Рішення на базі штучного інтелекту в страховій галузі з керованим штучним інтелектом: чому страхова галузь переживає свій найбільший переломний момент.

Кінець «цифрового паралічу»: Як керований штучний інтелект рятує страхову галузь

Те, що десятиліттями функціонувало як стабільна бізнес-модель, заснована на агрегації ризиків та поступових інноваціях, тепер стикається з ідеальним штормом технологічного боргу, стрімкого зростання витрат та регуляторного тиску. Цифри говорять самі за себе: хоча страхове шахрайство щорічно у світі забирає близько 122 мільярдів доларів, як не парадоксально, до 90 відсотків інвестицій у ІТ традиційних компаній витрачається виключно на підтримку застарілих систем – «цифровий параліч», який придушує інновації.

Але ціна стагнації — це вже не просто втрата ефективності; вона стає екзистенційною загрозою. В епоху, коли моделі шахрайства стають більш динамічними, а клієнти очікують враження в режимі реального часу, простого управління політиками вже недостатньо. Відповідь галузі полягає у стратегічному впровадженні керованих рішень на основі штучного інтелекту. Ці технології вже не є необов'язковим трюком, а радше вирішальним важелем для подолання гігантської «пастки спадщини», радикально прискорюючи такі процеси, як обробка претензій, та оцінюючи ризики точніше, ніж будь-коли раніше.

У наступному аналізі детально розглядається економіка цієї трансформації. Від історичних причин ІТ-монолітів у галузевих гігантах, таких як Allianz, до підводних каменів нового Закону ЄС про штучний інтелект: ми досліджуємо, як страховики балансують між суворим регулюванням та необхідною автоматизацією. Дізнайтеся, чому керований штучний інтелект — це більше, ніж просто програмне забезпечення, це інфраструктура для конкурентоспроможності майбутнього, і які стратегії визначатимуть переможців і переможених наступного десятиліття.

Підходить для цього:

• UNFRAME.AI: Керовані рішення на основі штучного інтелекту для страхування

Як страховики автоматизують своє майбутнє або розумно його формують

Страхова галузь перебуває на критичному переломному етапі, коли технологічні, економічні та регуляторні сили сходяться та змушують до фундаментальних змін. Бізнес-модель страхування, що будувалася десятиліттями на ручних процесах, децентралізованих структурах даних та поступових інноваціях, зазнає дедалі більшого тиску. Реальність однозначна: страховий сектор наразі втрачає приблизно 122 мільярди доларів щорічно через шахрайство з майном та нещасними випадками, причому лише Німеччина стикається зі збитками, що перевищують 6 мільярдів євро на рік. Водночас 70 відсотків ІТ-бюджетів страхових компаній витрачаються на підтримку застарілих систем, які все більше руйнуються через власну складність. Дві третини страхових компаній у всьому світі досі не змогли масштабувати штучний інтелект за межі пілотних проектів та інтегрувати його у свою щоденну діяльність.

Ця ситуація описує не просто розрив в ефективності, а проблему виживання. Керовані рішення на основі штучного інтелекту для страхової галузі, таким чином, є не технологічним трюком чи необов'язковою модернізацією, а стратегічною необхідністю, яка визначає конкурентоспроможність, прибутковість і, зрештою, довгострокову ринкову життєздатність страхових компаній. У цьому звіті аналізуються економічні рушійні сили, інституційні гравці та ринкові механізми, що стоять за цим процесом трансформації. У ньому висвітлюється, як керовані системи штучного інтелекту, як інтегровані платформи рішень, дозволяють страховикам долати застарілі системи, виявляти та запобігати шахрайству в режимі реального часу, пришвидшувати процеси розгляду претензій та масштабувати персоналізований досвід клієнтів.

Підходить для цього:

• Unframe AI трансформує інтеграцію штучного інтелекту для підприємств у рекордно короткі терміни: індивідуальні рішення за години або дні

Від електромеханічної обробки даних до цифрового паралічу

Щоб зрозуміти сучасну ситуацію в страховій галузі, необхідно розглянути її технологічний розвиток. Наприклад, Allianz була першою страховою компанією в Європі, яка представила мейнфрейм IBM 650 у 1956 році. Це був прорив, який революціонізував обробку даних і дозволив страховикам ефективно керувати мільйонами полісів. У наступні десятиліття ці системи постійно розширювалися та адаптувалися до нових вимог. Кожна нова функція не була інтегрованою, а радше багаторівневою: адміністрування страхування, обробка страхових випадків, виставлення рахунків та управління клієнтами виникли як системи, які були частково ізольованими, а частково взаємопов'язаними.

Це було історично зрозуміло та економічно обґрунтовано. До кінця 20-го століття такі монолітні системи були стандартною бізнес-моделлю не лише у страхуванні, а й практично у всіх великих фінансових установах. У той час вони забезпечували масштабованість та прибутковість. Однак ці системи не були розроблені в першу чергу для гнучкості, швидких ітерацій чи зовнішньої інтеграції. Вони були оптимізовані для стабільних, передбачуваних процесів.

Рубіж тисячоліть і наступні два десятиліття виявили недоліки цих рішень. Оскільки фінансові послуги в усьому світі зазнали тиску через злиття компаній, нові правила та зростання популярності страхових технологій (InsurTech), страховики стали дедалі більше покладатися на системи, які вони самі вже не до кінця розуміли. У деяких випадках технічні залежності настільки складні, що ніхто в страховій компанії не має повного уявлення про власну програмну архітектуру. Деякі зміни, які здаються тривіальними, такі як додавання другої адреси електронної пошти до системи, тягнуть за собою витрати в розмірі шестизначних сум у євро, оскільки вони вимагають коригування в сотнях місць у системі.

Інвестиції в ІТ ілюструють масштаб проблеми. Тільки німецькі страхові компанії збільшили свої інвестиції в ІТ до рекордних 6,2 мільярда євро у 2024 році, головним чином для вирішення існуючих проблем, а не для інвестування в майбутні інновації. Значна частина цих коштів, яка оцінюється в 70-90 відсотків, витрачається просто на підтримку застарілих систем. Це є класичним прикладом економічної неефективності: компанії платять дедалі більші суми, щоб підтримувати той самий рівень функціональності, тоді як їхня конкурентоспроможність знижується. Технічний борг зростає експоненціально, тоді як інвестиції в інновації та зростання стримуються.

Аналіз ключових факторів: системна неефективність та структури стимулювання трансформації

Страховий бізнес базується на асиметричній інформації, агрегації ризиків та логіці премій. Страховики збирають дані про ризики, оцінюють ці ризики та розраховують премії на основі цієї оцінки. Для цієї оцінки вони поєднують історичні дані, зовнішню інформацію та встановлені моделі розрахунку. Традиційно це були ручні або напівавтоматичні процеси. Андеррайтеру потрібен був багаторічний досвід, щоб послідовно виконувати ці оцінки. Врегулювання страхових випадків було подібним: експерт з ліквідації страхових випадків мав читати документи, порівнювати факти з полісом, виявляти потенційні ознаки шахрайства, а потім приймати рішення.

У цьому контексті керовані рішення на основі штучного інтелекту діють як каталітичний трансформатор. Вони дозволяють виконувати ці когнітивні завдання не лише швидше, але й точніше та масштабованіше. Але економічний вплив набагато глибший:

По-перше, першочергове значення має запобігання шахрайству. Глобальні кількісні збитки, спричинені страховим шахрайством у страхуванні майна та від нещасних випадків (P&C), становлять приблизно 122 мільярди доларів США щорічно. У Німеччині оцінюється понад 6 мільярдів євро на рік, і ця цифра постійно зростає. Традиційне виявлення шахрайства спирається на набори правил: підозрілі закономірності визначаються експертами, а потім жорстко кодуються в системах. Проблема полягає в тому, що шахраї адаптуються до відомих закономірностей, розробляють нові методи та стають більш креативними. Виявлення шахрайства на основі машинного навчання працює по-іншому: воно розпізнає аномальні закономірності, які ніколи раніше не описувалися людьми. Аналізи McKinsey показують, що сучасне виявлення шахрайства збільшує рівень виявлення на 15-20 відсотків, одночасно зменшуючи кількість хибнопозитивних результатів на 20-50 відсотків. Це має негайні економічні наслідки: менше шахрайства означає менше виплат. Менше хибнопозитивних результатів означає менше непотрібних розслідувань та швидшу перевірку для чесних страхувальників.

По-друге, спостерігається значне підвищення ефективності обробки страхових випадків. Великий голландський страховик, який впровадив обробку страхових випадків на основі штучного інтелекту, досяг автоматизації 91 відсотка всіх відповідних страхових випадків за автотранспортними засобами. Середній час обробки однієї страхової справи зменшився на 46 відсотків, а задоволеність клієнтів (виміряна як Net Promoter Score) зросла на 9 пунктів. Скандинавський страховик, який запровадив рішення для аналізу документів, досяг правильного вилучення та інтерпретації даних для 70 відсотків вхідних документів у режимі реального часу, замість ручного та із затримками. Це мало не лише технічно значуще, але й економічно трансформаційне значення: експерти з ліквідації страхових випадків змогли звільнитися від рутинних завдань і натомість зосередитися на складних справах з високою вартістю, де людський досвід дійсно додає цінності.

По-третє, динамічна оцінка ризиків за допомогою штучного інтелекту дозволяє радикально покращити точність ціноутворення. У той час як традиційний андеррайтинг базувався на кількох змінних (вік, історія водіння, поштовий індекс), моделі штучного інтелекту можуть аналізувати та об'єднувати сотні або тисячі точок даних у режимі реального часу. Це дозволяє розраховувати точніші премії, що відображають фактичний ризик, а не середні премії, які субсидують значну частину клієнтської бази. Тематичне дослідження Allianz демонструє, як система штучного інтелекту BRIAN (Underwriter Guidance Tool) використовує інтеграцію даних та семантичний аналіз для надання рекомендацій на основі ризику, які швидше та ефективніше інформують андеррайтерів.

По-четверте, персоналізація на основі штучного інтелекту значно покращує залучення та утримання клієнтів. Генеративний штучний інтелект та моделі великих мов програмування дозволяють спілкуватися зі страховими клієнтами природною мовою, пропонувати автоматизовані рішення самообслуговування та надавати індивідуальні рекомендації щодо продуктів. Консультант клієнтів, який зазвичай обробляє 100 запитів на робочий день, може подвоїти або потроїти цю потужність за допомогою помічників на базі штучного інтелекту, одночасно підвищуючи якість консультацій.

Однак ці важелі працюють лише за певних інституційних умов. Більшість страховиків не змогли реалізувати ці ефекти, оскільки їхні застарілі системи недостатньо гнучкі для підтримки швидкої інтеграції. Проект штучного інтелекту у традиційного страховика може тривати роками, оскільки кожен новий інтерфейс створює сотні існуючих залежностей. Це ключова причина, чому дві третини страховиків у всьому світі ще не масштабували ШІ за межі пілотних проектів.

Поточна ситуація: Інвентаризація на основі даних та проблеми

Глобальний ринок штучного інтелекту для страхування зростає винятковими темпами. У 2024 році ринок штучного інтелекту у страхуванні оцінювався приблизно від 6,44 до 11,33 мільярда доларів, залежно від джерела. Прогнози на наступне десятиліття вражаючі: за прогнозами, ринок зросте до 45,74–246 мільярдів доларів до 2031–2035 років із середньорічним темпом зростання від 32 до 33 відсотків.

Ці цифри не є математичними абстракціями, а радше вираженням реальних економічних трансформацій. Страховики по всьому світу інвестують величезні суми в технології штучного інтелекту, залучення талантів та трансформаційні проекти. Найбільші страховики, такі як Allianz, Munich Re та Zurich, створили інвестиційні підрозділи, лабораторії та дослідницькі партнерства. Zurich оголосив про відкриття нової лабораторії штучного інтелекту у 2025 році у співпраці з Університетом Санкт-Галлена та ETH Zurich з метою трансформації самої бізнес-моделі страхування. Allianz створює загальнокорпоративну платформу даних для інтеграції даних з усіх джерел і, таким чином, забезпечення можливості застосування застосувань штучного інтелекту.

Але ці інвестиції не безмежні. Ресурси зазвичай задіяні у застарілих системах. Німецькі страховики щорічно витрачають приблизно від 5,9 до 6,2 мільярда євро на ІТ, але від 70 до 90 відсотків цієї суми йде на підтримку існуючої інфраструктури. Це означає, що лише від 10 до 30 відсотків цієї суми доступне для справжніх інновацій та майбутніх інвестицій. Малі та середні страховики мають ще менше ресурсів. Тому швидке та інтегроване надання рішень на основі штучного інтелекту з одного джерела є величезною перевагою.

Найбільш нагальні проблеми полягають у наступному. По-перше, технічна складність інтеграції: кожна страхова компанія має унікальний ландшафт застарілих систем, кожна з яких має власні API, структури даних та бізнес-логіку. Справжній постачальник рішень повинен пропонувати не лише алгоритми штучного інтелекту, але й налаштовувану структуру конекторів, яка адаптується до цієї різноманітності. По-друге, регуляторна складність: згідно із Законом ЄС про штучний інтелект, який набрав чинності у серпні 2024 року та буде повністю застосований з травня 2026 року, високоризикові системи штучного інтелекту, особливо ті, що використовуються для оцінки ризиків та ціноутворення, підлягають суворим вимогам щодо управління, документації, прозорості та мінімізації упередженості. По-третє, питання захисту даних та довіри: конфіденційні дані клієнтів, медична інформація та фінансові деталі повинні оброблятися з найвищим рівнем безпеки. Страховики не можуть просто передавати ці дані на аутсорсинг зовнішнім хмарним постачальникам, не несучи регуляторних ризиків. Їм потрібні рішення, які працюють локально або в контрольованому середовищі та пропонують журнали аудиту та повну прозорість.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Тематичні дослідження з практики: Порівняльний аналіз різних стратегій трансформації

Для ілюстрації практичних наслідків цього аналізу корисними будуть тематичні дослідження з різними підходами.

Скандинавська страхова компанія, яка впровадила документообіг на основі штучного інтелекту, ілюструє шлях свого поетапного, процесно-орієнтованого впровадження. Компанія мала багаторічний досвід роботи з паперовими та цифровими документами в обробці страхових випадків. Ручний процес був дуже складним: надходила претензія, зовнішня документація фотографувалася або сканувалася, співробітники читали її вручну та копіювали дані в різні системи. Рівень помилок був значним. Завдяки EY Fabric Document Intelligence цей робочий процес був трансформований. Сімдесят відсотків документів тепер правильно інтерпретуються в режимі реального часу, а дані автоматично витягуються та передаються до серверних систем. Це рішення не було абсолютно новою розробкою, а радше інтегрованим компонентом, побудованим на основі існуючих систем управління претензіями. Результат: значно швидше оброблення претензій, зменшення кількості помилок та співробітники, які могли зосередитися на більш аналітичних, орієнтованих на клієнта завданнях.

Великий голландський страховик демонструє ще більш радикальний підхід: повну автоматизацію традиційних рішень щодо страхових випадків. Ця компанія мала дуже чітку гіпотезу: приблизно 91 відсоток усіх страхових випадків за автомобілем відповідає стандартизованій логіці прийняття рішень і може бути повністю автоматизований, якби система вивчила цю логіку. Страховик навчив агента на базі штучного інтелекту, який моделював шаблони рішень досвідчених експертів з оцінки страхових випадків. Агент був розроблений для класифікації страхових випадків, перевірки умов страхових випадків та автоматичного затвердження простих справ. Це впровадження було технічно складним, оскільки вимагало підключення десятків застарілих систем. Але бізнес-кейс був настільки переконливим, що інвестиції виправдалися. Після повного впровадження середній час обробки страхових випадків зменшився на 46 відсотків, 91 відсоток усіх відповідних страхових випадків за автомобілем було автоматизовано, а задоволеність клієнтів зросла на 9 пунктів NPS. Однак це була не повна автоматизація людської праці, а радше розумний розподіл праці: агент виконував рутинні завдання, а люди брали на себе складніші.

Allianz, як глобальний гравець, застосовує загальнокорпоративний підхід до інтеграції даних та стратегії штучного інтелекту. Компанія усвідомила, що проекти штучного інтелекту є стійко успішними лише за умови високої якості даних та доступності даних для всієї організації. Тому Allianz значно інвестує у свою платформу даних Allianz, управління даними та посади директорів з обробки даних в окремих операційних підрозділах. Це довгостроковий шлях трансформації, але він вирішує основну проблему: хороший штучний інтелект потребує якісних даних, а якісні дані потребують організаційної структури та культури.

Натомість, Zurich застосовує дослідницький та інноваційний підхід через свою нову Лабораторію штучного інтелекту (AI Lab). Zurich визнав, що простого застосування існуючих технологій штучного інтелекту недостатньо для досягнення справжньої трансформації бізнес-моделі. Компанія співпрацює з провідними університетами для розробки нових технологій та методів штучного інтелекту. Лабораторія зосереджується на агентних системах штучного інтелекту, які працюють більш автономно та можуть приймати складні рішення. Це гра на майбутнє, а не про досягнення підвищення ефективності сьогодні.

Порівняння виявляє кілька ключових висновків. По-перше, не існує єдиного універсального підходу. Рішення ШІ, орієнтовані на процес (такі як Document Intelligence), повна автоматизація процесів (як у голландського страховика), стратегії обробки даних для всього підприємства (Allianz) та фундаментальні дослідження (Цюрих), є дієвими та вирішують різні економічні проблеми. По-друге, швидкість впровадження є критичним конкурентним фактором. Система, яку можна впровадити за місяці, а не за роки, пропонує економічні переваги. По-третє, інтеграція з існуючими системами має вирішальне значення. Страховики, які розглядають ШІ як ізольований проект, мають обмежений успіх. Ті, хто інтегрує ШІ у свій існуючий технологічний ландшафт, масштабуються ефективніше.

Підходить для цього:

• Керовані корпоративні рішення на основі штучного інтелекту з підходом Blueprint: зміна парадигми в інтеграції промислового штучного інтелекту

Майбутні шляхи розвитку та потенційні збої

На основі проведеного досі аналізу можна окреслити кілька ймовірних шляхів розвитку.

Найбільш ймовірним сценарієм є поступова фрагментація страхової галузі. Великі гравці з ресурсами, такі як Allianz, Munich Re та Zurich, успішно масштабуватимуть інтеграцію штучного інтелекту та даних, тим самим зміцнюючи свої конкурентні переваги. Вони також залишатимуться інноваційними під регуляторним наглядом, оскільки мають ресурси для дотримання вимог. Середні та малі страховики зіткнуться з дилемою: або вони інвестують значні кошти в штучний інтелект та модернізацію (що знизить їхню прибутковість у короткостроковій перспективі), або вони відстають у технологічному плані та втрачають частку ринку. Багато хто оберуть аутсорсинг або стратегічні партнерства з платформами штучного інтелекту (такими як постачальники керованих рішень у сфері штучного інтелекту). Це може призвести до консолідації, коли найбільші страховики залучатимуть найкращі таланти у сфері штучного інтелекту, тоді як менші страховики звертатимуться до дистриб'юторів або використовуються нішеві стратегії.

Другим ймовірним сценарієм є поява нових моделей страхування, фундаментально побудованих на штучному інтелекті та аналітиці даних. Нові InsurTech, або технологічні компанії, що входять у страховий сектор (як Google у страхуванні), мають менший технічний борг і можуть інтегрувати штучний інтелект у свою архітектуру з нуля. Вони можуть швидко домінувати на нішевих вертикальних ринках. Це створює тиск на відомих страховиків, змушуючи їх не лише оптимізувати свої існуючі процеси, але й переосмислити свої бізнес-моделі. Zurich визнав це та інвестує в дослідження нових бізнес-моделей.

Третій сценарій — це поступове регулювання та формалізація стандартів штучного інтелекту. Чинний Закон ЄС про штучний інтелект — це лише початок. Очікується, що за цим послідують подальші регулювання, чи то щодо пояснимості, мінімізації упередженості, чи то щодо кредитоспроможності систем штучного інтелекту. Це може призвести до ситуації, коли успіхом будуть займатися лише спеціалізовані, високорегульовані постачальники рішень у сфері штучного інтелекту зі справжніми сертифікатами безпеки та відповідності. Загальні інструменти штучного інтелекту від технологічних гігантів можуть стати неадекватними для регульованих галузей, таких як страхування.

Четвертий сценарій, менш ймовірний, але не неможливий, — це негативна реакція на автоматизацію ШІ у страхуванні, спричинена публічними дебатами щодо втрати робочих місць або дискримінації. Це може призвести до політичного тиску з метою обмеження або заборони ШІ в певних контекстах. Однак це малоймовірно, оскільки економічні вигоди занадто великі.

Потенційні збої, які можуть перевернути ці шляхи:

1. Масштабний витік даних у великому страховику фундаментально підриває довіру до систем штучного інтелекту
2. Продемонстрував дискримінаційний вплив систем штучного інтелекту у випадках високого ризику (таких як випадок, як скандал із наймом на Amazon, але у страхуванні), що викликало негативну реакцію регуляторів.
3. Прорив у сфері агентно-орієнтованого штучного інтелекту або автономних систем прийняття рішень на основі штучного інтелекту, який ще більше трансформуватиме моделі страхування
4. Сукупний вплив зміни клімату та покращеної оцінки ризиків за допомогою штучного інтелекту призводить до масових спотворень ринку (наприклад, коли штучний інтелект визнає, що певні регіони набагато ризикованіші, ніж вважалося раніше)

Стратегічні наслідки: необхідність скоординованої трансформації

Емпіричний аналіз показує чітку картину: керовані рішення на основі штучного інтелекту не є необов'язковими для страховиків, а є необхідними. Поточна неефективність настільки разюча, конкурентні сили настільки сильні, а регуляторні вимоги настільки чіткі, що бездіяльність рівнозначна наданню конкурентам конкурентної переваги.

Для політиків це означає, що регуляторну базу (Закон ЄС про штучний інтелект, GDPR, національне законодавство про страхування) необхідно посилити, але також поєднати з практичною підтримкою менших страховиків. Без підтримки може виникнути дворівнева страхова галузь, в якій великі страховики залишатимуться інноваційними та змушуватимуть менших страховиків або купувати, або виходити з ринку.

Для керівників страхових компаній стратегічні наслідки очевидні. Пілотного запуску окремих проектів штучного інтелекту недостатньо. Страховики повинні:

1. Розробіть загальнокорпоративну стратегію обробки даних, яка розглядає дані як критично важливий актив.
2. Поступово демонтуйте або модернізуйте застарілі системи, не встановлюйте безкінечно патчі.
3. Штучний інтелект не слід розглядати як ізольований проєкт, а як невід'ємний компонент операційної архітектури.
4. Інтегруйте управління та дотримання вимог у реалізацію проєкту з самого початку, а не як додаткову думку.
5. Прийняття стратегічних рішень щодо «Виробляти», «Купувати» чи «Партнерувати»: коли має сенс розробляти власні рішення на основі штучного інтелекту, а коли постачальник керованих рішень на основі штучного інтелекту є правильним вибором?

Для інвесторів та зацікавлених сторін фундаментальним висновком є ​​те, що страховики, які успішно пройдуть цю трансформацію, можуть розраховувати на конкурентні переваги, вищу прибутковість (завдяки зменшенню шахрайства, ефективності витрат та підвищенню точності ціноутворення) та міцніші стосунки з клієнтами. Страховики, які цього не зроблять, втратять актуальність у дедалі конкурентнішому та регуляторному середовищі.

Центральна теза цього аналізу полягає не в тому, що ШІ є технологічним варіантом, а в тому, що ШІ є стратегічною необхідністю, яка визначатиме життєздатність страхових компаній у наступному десятилітті. Керовані рішення на основі ШІ, належним чином налаштовані та закріплені в управлінні, є економічним інструментом для втілення цієї необхідності в реальність.

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації