Решења заснована на вештачкој интелигенцији у осигуравајућој индустрији са управљаном вештачком интелигенцијом: Зашто се осигуравајућа индустрија суочава са својом највећом прекретницом

Крај „дигиталне парализе“: Како управљана вештачка интелигенција спасава осигуравајућу индустрију

Оно што је деценијама функционисало као стабилан пословни модел заснован на агрегацији ризика и постепеним иновацијама сада се суочава са савршеном олујом технолошког дуга, наглих трошкова и регулаторног притиска. Бројке говоре саме за себе: Док преваре у осигурању однесу око 122 милијарде долара годишње широм света, парадоксално је да се чак 90 процената ИТ инвестиција традиционалних компанија троши искључиво на одржавање застарелих система – „дигитална парализа“ која гуши иновације.

Али цена стагнације више није само питање изгубљене ефикасности; она постаје егзистенцијална претња. У ери у којој обрасци превара постају динамичнији, а купци очекују искуства у реалном времену, само управљање политикама више није довољно. Одговор индустрије лежи у стратешкој имплементацији управљаних вештачких интелигенција. Ове технологије више нису опциони трик, већ кључна полуга за превазилажење гигантске „замке наслеђа“, радикално убрзавајући процесе попут решавања потраживања и процењујући ризике прецизније него икада раније.

Следећа анализа детаљно испитује економију ове трансформације. Од историјских разлога за ИТ монолите у индустријским гигантима попут Алијанза до замки новог Закона ЕУ о вештачкој интелигенцији: Истражујемо како осигуравачи управљају балансирањем између строге регулације и неопходне аутоматизације. Сазнајте зашто је управљана вештачка интелигенција више од самог софтвера – то је инфраструктура за конкурентност сутрашњице – и које ће стратегије одредити победнике и губитнике у наредној деценији.

У вези са овим:

• UNFRAME.AI: Управљана вештачка интелигенција (AI) решења за осигурање

Како осигуравачи аутоматизују своју будућност или је паметно обликују

Индустрија осигурања налази се на критичној прекретници где се технолошке, економске и регулаторне силе конвергирају и присиљавају на фундаменталне промене. Пословни модел осигурања, изграђен деценијама на ручним процесима, децентрализованим структурама података и постепеним иновацијама, налази се под све већим притиском. Реалност је недвосмислена: сектор осигурања тренутно губи приближно 122 милијарде долара годишње због превара у вези са имовином и несрећама, а само Немачка се суочава са губицима већим од 6 милијарди евра годишње. Истовремено, 70 процената ИТ буџета осигуравајућих компанија троши се на одржавање застарелих система који се све више урушавају под сопственом сложеношћу. Две трећине осигуравајућих компанија широм света до сада нису успеле да прошире вештачку интелигенцију изван пилот пројеката и интегришу је у своје свакодневно пословање.

Ова ситуација не описује само јаз у ефикасности, већ проблем опстанка. Управљана вештачка интелигенција (AI) решења за осигуравајућу индустрију стога нису технолошки трик или опциона модернизација, већ стратешка нужност која одређује конкурентност, профитабилност и на крају дугорочну тржишну одрживост осигуравајућих компанија. Овај извештај анализира економске покретаче, институционалне играче и тржишне механизме који стоје иза овог процеса трансформације. Истиче како управљани AI системи, као интегрисане платформе решења, омогућавају осигуравачима да превазиђу застареле системе, открију и спрече преваре у реалном времену, убрзају процесе подношења захтева и скалирају персонализована искуства купаца.

У вези са овим:

• Unframe AI трансформише интеграцију вештачке интелигенције за предузећа у рекордном року: решења по мери за сате или дане

Од електромеханичке обраде података до дигиталне парализе

Да бисмо разумели тренутну ситуацију у осигуравајућој индустрији, потребно је погледати њен технолошки развој. Allianz је, на пример, био прва осигуравајућа компанија у Европи која је 1956. године представила IBM 650 мејнфрејм рачунар. Ово је био пробој који је револуционисао обраду података и омогућио осигуравачима да ефикасно управљају милионима полиса. У наредним деценијама, ови системи су континуирано проширивани и прилагођавани како би задовољили нове захтеве. Свака нова функција није била интегрисана, већ слојевита: администрација осигурања, обрада потраживања, наплата и управљање клијентима појавили су се као системи који су делимично изоловани, а делимично испреплетени.

Ово је било историјски разумљиво и економски исправно. До краја 20. века, такви монолитни системи су били стандардни пословни модел не само у осигурању већ и у практично свим већим финансијским институцијама. У то време, они су омогућавали скалабилност и профитабилност. Међутим, ови системи нису били првенствено дизајнирани за флексибилност, брзе итерације или екстерну интеграцију. Били су оптимизовани за стабилне, предвидљиве процесе.

Прелаз миленијума и наредне две деценије откриле су мане ових одлука. Како су финансијске услуге широм света биле под притиском због спајања, нових прописа и успона InsurTech-ова, осигуравачи су постајали све више зависни од система које ни сами нису у потпуности разумели. У неким случајевима, техничке зависности су сада толико сложене да нико у осигуравајућој компанији нема потпун преглед сопствене софтверске архитектуре. Неке промене које би изгледале тривијално, попут додавања друге имејл адресе систему, узрокују трошкове у распону од шест цифара у еврима јер захтевају прилагођавања на стотинама места унутар система.

Инвестиције у ИТ илуструју размере проблема. Само немачки осигуравачи су повећали своја ИТ улагања на рекордних 6,2 милијарде евра у 2024. години, првенствено да би решили постојеће проблеме, а не да би инвестирали у будуће иновације. Велики део ових средстава, процењен на 70 до 90 процената, троши се једноставно на одржавање застарелих система. Ово представља класичан пример економске неефикасности: компаније плаћају све веће износе да би одржале исти ниво функционалности док њихова конкурентност опада. Технички дуг расте експоненцијално, док су улагања у иновације и раст угушена.

Анализа кључних фактора: Системске неефикасности и структуре подстицаја трансформације

Пословање осигурања заснива се на асиметричним информацијама, агрегацији ризика и логици премија. Осигуравачи прикупљају податке о ризицима, процењују те ризике и израчунавају премије на основу ове процене. За ову процену, они комбинују историјске податке, екстерне информације и утврђене моделе израчунавања. Традиционално, то су били ручни или полуаутоматизовани процеси. Осигуравачу су биле потребне године искуства да би доследно обављао ове процене. Обрада штета је била слична: проценитељ штета је морао да прочита документа, упореди чињенице са полисом, идентификује потенцијалне индикаторе преваре, а затим донесе одлуку.

У овом контексту, решења управљане вештачке интелигенције делују као каталитички трансформатор. Она омогућавају да се ови когнитивни задаци обављају не само брже, већ и прецизније и на скалабилнији начин. Али економска полуга иде много дубље:

Прво, спречавање превара је од највеће важности. Глобално квантификовани губици услед превара у осигурању имовине и незгода износе приближно 122 милијарде долара годишње. У Немачкој се процењује да је тај број преко 6 милијарди евра годишње, а ова бројка стално расте. Конвенционално откривање превара ослања се на скупове правила: сумњиве обрасце дефинишу стручњаци, а затим их чврсто кодирају у системе. Проблем је што се преваранти прилагођавају познатим обрасцима, развијају нове технике и постају креативнији. Откривање превара засновано на машинском учењу функционише другачије: препознаје аномалне обрасце које људи никада раније нису описали. Анализе компаније McKinsey показују да најсавременије откривање превара повећава стопу откривања за 15 до 20 процената, уз истовремено смањење лажно позитивних резултата за 20 до 50 процената. Ово има непосредне економске последице: мање превара значи мање исплата штета. Мање лажно позитивних резултата значи мање непотребних истрага и бржу верификацију за поштене осигуранике.

Друго, дошло је до огромног повећања ефикасности у обради штета. Један велики холандски осигуравач који је имплементирао обраду штета засновану на вештачкој интелигенцији постигао је аутоматизацију 91% свих подобних штета од моторних возила. Просечно време обраде по штети смањено је за 46%, а задовољство купаца (мерено као Net Promoter Score) повећано је за 9 поена. Нордијски осигуравач који је увео решења за интелигенцију докумената постигао је исправно издвајање и тумачење података за 70% долазних докумената у реалном времену, уместо ручно и са кашњењима. Ово није било само технички значајно већ и економски трансформативно: проценитељи штета су могли да се ослободе рутинских задатака и уместо тога се фокусирају на сложене, вредне случајеве где људска стручност заиста додаје вредност.

Треће, динамичка процена ризика путем вештачке интелигенције омогућава радикално побољшање тачности одређивања цена. Док се традиционално осигурање заснивало на неколико варијабли (старост, историја вожње, поштански број), модели вештачке интелигенције могу анализирати и комбиновати стотине или хиљаде података у реалном времену. Ово омогућава прецизније премије које одражавају стварни ризик, а не просечне премије које субвенционишу велики део базе клијената. Студија случаја компаније Allianz показује како систем вештачке интелигенције BRIAN (Underwriter Guidance Tool) користи интеграцију података и семантичку анализу како би пружио препоруке засноване на ризику које брже и ефикасније информишу осигураваче.

Четврто, персонализација вођена вештачком интелигенцијом значајно побољшава стицање и задржавање купаца. Генеративна вештачка интелигенција и модели великих језика омогућавају комуникацију са осигуравачима на природном језику, нуде аутоматизована решења за самопослуживање и пружају индивидуализоване препоруке за производе. Саветник за купце који обично обрађује 100 упита дневно може удвостручити или утростручити овај капацитет помоћу вештачке интелигенције, истовремено повећавајући квалитет савета.

Међутим, ове полуге функционишу само под специфичним институционалним условима. Већина осигуравача није била у стању да оствари ове ефекте јер њихови наслеђени системи нису довољно флексибилни да подрже брзе интеграције. Пројекат вештачке интелигенције код традиционалног осигуравача може трајати годинама јер сваки нови интерфејс ствара стотине постојећих зависности. То је кључни разлог зашто две трећине осигуравача широм света још увек нису прошириле вештачку интелигенцију изван пилот пројеката.

Тренутна ситуација: Инвентар заснован на подацима и изазови

Глобално тржиште вештачке интелигенције за осигурање расте изузетном брзином. У 2024. години, тржиште вештачке интелигенције у осигурању процењено је на приближно 6,44 милијарде до 11,33 милијарде долара, у зависности од извора. Прогнозе за наредну деценију су драматичне: пројектовано је да ће тржиште порасти на између 45,74 милијарде и 246 милијарди долара до 2031-2035. године, са просечном годишњом стопом раста између 32 и 33 процента.

Ове бројке нису математичке апстракције, већ изрази стварних економских трансформација. Осигуравачи широм света улажу огромне суме у технологију вештачке интелигенције, аквизицију талената и пројекте трансформације. Највећи осигуравачи, као што су Allianz, Munich Re и Zurich, основали су инвестиционе јединице, лабораторије и истраживачка партнерства. Zurich је најавио отварање нове лабораторије за вештачку интелигенцију 2025. године у сарадњи са Универзитетом у Санкт Галену и ETH Zurich како би трансформисао сам пословни модел осигурања. Allianz гради платформу података за цело предузеће како би интегрисао податке из свих извора и тиме омогућио примену вештачке интелигенције.

Али ова улагања нису неограничена. Ресурси су обично везани за застареле системе. Немачки осигуравачи троше отприлике 5,9 до 6,2 милијарде евра годишње на ИТ, али 70 до 90 процената тога иде на одржавање постојеће инфраструктуре. То значи да је само 10 до 30 процената ове суме доступно за истинске иновације и будућа улагања. Мали и средњи осигуравачи имају још мање ресурса. Стога је брза, интегрисана испорука решења за вештачку интелигенцију из једног извора огромна предност.

Најхитнији изазови су следећи. Прво, техничка сложеност интеграције: Свака осигуравајућа компанија има јединствени пејзаж наслеђених система, сваки са својим API-јима, структурама података и пословном логиком. Прави добављач решења мора да понуди не само алгоритме вештачке интелигенције, већ и конфигурабилни оквир конектора који се прилагођава овој разноликости. Друго, регулаторна сложеност: Законом ЕУ о вештачкој интелигенцији, који је ступио на снагу у августу 2024. и биће у потпуности применљив од маја 2026. године, системи вештачке интелигенције високог ризика, посебно они за процену ризика и одређивање цена, подлежу строгим захтевима у погледу управљања, документације, транспарентности и минимизирања пристрасности. Треће, питање заштите података и поверења: Осетљиви подаци о клијентима, здравствене информације и финансијски детаљи морају се обрађивати са највишим нивоом безбедности. Осигуравачи не могу једноставно да препусте ове податке спољним добављачима услуга у облаку без преузимања регулаторних ризика. Потребна су им решења која раде локално или у контролисаним окружењима и нуде ревизорске трагове и потпуну транспарентност.

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Управљана AI платформа

Студије случаја из праксе: Компаративна анализа различитих стратегија трансформације

Да би се илустровале практичне импликације ове анализе, корисне су студије случаја са различитим приступима.

Нордијска осигуравајућа кућа, која је имплементирала интелигенцију докумената засновану на вештачкој интелигенцији, илуструје пут свог фазног, процесно специфичног примењивања. Компанија је имала деценије искуства са папирним и дигиталним документима у обради потраживања. Ручни процес је био веома сложен: захтев би стигао, екстерна документација би се фотографисала или скенирала, запослени би је ручно читали и копирали податке у различите системе. Стопе грешака су биле значајне. Са EY Fabric Document Intelligence, овај ток рада је трансформисан. Седамдесет процената докумената се сада правилно интерпретира у реалном времену, а подаци се аутоматски екстрахују и преносе у бекенд системе. Ово решење није био потпуно нов развој, већ интегрисана компонента изграђена на постојећим системима за управљање потраживањима. Резултат: Значајно бржа обрада потраживања, смањене грешке и запослени који су могли да се фокусирају на аналитичкије задатке, оријентисане ка купцима.

Један велики холандски осигуравач демонстрира још радикалнији приступ: потпуну аутоматизацију традиционалних одлука о одштетама. Ова компанија је имала веома јасну хипотезу: приближно 91 проценат свих одштета за моторне штете прати стандардизовану логику одлучивања и могло би се потпуно аутоматизовати ако би систем научио ову логику. Осигуравач је обучио агента са вештачком интелигенцијом који је моделирао обрасце одлучивања искусних проценитеља одштета. Агент је дизајниран да класификује одштете, прегледа услове одштета и аутоматски одобрава једноставне случајеве. Ова имплементација је била технички изазовна јер је захтевала повезивање десетина наслеђених система. Али пословни случај је био толико убедљив да је инвестиција била оправдана. Након пуне имплементације, просечно време обраде одштета смањено је за 46 процената, 91 проценат свих подобних одштета за моторне штете је аутоматизовано, а задовољство купаца је повећано за 9 NPS поена. Међутим, ово није била потпуна аутоматизација људског рада, већ паметна подела рада: агент је обављао рутинске задатке, док су људи преузимали сложеност.

Алијанц, као глобални играч, следи интеграцију података и стратегију вештачке интелигенције на нивоу целе компаније. Компанија је препознала да су пројекти вештачке интелигенције одрживо успешни само ако је квалитет података висок и ако су подаци доступни целој организацији. Стога, Алијанц улаже велика средства у своју Алијанц платформу података, управљање подацима и позиције главних службеника за податке унутар својих појединачних оперативних јединица. Ово је дугорочни пут трансформације, али се бави кључним проблемом: доброј вештачкој интелигенцији су потребни добри подаци, а добрим подацима су потребна организациона структура и култура.

Насупрот томе, Цирих тежи истраживачком и иновативном приступу кроз своју нову Лабораторију за вештачку интелигенцију. Цирих је препознао да пука примена постојећих технологија вештачке интелигенције није довољна за постизање истинске трансформације пословног модела. Компанија је склопила партнерство са водећим универзитетима како би развила нове технологије и методе вештачке интелигенције. Лабораторија се фокусира на системе вештачке интелигенције засноване на агентима који функционишу аутономније и могу доносити сложене одлуке. Ово је игра за будућност, а не о остваривању повећања ефикасности данас.

Поређење открива неколико кључних увида. Прво, не постоји јединствено решење. Решења вештачке интелигенције специфична за процесе (као што је Document Intelligence), потпуна аутоматизација процеса (као што је холандски осигуравач), стратегије података на нивоу целог предузећа (Allianz) и фундаментална истраживања (Cirih) су сва валидна и баве се различитим економским изазовима. Друго, брзина имплементације је кључни конкурентски фактор. Систем који се може имплементирати за месеце, а не за године, нуди економске предности. Треће, интеграција са постојећим системима је кључна. Осигуравачи који спроводе вештачку интелигенцију као изоловани пројекат имају ограничен успех. Они који интегришу вештачку интелигенцију у свој постојећи технолошки пејзаж ефикасније се скалирају.

У вези са овим:

• Управљана вештачка интелигенција (AI) пословна решења са планом приступа: Промена парадигме у индустријској интеграцији вештачке интелигенције

Будући развојни путеви и потенцијални поремећаји

На основу досадашње анализе, може се назначити неколико вероватних развојних путева.

Највероватнији сценарио је прогресивна фрагментација осигуравајуће индустрије. Велики играчи са ресурсима, као што су Allianz, Munich Re и Zurich, успешно ће скалирати интеграцију вештачке интелигенције и података, чиме ће консолидовати своје конкурентске предности. Такође ће остати иновативни под регулаторним надзором јер имају ресурсе за усклађеност. Средњи и мањи осигуравачи ће се суочити са дилемом: или ће значајно улагати у вештачку интелигенцију и модернизацију (што ће смањити њихову профитабилност у кратком року), или ће технолошки заостати и изгубити тржишни удео. Многи ће се одлучити за аутсорсинг или стратешка партнерства са платформама вештачке интелигенције (као што су добављачи управљаних решења за вештачку интелигенцију). Ово би могло довести до консолидације, при чему ће највећи осигуравачи привући најбоље таленте за вештачку интелигенцију, док ће се мањи осигуравачи окренути дистрибутерима или следити нишне стратегије.

Други вероватни сценарио је појава нових модела осигурања фундаментално заснованих на вештачкој интелигенцији и аналитици података. Нови InsurTech-ови, или технолошке компаније које улазе у сектор осигурања (као што је Google у осигурању), имају мањи технички дуг и могу интегрисати вештачку интелигенцију у своју архитектуру од темеља. Могли би брзо да доминирају нишним вертикалним тржиштима. Ово врши притисак на етаблиране осигураваче не само да оптимизују своје постојеће процесе већ и да преиспитају своје пословне моделе. Цирих је то препознао и улаже у истраживање нових пословних модела.

Трећи сценарио је прогресивна регулација и формализација стандарда вештачке интелигенције. Тренутни Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији је само почетак. Очекује се да ће уследити даљи прописи, било да се ради о објашњивости, минимизирању пристрасности или кредитоспособности система вештачке интелигенције. Ово би могло довести до ситуације у којој ће само специјализовани, високо регулисани добављачи решења за вештачку интелигенцију са истинским сертификатима о безбедности и усклађености бити успешни. Генерички алати за вештачку интелигенцију технолошких гиганата могли би постати неадекватни за регулисане индустрије као што је осигурање.

Четврти сценарио, мање вероватан, али не и немогућ, јесте негативна реакција против аутоматизације вештачке интелигенције у осигурању, вођена јавном дебатом о губитку радних места или дискриминацији. То би могло довести до политичког притиска да се ограничи или забрани вештачка интелигенција у одређеним контекстима. Међутим, ово је мало вероватно, јер су економске користи превелике.

Потенцијални поремећаји који би могли да преокрену ове путеве:

1. Масовно кршење података код великог осигуравача фундаментално нарушава поверење у системе вештачке интелигенције
2. Демонстрирани дискриминаторни ефекти система вештачке интелигенције у случајевима високог ризика (као што је случај попут скандала са запошљавањем у Амазону, али у осигурању), што је изазвало регулаторну реакцију
3. Пробој у системима за доношење одлука заснованим на агентима или аутономним системима за доношење одлука заснованим на вештачкој интелигенцији који ће додатно трансформисати моделе осигурања
4. Комбиновани ефекти климатских промена и побољшане процене ризика путем вештачке интелигенције, што доводи до масовних поремећаја тржишта (на пример, када вештачка интелигенција препозна да су одређени региони много ризичнији него што се раније претпостављало)

Стратешке импликације: Потреба за координисаном трансформацијом

Емпиријска анализа јасно показује: Управљана вештачка интелигенција нису опционална за осигураваче, већ су неопходна. Тренутне неефикасности су толико драстичне, конкурентске силе толико јаке, а регулаторни захтеви толико јасни да је неактивност једнака давању конкурентима конкурентске предности.

За креаторе политике, то значи да регулаторни оквир (Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији, GDPR, национални закони о осигурању) мора бити ојачан, али и комбинован са практичном подршком мањим осигуравачима. Без подршке, могла би се појавити двослојна индустрија осигурања, у којој велики осигуравачи остају иновативни и присиљавају мање осигураваче да или купе или изађу са тржишта.

За руководиоце осигуравајућих компанија, стратешке импликације су јасне. Пилотирање појединачних пројеката вештачке интелигенције није довољно. Осигуравачи морају:

1. Развијте стратегију података за целу компанију која третира податке као критичну имовину
2. Постепено демонтирајте или модернизујте застареле системе, немојте бесконачно инсталирати закрпе
3. Вештачку интелигенцију не треба посматрати као изоловани пројекат, већ као саставни део оперативне архитектуре
4. Интегришите управљање и усклађеност у имплементацију пројекта од самог почетка, а не као накнадну мисао
5. Доношење стратешких одлука о томе шта производити, шта куповати, шта бити партнер: Када има смисла развијати сопствена решења за вештачку интелигенцију, а када је добављач решења за управљану вештачку интелигенцију прави избор?

За инвеститоре и заинтересоване стране, основни увид је да осигуравачи који успешно прођу кроз ову трансформацију могу очекивати конкурентске предности, већу профитабилност (кроз смањење превара, ефикасност трошкова и побољшану тачност цена) и јаче односе са купцима. Осигуравачи који то не ураде изгубиће значај у све конкурентнијем и регулаторнијем окружењу.

Централна теза ове анализе стога није да је вештачка интелигенција технолошка опција, већ да је вештачка интелигенција стратешка нужност која ће одредити одрживост осигуравајућих компанија у наредној деценији. Управљана решења вештачке интелигенције, правилно конфигурисана и утемељена у управљању, представљају економски инструмент за претварање ове нужности у стварност.

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

Можете ме контактирати на wolfenstein∂xpert.digital или

Само ме позовите на +49 7348 4088 965 .

ЛинкедИн
 

 

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији