Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach: Wielkie plany, realne bariery
Sztuczna inteligencja staje się fundamentem polskiego sektora ubezpieczeniowego. Blisko 60% liderów branży deklaruje, że AI odgrywa już kluczową rolę w ich produktach i usługach, a 85% postrzega ją jako źródło przewagi konkurencyjnej.
Jednak za tymi deklaracjami kryje się głębszy problem: zaledwie 19% firm posiada w pełni zintegrowaną strategię AI, która jest spójna z celami biznesowymi na wszystkich szczeblach organizacji.
Era AI jako narzędzia wyłącznie do automatyzacji prostych zadań w back-office dobiega końca. Technologia ta coraz śmielej wkracza w newralgiczne obszary działalności ubezpieczycieli, wspierając podejmowanie decyzji o wysokim znaczeniu biznesowym.
Mowa o dynamicznej wycenie składek, zaawansowanej ocenie ryzyka, zapobieganiu wyłudzeniom w czasie rzeczywistym czy personalizacji obsługi klienta. Celem przestaje być wyłącznie optymalizacja kosztów, a staje się budowa organizacji zdolnej do elastycznego zarządzania ryzykiem w czasie rzeczywistym.
Mimo to, kluczowe decyzje, zwłaszcza w obszarach etycznych i niestandardowych, wciąż pozostają w rękach człowieka.
Mimo że dwie trzecie firm planuje zwiększyć budżety na rozwój AI, droga do jej pełnego skalowania jest wyboista. Największą przeszkodą, wskazywaną przez aż 72% organizacji, jest niedostateczne przygotowanie i jakość danych.
To fundamentalna bariera, bez której zaawansowane modele analityczne nie mogą efektywnie funkcjonować.
Do tego dochodzą problemy strategiczne i kulturowe. Zaledwie co czwarta firma w pełni ufa technologii, którą wdraża. Problemem jest również priorytetyzacja – dla 75% ubezpieczycieli realizacja celów zrównoważonego rozwoju jest obecnie ważniejsza niż implementacja AI.
W efekcie, trzech na czterech liderów woli wstrzymać większe inwestycje do czasu ustabilizowania się rynku, obawiając się także nadmiaru informacji i zależności od zewnętrznych dostawców.
Kierunek rozwoju jest jednak jasny: tworzenie dynamicznych polis, które na bieżąco uwzględniają zachowania klienta. Wdrożenie takich rozwiązań w Polsce będzie wymagało nie tylko modernizacji systemów IT, ale przede wszystkim budowy zaufania klientów do zautomatyzowanych decyzji oraz stworzenia przejrzystych ram regulacyjnych.
