigurărilor se confruntă cu cel mai mare punct de cotitură

Sfârșitul „paraliziei digitale”: Cum salvează inteligența artificială gestionată industria asigurărilor

Ceea ce a funcționat timp de decenii ca un model de afaceri stabil, bazat pe agregarea riscurilor și inovația incrementală, se confruntă acum cu o furtună perfectă de datorii tehnologice, costuri explozive și presiune din partea reglementărilor. Cifrele vorbesc de la sine: în timp ce daunele pentru fraudă în asigurări sunt de aproximativ 122 de miliarde de dolari anual la nivel mondial, în mod paradoxal, până la 90% din investițiile IT ale companiilor tradiționale sunt cheltuite exclusiv pentru întreținerea sistemelor învechite - o „paralizie digitală” care înăbușă inovația.

Însă prețul stagnării nu mai este doar o chestiune de pierdere a eficienței; devine o amenințare existențială. Într-o epocă în care tiparele de fraudă devin mai dinamice, iar clienții așteaptă experiențe în timp real, simpla gestionare a polițelor nu mai este suficientă. Răspunsul industriei constă în implementarea strategică a soluțiilor de inteligență artificială gestionate. Aceste tehnologii nu mai sunt o soluție opțională, ci mai degrabă pârghia crucială pentru depășirea giganticei „capcane moștenite”, accelerând radical procese precum gestionarea daunelor și evaluând riscurile mai precis ca niciodată.

Următoarea analiză examinează în detaliu aspectele economice ale acestei transformări. De la motivele istorice ale monoliților IT la giganți din industrie precum Allianz, până la capcanele noii Legi a UE privind inteligența artificială: Investigăm modul în care asigurătorii gestionează echilibrul dintre reglementarea strictă și automatizarea necesară. Aflați de ce inteligența artificială gestionată este mai mult decât un simplu software - este infrastructura pentru competitivitatea de mâine - și ce strategii vor determina câștigătorii și perdanții următorului deceniu.

Legat de asta:

• UNFRAME.AI: Soluții de inteligență artificială gestionate pentru asigurări

Cum își automatizează asigurătorii viitorul sau îl modelează inteligent

Industria asigurărilor se află într-un punct critic de cotitură, în care forțele tehnologice, economice și de reglementare converg și impun schimbări fundamentale. Modelul de afaceri în domeniul asigurărilor, construit de-a lungul deceniilor pe procese manuale, structuri de date descentralizate și inovații incrementale, este supus unei presiuni tot mai mari. Realitatea este fără echivoc: sectorul asigurărilor pierde în prezent aproximativ 122 de miliarde de dolari anual din cauza fraudelor legate de proprietăți și accidente, Germania singură confruntându-se cu pierderi care depășesc 6 miliarde de euro pe an. În același timp, 70% din bugetele IT ale companiilor de asigurări sunt cheltuite pentru întreținerea unor sisteme învechite, care se prăbușesc din ce în ce mai mult sub propria complexitate. Două treimi dintre furnizorii de asigurări din întreaga lume nu au reușit până acum să extindă inteligența artificială dincolo de proiectele pilot și să o integreze în operațiunile lor zilnice.

Această situație descrie nu doar un decalaj de eficiență, ci o problemă de supraviețuire. Prin urmare, soluțiile de inteligență artificială gestionate pentru industria asigurărilor nu reprezintă o truc tehnologic sau o modernizare opțională, ci o necesitate strategică care determină competitivitatea, profitabilitatea și, în cele din urmă, viabilitatea pe termen lung a pieței companiilor de asigurări. Acest raport analizează factorii economici, actorii instituționali și mecanismele de piață din spatele acestui proces de transformare. Evidențiază modul în care sistemele de inteligență artificială gestionate, ca platforme integrate de soluții, permit asigurătorilor să depășească sistemele vechi, să detecteze și să prevină frauda în timp real, să accelereze procesele de solicitare a daunelor și să scaleze experiențele personalizate ale clienților.

Legat de asta:

• Unframe AI transformă integrarea inteligenței artificiale pentru companii în timp record: Soluții personalizate în câteva ore sau zile

De la procesarea electromecanică a datelor la paralizia digitală

Pentru a înțelege situația actuală din industria asigurărilor, este necesar să analizăm dezvoltarea sa tehnologică. Allianz, de exemplu, a fost prima companie de asigurări din Europa care a introdus computerul mainframe IBM 650 în 1956. Aceasta a fost o descoperire care a revoluționat procesarea datelor și a permis asigurătorilor să gestioneze eficient milioane de polițe. În deceniile următoare, aceste sisteme au fost extinse și adaptate continuu pentru a satisface noile cerințe. Fiecare funcție nouă nu a fost integrată, ci mai degrabă stratificată: administrarea asigurărilor, procesarea daunelor, facturarea și gestionarea clienților au apărut ca sisteme parțial izolate și parțial interconectate.

Acest lucru era de înțeles din punct de vedere istoric și valid din punct de vedere economic. Până la sfârșitul secolului al XX-lea, astfel de sisteme monolitice au reprezentat modelul standard de afaceri nu doar în domeniul asigurărilor, ci în practic toate instituțiile financiare majore. La acea vreme, ele permiteau scalabilitatea și profitabilitatea. Cu toate acestea, aceste sisteme nu au fost concepute în primul rând pentru flexibilitate, iterații rapide sau integrare externă. Ele au fost optimizate pentru procese stabile și previzibile.

Sfârșitul mileniului și următoarele două decenii au dezvăluit apoi dezavantajele acestor decizii. Pe măsură ce serviciile financiare din întreaga lume au fost supuse presiunilor din cauza fuziunilor, a noilor reglementări și a ascensiunii companiilor InsurTech, asigurătorii au devenit din ce în ce mai dependenți de sisteme pe care ei înșiși nu le mai înțelegeau pe deplin. În unele cazuri, dependențele tehnice sunt acum atât de complexe încât nimeni dintr-o companie de asigurări nu are o imagine de ansamblu completă asupra propriei arhitecturi software. Unele modificări care ar părea banale, cum ar fi adăugarea unei a doua adrese de e-mail la sistem, implică costuri de ordinul a șase cifre în euro, deoarece necesită ajustări în sute de locuri din cadrul sistemului.

Investițiile în IT ilustrează amploarea problemei. Numai asigurătorii germani și-au majorat investițiile în IT la un nivel record de 6,2 miliarde de euro în 2024, în principal pentru a aborda problemele existente, mai degrabă decât pentru a investi în inovații viitoare. O mare parte din aceste fonduri, estimată la 70 până la 90%, este cheltuită pur și simplu pentru întreținerea sistemelor vechi. Acesta reprezintă un exemplu clasic de ineficiență economică: companiile plătesc sume din ce în ce mai mari pentru a menține același nivel de funcționalitate, în timp ce competitivitatea lor scade. Datoria tehnică crește exponențial, în timp ce investițiile în inovație și creștere sunt sufocate.

Analiza factorilor cheie: Ineficiențele sistemice și structurile de stimulare ale transformării

Activitatea de asigurări se bazează pe informații asimetrice, agregarea riscurilor și logica primelor. Asigurătorii colectează date despre riscuri, evaluează aceste riscuri și calculează primele pe baza acestei evaluări. Pentru această evaluare, combină date istorice, informații externe și modele de calcul consacrate. În mod tradițional, acestea erau procese manuale sau semiautomate. Un subscriitor avea nevoie de ani de experiență pentru a efectua aceste evaluări în mod consecvent. Gestionarea daunelor era similară: un evaluator de daune trebuia să citească documente, să compare faptele cu polița, să identifice potențialii indicatori de fraudă și apoi să ia o decizie.

În acest context, soluțiile de inteligență artificială gestionate acționează ca un transformator catalitic. Acestea permit ca aceste sarcini cognitive să fie gestionate nu doar mai rapid, ci și mai precis și într-un mod mai scalabil. Însă efectul de levier economic merge mult mai departe:

În primul rând, prevenirea fraudei este primordială. Pierderile cuantificate la nivel global datorate fraudei în asigurările de bunuri și accidente (P&C) se ridică la aproximativ 122 de miliarde de dolari anual. În Germania, estimarea este de peste 6 miliarde de euro pe an, iar această cifră este în continuă creștere. Detectarea convențională a fraudei se bazează pe seturi de reguli: modelele suspecte sunt definite de experți și apoi codificate în sisteme. Problema este că escrocii se adaptează la modelele cunoscute, dezvoltă tehnici noi și devin mai creativi. Detectarea fraudei bazată pe învățare automată funcționează diferit: recunoaște modele anormale care nu au mai fost descrise niciodată de oameni. Analizele McKinsey arată că detectarea fraudei de ultimă generație crește rata de detectare cu 15 până la 20%, reducând simultan rezultatele fals pozitive cu 20 până la 50%. Acest lucru are consecințe economice imediate: Mai puțină fraudă înseamnă mai puține plăți de daune. Mai puține rezultate fals pozitive înseamnă mai puține investigații inutile și o verificare mai rapidă pentru asigurații onești.

În al doilea rând, s-a înregistrat o creștere masivă a eficienței în procesarea daunelor. Un important asigurător olandez care a implementat procesarea daunelor bazată pe inteligență artificială a realizat automatizarea a 91% din totalul daunelor auto eligibile. Timpul mediu de procesare per daună a scăzut cu 46%, iar satisfacția clienților (măsurată ca Net Promoter Score) a crescut cu 9 puncte. Un asigurător nordic care a introdus soluții de informații despre documente a realizat extragerea și interpretarea corectă a datelor pentru 70% din documentele primite în timp real, în loc de manual și cu întârzieri. Acest lucru a fost nu numai semnificativ din punct de vedere tehnic, ci și transformator din punct de vedere economic: inspectorii de daune au putut să se elibereze de sarcinile de rutină și să se concentreze în schimb pe cazuri complexe, de mare valoare, în care expertiza umană adaugă cu adevărat valoare.

În al treilea rând, evaluarea dinamică a riscurilor prin intermediul inteligenței artificiale permite o îmbunătățire radicală a preciziei prețurilor. În timp ce subscrierile tradiționale se bazau pe câteva variabile (vârstă, istoricul de conducere, cod poștal), modelele de inteligență artificială pot analiza și combina sute sau mii de puncte de date în timp real. Acest lucru permite obținerea unor prime mai precise care reflectă riscul real, mai degrabă decât prime medii care subvenționează o mare parte a bazei de clienți. Un studiu de caz Allianz demonstrează modul în care sistemul de inteligență artificială BRIAN (Underwriter Guidance Tool) utilizează integrarea datelor și analiza semantică pentru a oferi recomandări bazate pe riscuri care informează subscriitorii mai rapid și mai eficient.

În al patrulea rând, personalizarea bazată pe inteligență artificială îmbunătățește masiv achiziția și fidelizarea clienților. Inteligența artificială generativă și modelele lingvistice extinse permit comunicarea cu clienții din domeniul asigurărilor în limbaj natural, oferă soluții automate de autoservire și oferă recomandări individualizate de produse. Un consilier de relații cu clienții care gestionează de obicei 100 de solicitări pe zi lucrătoare poate dubla sau tripla această capacitate cu ajutorul asistenților inteligenți artificiali, crescând simultan calitatea consultanței.

Totuși, aceste pârghii funcționează doar în anumite condiții instituționale. Majoritatea asigurătorilor nu au reușit să realizeze aceste efecte deoarece sistemele lor vechi nu sunt suficient de flexibile pentru a susține integrări rapide. Un proiect de inteligență artificială la un asigurător tradițional poate dura ani de zile, deoarece fiecare interfață nouă creează sute de dependențe existente. Acesta este motivul principal pentru care două treimi dintre asigurătorii din întreaga lume nu au extins încă inteligența artificială dincolo de proiectele pilot.

Situația actuală: Inventarul bazat pe date și provocări

Piața globală a inteligenței artificiale (IA) pentru asigurări crește într-un ritm excepțional. În 2024, piața IA în asigurări era evaluată la aproximativ 6,44 miliarde de dolari până la 11,33 miliarde de dolari, în funcție de sursă. Previziunile pentru următorul deceniu sunt dramatice: se preconizează că piața va crește între 45,74 miliarde de dolari și 246 miliarde de dolari până în perioada 2031-2035, cu o rată medie anuală de creștere între 32 și 33%.

Aceste cifre nu sunt abstracțiuni matematice, ci mai degrabă expresii ale unor transformări economice reale. Asigurătorii din întreaga lume investesc sume masive în tehnologia inteligenței artificiale, achiziția de talente și proiecte de transformare. Cei mai mari asigurători, precum Allianz, Munich Re și Zurich, au înființat unități de investiții, laboratoare și parteneriate de cercetare. Zurich a anunțat deschiderea unui nou laborator de inteligență artificială în 2025, în colaborare cu Universitatea din St. Gallen și ETH Zurich, pentru a transforma modelul de afaceri în domeniul asigurărilor. Allianz construiește o platformă de date la nivel de întreprindere pentru a integra date din toate sursele și, astfel, pentru a permite aplicații de inteligență artificială.

Însă aceste investiții nu sunt nelimitate. Resursele sunt de obicei blocate în sistemele vechi. Asigurătorii germani cheltuiesc anual aproximativ 5,9 până la 6,2 miliarde de euro pentru IT, dar 70 până la 90% din această sumă este destinată întreținerii infrastructurii existente. Aceasta înseamnă că doar 10 până la 30% din această sumă este disponibilă pentru inovație reală și investiții viitoare. Asigurătorii mici și mijlocii au și mai puține resurse. Prin urmare, livrarea rapidă și integrată a soluțiilor de inteligență artificială dintr-o singură sursă reprezintă un avantaj masiv.

Cele mai presante provocări sunt următoarele. În primul rând, complexitatea tehnică a integrării: Fiecare companie de asigurări are un peisaj unic de sisteme moștenite, fiecare cu propriile API-uri, structuri de date și logică de business. Un furnizor real de soluții trebuie să ofere nu doar algoritmi de inteligență artificială, ci și un cadru de conectori configurabil care să se adapteze la această diversitate. În al doilea rând, complexitatea reglementărilor: Odată cu Legea UE privind inteligența artificială, care a intrat în vigoare în august 2024 și va fi pe deplin aplicabilă din mai 2026, sistemele de inteligență artificială cu risc ridicat, în special cele pentru evaluarea riscurilor și stabilirea prețurilor, sunt supuse unor cerințe stricte privind guvernanța, documentația, transparența și minimizarea prejudecăților. În al treilea rând, problema protecției datelor și a încrederii: Datele sensibile ale clienților, informațiile despre sănătate și detaliile financiare trebuie gestionate cu cel mai înalt nivel de securitate. Asigurătorii nu pot pur și simplu să externalizeze aceste date către furnizori externi de cloud fără a-și asuma riscuri de reglementare. Aceștia au nevoie de soluții care rulează local sau în medii controlate și oferă piste de audit și transparență deplină.

Platformă de inteligență artificială gestionată - Imagine: Xpert.Digital

Aici veți afla cum poate compania dumneavoastră să implementeze soluții personalizate de inteligență artificială rapid, în siguranță și fără bariere mari de intrare.

O platformă de inteligență artificială gestionată este soluția completă și fără griji pentru inteligența artificială. În loc să vă confruntați cu tehnologii complexe, infrastructură costisitoare și procese de dezvoltare îndelungate, primiți o soluție gata pregătită, adaptată nevoilor dumneavoastră, de la un partener specializat – adesea în doar câteva zile.

Principalele avantaje, pe scurt:

⚡ Implementare rapidă: De la idee la aplicație gata de utilizare în zile, nu luni. Oferim soluții practice care creează valoare adăugată imediată.

🔒 Securitate maximă a datelor: Datele dumneavoastră sensibile rămân la dumneavoastră. Garantăm procesare sigură și conformă, fără a partaja date cu terțe părți.

💸 Fără risc financiar: Plătești doar pentru rezultate. Investițiile inițiale mari în hardware, software sau personal sunt complet eliminate.

🎯 Concentrează-te pe afacerea ta principală: Concentrează-te pe ceea ce faci cel mai bine. Noi ne ocupăm de întreaga implementare tehnică, operare și mentenanță a soluției tale de inteligență artificială.

📈 Pregătit pentru viitor și scalabil: Inteligența artificială crește odată cu tine. Asigurăm optimizare și scalabilitate continuă și adaptăm flexibil modelele la noile cerințe.

Mai multe informații aici:

• Platformă de inteligență artificială gestionată

Studii de caz din practică: Analiza comparativă a diferitelor strategii de transformare

Pentru a ilustra implicațiile practice ale acestei analize, sunt utile studii de caz cu abordări diferite.

Asiguratorul nordic, care a implementat inteligența documentelor bazată pe inteligență artificială, ilustrează calea implementării sale etapizate, specifice procesului. Compania avea decenii de experiență în documente pe hârtie și digitale în procesarea daunelor. Procesul manual era extrem de complex: o cerere de despăgubire era primită, documentația externă era fotografiată sau scanată, angajații o citeau manual și copiau datele în diverse sisteme. Ratele de eroare erau semnificative. Cu EY Fabric Document Intelligence, acest flux de lucru a fost transformat. Șaptezeci la sută din documente sunt acum interpretate corect în timp real, iar datele sunt extrase și transferate automat către sistemele backend. Această soluție nu a fost o dezvoltare complet nouă, ci mai degrabă o componentă integrată construită peste sistemele existente de gestionare a daunelor. Rezultatul: o procesare semnificativ mai rapidă a daunelor, erori reduse și angajați care se puteau concentra pe sarcini mai analitice, orientate către client.

Un important asigurător olandez demonstrează o abordare și mai radicală: automatizarea completă a deciziilor tradiționale privind daunele. Această companie avea o ipoteză foarte clară: aproximativ 91% din totalul daunelor auto urmează logici decizionale standardizate și ar putea fi complet automatizate dacă un sistem ar învăța această logică. Asigurătorul a instruit un agent AI care a modelat tiparele decizionale ale experților în daune cu experiență. Agentul a fost conceput să clasifice daunele, să revizuiască condițiile de daună și să aprobe automat cazuri simple. Această implementare a fost dificilă din punct de vedere tehnic, deoarece necesita conectarea a zeci de sisteme vechi. Dar studiul de caz a fost atât de convingător încât investiția a fost justificată. După implementarea completă, timpul mediu de procesare a daunelor a scăzut cu 46%, 91% din totalul daunelor auto eligibile au fost automatizate, iar satisfacția clienților a crescut cu 9 puncte NPS. Cu toate acestea, aceasta nu a fost o automatizare completă a muncii umane, ci mai degrabă o diviziune inteligentă a muncii: agentul se ocupa de sarcinile de rutină, în timp ce oamenii preluau sarcinile complexe.

Allianz, în calitate de jucător global, adoptă o abordare strategică la nivelul întregii companii, bazată pe integrarea datelor și pe inteligența artificială. Compania a recunoscut că proiectele de inteligență artificială au succes sustenabil doar dacă datele sunt de înaltă calitate și accesibile la nivelul întregii organizații. Prin urmare, Allianz investește masiv în platforma sa de date Allianz, în guvernanța datelor și în pozițiile de director de date în cadrul unităților sale operaționale individuale. Aceasta este o cale de transformare pe termen lung, dar abordează problema centrală: o inteligență artificială bună are nevoie de date bune, iar date bune au nevoie de structură și cultură organizațională.

În schimb, Zurich adoptă o abordare de cercetare și inovare prin intermediul noului său Laborator de Inteligență Artificială (IA). Zurich a recunoscut că simpla aplicare a tehnologiilor IA existente este insuficientă pentru a realiza o transformare reală a modelului de afaceri. Compania a încheiat parteneriate cu universități de top pentru a dezvolta noi tehnologii și metode de IA. Laboratorul se concentrează pe sisteme de IA bazate pe agenți, care funcționează mai autonom și pot lua decizii complexe. Acesta este un joc pentru viitor, nu despre realizarea de câștiguri de eficiență astăzi.

Comparația dezvăluie câteva perspective cheie. În primul rând, nu există o abordare unică, miracolă. Soluțiile de inteligență artificială specifice proceselor (cum ar fi Document Intelligence), automatizarea completă a proceselor (precum asigurătorul olandez), strategiile de date la nivelul întregii întreprinderi (Allianz) și cercetarea fundamentală (Zurich) sunt toate valide și abordează diferite provocări economice. În al doilea rând, viteza de implementare este un factor competitiv critic. Un sistem care poate fi implementat în luni, nu în ani, oferă avantaje economice. În al treilea rând, integrarea cu sistemele existente este crucială. Asigurătorii care urmăresc IA ca proiect izolat au un succes limitat. Cei care integrează IA în peisajul lor tehnologic existent se extind mai eficient.

Legat de asta:

• Soluții de inteligență artificială gestionate pentru întreprinderi cu o abordare bazată pe planuri: Schimbarea de paradigmă în integrarea inteligenței artificiale industriale

Căi de dezvoltare viitoare și potențiale perturbări

Pe baza analizei efectuate până în prezent, se pot contura mai multe căi probabile de dezvoltare.

Cel mai probabil scenariu este o fragmentare progresivă a industriei asigurărilor. Jucători mari cu resurse, precum Allianz, München Re și Zurich, vor scala cu succes integrarea inteligenței artificiale și a datelor, consolidându-și astfel avantajele competitive. De asemenea, vor rămâne inovatori sub supravegherea reglementărilor, deoarece au resursele necesare pentru conformitate. Asigurătorii de dimensiuni medii și mici se vor confrunta cu o dilemă: fie investesc masiv în inteligență artificială și modernizare (ceea ce le va reduce profitabilitatea pe termen scurt), fie rămân în urmă din punct de vedere tehnologic și pierd cotă de piață. Mulți vor opta pentru externalizare sau parteneriate strategice cu platforme de inteligență artificială (cum ar fi furnizorii de soluții de inteligență artificială gestionate). Acest lucru ar putea duce la consolidare, cei mai mari asigurători atrăgând cele mai bune talente în domeniul inteligenței artificiale, în timp ce asigurătorii mai mici apelează la distribuitori sau urmăresc strategii de nișă.

Un al doilea scenariu probabil este apariția unor noi modele de asigurări bazate fundamental pe inteligență artificială și analiza datelor. Noile InsurTech-uri, sau companiile tehnologice care intră în sectorul asigurărilor (precum Google în asigurări), au mai puține datorii tehnice și pot integra inteligența artificială în arhitectura lor de la zero. Acestea ar putea domina rapid piețele verticale de nișă. Acest lucru pune presiune asupra asigurătorilor consacrați nu doar pentru a-și optimiza procesele existente, ci și pentru a-și regândi modelele de afaceri. Zurich a recunoscut acest lucru și investește în cercetarea noilor modele de afaceri.

Un al treilea scenariu este reglementarea și formalizarea progresivă a standardelor de inteligență artificială. Actuala lege a UE privind inteligența artificială este doar începutul. Se așteaptă să urmeze și alte reglementări, fie în ceea ce privește explicabilitatea, minimizarea prejudecăților sau bonitatea sistemelor de inteligență artificială. Acest lucru ar putea duce la o situație în care doar furnizorii de soluții de inteligență artificială specializați, extrem de reglementați, cu certificări reale de securitate și conformitate, vor avea succes. Instrumentele generice de inteligență artificială de la giganții tehnologici ar putea deveni inadecvate pentru industriile reglementate, cum ar fi asigurările.

Un al patrulea scenariu, mai puțin probabil, dar nu imposibil, este o reacție negativă împotriva automatizării IA în domeniul asigurărilor, determinată de dezbaterea publică privind pierderile de locuri de muncă sau discriminarea. Acest lucru ar putea duce la presiuni politice pentru a limita sau interzice IA în anumite contexte. Cu toate acestea, acest lucru este puțin probabil, deoarece beneficiile economice sunt prea mari.

Perturbări potențiale care ar putea perturba aceste căi:

1. O încălcare masivă a datelor la un important asigurător afectează fundamental încrederea în sistemele de inteligență artificială
2. A demonstrat efecte discriminatorii ale sistemelor de inteligență artificială în cazuri cu risc ridicat (cum ar fi un caz precum scandalul de angajare al Amazon, dar în domeniul asigurărilor), declanșând o reacție negativă din partea reglementărilor
3. Descoperire în domeniul inteligenței artificiale bazate pe agenți sau al sistemelor decizionale autonome cu inteligență artificială care va transforma și mai mult modelele de asigurări
4. Efectele combinate ale schimbărilor climatice și ale îmbunătățirii evaluării riscurilor prin intermediul inteligenței artificiale, care duc la distorsiuni masive ale pieței (de exemplu, atunci când inteligența artificială recunoaște că anumite regiuni prezintă mult mai riscante decât se presupunea anterior)

Implicații strategice: Nevoia unei transformări coordonate

Analiza empirică prezintă o imagine clară: soluțiile de inteligență artificială gestionate nu sunt opționale pentru asigurători, ci esențiale. Ineficiențele actuale sunt atât de drastice, forțele concurențiale atât de puternice, iar cerințele de reglementare atât de clare, încât inacțiunea este echivalentă cu acordarea unui avantaj competitiv concurenților.

Pentru factorii de decizie politică, aceasta înseamnă că trebuie consolidat cadrul de reglementare (Legea UE privind inteligența artificială, GDPR, legile naționale privind asigurările) și că trebuie combinat cu sprijin practic pentru asigurătorii mai mici. Fără sprijin, ar putea apărea o industrie a asigurărilor pe două niveluri, în care marii asigurători rămân inovatori și îi obligă pe cei mai mici fie să achiziționeze, fie să iasă de pe piață.

Pentru directorii din domeniul asigurărilor, implicațiile strategice sunt clare. Pilotarea unor proiecte individuale de inteligență artificială nu este suficientă. Asigurătorii trebuie:

1. Dezvoltați o strategie de date la nivelul întregii companii care să trateze datele ca pe un activ critic
2. Demontați sau modernizați progresiv sistemele vechi, nu instalați la nesfârșit patch-uri
3. IA nu ar trebui privită ca un proiect izolat, ci ca o componentă integrantă a arhitecturii operaționale
4. Integrați guvernanța și conformitatea în implementarea proiectului încă de la început, nu ca o idee ulterioară
5. Luarea deciziilor strategice privind Fabricarea vs. Cumpărarea vs. Parteneriatul: Când are sens să vă dezvoltați propriile soluții de inteligență artificială și când este un furnizor de soluții de inteligență artificială gestionate alegerea potrivită?

Pentru investitori și părți interesate, ideea fundamentală este că asigurătorii care navighează cu succes prin această transformare se pot aștepta la avantaje competitive, o profitabilitate mai mare (prin reducerea fraudei, eficiența costurilor și o acuratețe îmbunătățită a prețurilor) și relații mai solide cu clienții. Asigurătorii care nu reușesc să facă acest lucru își vor pierde relevanța într-un peisaj din ce în ce mai competitiv și de reglementare.

Teza centrală a acestei analize nu este, așadar, că IA este o opțiune tehnologică, ci că IA este o necesitate strategică ce va determina viabilitatea companiilor de asigurări în următorul deceniu. Soluțiile de IA gestionate, configurate corespunzător și ancorate în guvernanță, reprezintă instrumentul economic pentru a transforma această necesitate în realitate.

Konrad Wolfenstein

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

contacta la wolfenstein ∂ xpert.digital

Sunați-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

LinkedIn
 

Expertiza noastră globală în domeniul industriei și economiei în dezvoltarea afacerilor, vânzări și marketing - Imagine: Xpert.Digital

Domenii de interes industrial: B2B, digitalizare (de la IA la XR), inginerie mecanică, logistică, energii regenerabile și industrie

Mai multe informații aici:

• Centru de afaceri de experți

Un centru tematic care oferă perspective și expertiză:

• Platformă de cunoștințe care acoperă economiile globale și regionale, inovația și tendințele specifice industriei
• O colecție de analize, perspective și informații generale din principalele noastre domenii de interes
• Un loc pentru expertiză și informații despre evoluțiile actuale din afaceri și tehnologie
• Un hub pentru companiile care caută informații despre piețe, digitalizare și inovații industriale