Sektor ubezpieczeniowy znajduje się ostatnio w trudnej sytuacji. Pandemia, szalejąca inflacja, a także zmiany klimatyczne powodujące coraz częstsze klęski żywiołowe zagrażają rentowności ubezpieczycieli.
Szukając rozwiązań, niektórzy liderzy branży ubezpieczeniowej pokładali nadzieję w boomie na generatywną sztuczną inteligencję (GenAI). Jednak przypadki niewłaściwego działania algorytmów, które na przykład powodowały niesprawiedliwe odrzucenia wniosków, podsyciły opinie krytyków, że sztuczna inteligencja stała się tylko jeszcze jednym problemem w i tak już napiętej sytuacji w branży.
Podczas gdy liderzy branży ubezpieczeniowej z pewnością napotkają przeszkody w miarę rozwoju swojej dojrzałości analitycznej, sama sztuczna inteligencja nie jest problemem. Źródłem problemu jest raczej brak kompleksowego zarządzania danymi w organizacjach i wiedzy na temat potencjalnych niezamierzonych konsekwencji wykorzystania algorytmów. Przy odpowiednich zabezpieczeniach etycznych i ludzkim nadzorze godna zaufania sztuczna inteligencja jest rozwiązaniem, zapewniającym rozwój branży w perspektywie długofalowej – powiedział Stu Bradley, Senior Vice President of Risk, Fraud and Compliance Solutions.
Eksperci SAS, lidera w dziedzinie analityki i AI, zidentyfikowali główne wyzwania branży, które związane są z cyfryzacją i wskazali, jak im zaradzić.
1. Niewystarczające regulacje
Ubezpieczyciele przetwarzają niezwykle wrażliwe dane osobowe. Niestety, niewystarczające regulacje prawne, chociażby w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji, sprawiają, że wiele przypadków wykorzystania tej technologii jest wciąż nieuregulowanych. W efekcie ubezpieczyciele muszą sami zadbać o wdrożenie zasad etyki i odpowiedzialności.
Aby przygotować grunt pod spełnienie standardów regulacyjnych, które dopiero nadejdą, branża ubezpieczeniowa, podobnie jak sektor bankowy, musi w ramach swojej polityki ds. AI priorytetowo potraktować strukturę danych i zarządzanie nimi. Tak jak ważne jest, aby ubezpieczyciele wydobywali wartościowe wnioski ze swoich danych, równie istotne jest oczyszczenie ich z błędów i niespójności. Pomaga to zapewnić możliwość ponownego wykorzystania, poprawić dokładność podejmowanych decyzji, zwiększyć produktywność i wzmocnić wiarygodność wyników – powiedział Prathiba Krishna, AI and Ethics Lead for SAS UK and Ireland.
Edukacja w zakresie sztucznej inteligencji będzie kluczowym czynnikiem decydującym o pomyślnym wdrożeniu AI i zapewnieniu zgodności z nowymi regulacjami prawnymi. Promowanie wiedzy na temat danych w całej organizacji umożliwia przedsiębiorstwom omówienie, zrozumienie i ostatecznie przyjęcie etycznych praktyk AI – dodał.
2. Zarządzanie ryzykiem
W obliczu szybkiej cyfryzacji branży i gwałtownego rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji osoby zarządzające ryzykiem obawiają się niezamierzonych skutków działania algorytmów – zwłaszcza że liderzy biznesowi dążą do przełożenia wzrostu wydajności sztucznej inteligencji na długoterminową wartość biznesową.
Ubezpieczyciele muszą dokładniej przeanalizować znaczenie integracji sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami, tworząc kompleksową strategię AI, która obejmie wszystkie obszary zarządzania organizacją – powiedziała Terisa Roberts, Global Lead for Risk Modeling and Decisioning w SAS i autorka książki „Risk Modeling: Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego”.
Ubezpieczyciele muszą również wziąć pod uwagę szerszy zakres przypadków użycia GenAI wykraczających poza duże modele językowe. Przykładowo, zastosowanie danych syntetycznych może zwiększyć bezpieczeństwo danych klientów przy jednoczesnej optymalizacji wycen, tworzenia rezerw i modelowania aktuarialnego – dodaje Terisa Roberts.
3. Nowe modele rozwoju
Eksperci przewidują, że ubezpieczyciele przekształcą się z reaktywnych podmiotów wypłacających odszkodowania w proaktywnych partnerów swoich ubezpieczonych, zarówno konsumentów, jak i przedsiębiorstw.
Dla zobrazowania – Światowa Organizacja Zdrowia niedawno poinformowała, że ponad 30 proc. zgonów z powodu raka na świecie i 80 proc. chorób przewlekłych jest związanych z nawykami, którym można zapobiec. Tymczasem ubezpieczyciele już teraz gromadzą obszerne dane na temat zdrowia swoich klientów, aby zaoferować im odpowiednią ochronę. Dlaczego nie wykorzystać tych danych?
Za pośrednictwem istniejących kanałów, takich jak aplikacje na smartfony, ubezpieczyciele mogliby zaoferować klientom oparte na sztucznej inteligencji usługi w zakresie doradztwa zdrowotnego, które zmieniają konwencjonalne doświadczenia klientów i zmniejszają wypłaty z polis – powiedziała Alena Tsishchanka, Senior Insurance Practice Leader na region EMEA i AP w SAS.
Przy odpowiednich wytycznych dotyczących etyki model ubezpieczyciela jako partnera jest daleki od fantazji. Najnowocześniejsze insurtechy i polisy działają w podobny sposób, udowadniając, że jest to nowatorski kierunek rozwoju dla myślących przyszłościowo ubezpieczycieli.
4. Walka z oszustwami
Dzięki niemal powszechnej dostępności smartfonów ubezpieczyciele mogą z łatwością dotrzeć do potencjalnych klientów wszędzie tam, gdzie istnieje łączność bezprzewodowa. Ponadto atrakcyjność coraz bardziej zindywidualizowanych ofert i łatwość wykupienia polisy online sprawiły, że ubezpieczyciele są zalewani szybko składanymi wnioskami. Niestety, ich rozpatrywanie nie przebiega już tak sprawnie. Ubezpieczyciele nie mają wystarczająco dużo czasu i zasobów, by przeanalizować każdy wniosek, zidentyfikować potencjalne oszustwa i dokonać oceny ryzyka.
Stworzenie infrastruktury technologicznej umożliwiającej dokładną identyfikację oszustw i innych zagrożeń na masową skalę nadal jest wyzwaniem zarówno dla tradycyjnych ubezpieczycieli, jak i insurtechów. Zarówno oszustwa ubezpieczeniowe, jak i ubezpieczanie niechcianego ryzyka oznaczają wzrost wskaźnika szkodowości, a ostatecznie wzrost składek ubezpieczeniowych dla klientów.
Odnoszący sukcesy ubezpieczyciele działający w modelu cyfrowym muszą koordynować wysiłki zmierzające do pozyskania klientów, zapewnienia im odpowiedniej obsługi i zrównoważenia różnych rodzajów ryzyka, jakie na siebie nakładają, najlepiej w zintegrowanym, opartym na chmurze ekosystemie – powiedział Thorsten Hein, Insurance Lead in Risk, Fraud and Compliance Solutions w SAS.
5. Ubezpieczenie na życie
Jedną z wielu przyczyn, które mogą zapoczątkować i utrwalić proces ubożenia, jest śmierć w rodzinie i wynikający z tego spadek dochodów lub wsparcia. Osoby będące na utrzymaniu osoby zmarłej zostają wtedy bez środków do życia. Ubezpieczenie może znacznie złagodzić obciążenie finansowe, ale niestety z powodu braku dostępności i historycznej marginalizacji, wciąż niewiele osób korzysta z takiej polisy.
Kiedy mówimy o możliwym do ubezpieczenia przedmiocie, nie każdy musi i chce chronić aktywa takie jak samochód czy dom – ale ubezpieczenie na życie ma dużo szerszy wymiar. Przewiduje się, że do 2050 r. średnia długość życia na świecie wzrośnie do ponad 78 lat. W obliczu rosnącego ryzyka w świecie dotkniętym kryzysem ubezpieczyciele na życie mogą przyczynić się do pozytywnych zmian w tym zakresie – powiedział Franklin Manchester, główny globalny doradca ubezpieczeniowy w SAS.
Wykorzystując wiarygodne dane, decyzje cenowe podejmowane w oparciu o określone zasady oraz globalny zasięg platform cyfrowych, ubezpieczyciele mogą docierać do większej liczby osób, edukować je, a także chronić.
Nowe spojrzenie na branżę
Sprostanie wyzwaniom środowiskowym, ekonomicznym i etycznym stojącym przed branżą ubezpieczeniową będzie wymagało ludzkiej pomysłowości. Sztuczna inteligencja i inne technologie mogą przyczynić się do bardziej sprawiedliwego i odpornego na zmiany zwrotu w sektorze oraz zapewnić przewagę konkurencyjną tradycyjnym ubezpieczycielom i insurtechom.
