Rozmowa z Łukaszem Marczykiem, dyrektorem zarządzającym, szefem praktyki ubezpieczeniowej w Accenture w Polsce
Aleksandra Wysocka: – Generatywna sztuczna inteligencja to jeden z najgorętszych tematów w sektorze finansowym. Wiele osób widzi w niej przełom, ale są też tacy, którzy obawiają się jej konsekwencji. Do tej pory branża ubezpieczeniowa ostrożnie podchodziła do nowych technologii. Czy generatywna AI zmieni ten schemat? Czym różni się od rozwiązań, które już funkcjonują w ubezpieczeniach?
Łukasz Marczyk: – Wiele wskazuje jednak na to, że takiej rewolucji, jaką przyniesie nam GenAI, jeszcze nie było. Zasadniczo różni się od tradycyjnych algorytmów stosowanych w ubezpieczeniach – takich jak systemy scoringowe, regułowe silniki decyzyjne czy modele pricingowe, które działają na bazie dużych zbiorów ustrukturyzowanych i wyselekcjonowanych danych w organizacji. Klasyczna automatyzacja pomagała eliminować powtarzalne czynności, ale była ograniczona do przetwarzania danych według wcześniej zaprogramowanych schematów.
Tymczasem generatywna AI potrafi coś więcej – nie tylko przetwarza informacje, ale też samodzielnie generuje nowe treści, formułuje wnioski, podejmuje decyzje z uwzględnieniem kontekstu, a nawet przewiduje skutki określonych działań. Może na przykład przygotować spersonalizowaną ofertę ubezpieczeniową na podstawie dialogu agenta z klientem w kilka sekund, stworzyć w mgnieniu oka raport o ryzykach oparty na setkach zmiennych czy nawet automatycznie ocenić zasadność roszczenia w procesie likwidacji szkód.
To nie jest kolejny etap cyfryzacji, to zmiana reguł gry. Firmy, które w pełni wykorzystają ten potencjał, będą wyznaczać standardy na rynku – reszta może zostać w tyle.
Skoro mówimy o rewolucji, to porozmawiajmy o liczbach. Ile polska gospodarka może na tym zyskać?
– Według analiz Accenture w zależności od tego, jak szybko firmy wdrożą AI i jak podejdą do tej transformacji, możliwe są trzy scenariusze.
Pierwszy – scenariusz agresywny. Firmy wdrażają gen AI możliwie szybko. Priorytetem jest maksymalna automatyzacja i redukcja kosztów. W ubezpieczeniach oznacza to szybkie zastąpienie pracy ludzi w obszarach likwidacji szkód, underwritingu czy obsługi klienta.
Efekt? Krótkoterminowo obniżenie kosztów i wzrost zysków, które jednak wiążą się z negatywnymi konsekwencjami w dłuższym okresie. Rynek pracy nie nadąża, brakuje przeszkolonych ludzi do zarządzania nową rzeczywistością. W tym scenariuszu polska gospodarka wygeneruje dodatkowe około 205 mld zł do 2038 r. Sporo, ale to wersja minimum.
Drugi – scenariusz ostrożny, który dziś wybiera większość firm z sektora finansowego w Polsce. Organizacje testują AI, ale boją się dużych inwestycji. Automatyzacja zachodzi powoli, wdrożenia są punktowe. To scenariusz, w którym strach przed ryzykiem wygrywa z ambicją i możliwościami technologii.
Efekt? Mniejsze korzyści i rosnąca przepaść między polskimi a zagranicznymi firmami. Widać to już dziś – globalne koncerny wdrażają generatywną AI w pełnej skali. Przykładowo jeden z singapurskich banków wdrożył platformę 200 agentów GenAI. Natomiast polskie firmy wciąż zastanawiają się, czy warto, lub są na etapie testów pojedynczych prototypów (tzw. PoC).
I trzeci – scenariusz skoncentrowany na ludziach. To idealne połączenie technologii i kapitału ludzkiego. GenAI wspiera automatyzację procesów, ale jednocześnie firmy inwestują w szkolenia, rozwijają kompetencje i tworzą nowe role dla przekwalifikowanych pracowników. Zamiast zwalniać, przekształcają struktury i wykorzystują AI jako narzędzie do wzrostu.
Efektem może być nawet 570 mld zł dodatkowego wzrostu PKB do 2038 r. To jeden punkt procentowy więcej do rocznego wzrostu gospodarczego Polski!
Czyli nie chodzi tylko o to, żeby AI wdrożyć, ale o to, jak to zrobić. Czy widzicie już, które firmy wybrały który scenariusz?
– W Polsce większość firm rozwija się zgodnie ze scenariuszem ostrożnym. Widzą potencjał sztucznej inteligencji, ale boją się konsekwencji jej wdrożenia, zwłaszcza regulacyjnych i kadrowych. Jednocześnie najwięksi międzynarodowi gracze już podejmują pierwsze kroki w realizacji scenariusza skoncentrowanego na ludziach. Przykłady? Firmy szkolą tysiące pracowników z promptowania i analizy danych, wdrażają agentów AI w likwidacji szkód, underwritingu, obsłudze klienta. Widać, że liderzy rynku traktują AI jako szansę na wzrost, a nie tylko narzędzie do cięcia kosztów.
No właśnie – regulacje. Czy prawo nadąża za AI?
– Regulacje nie nadążają i to duży problem. 67% menedżerów w Polsce twierdzi, że niepewność prawna hamuje inwestycje w AI. W Europie i na świecie firmy już wdrażają wewnętrzne kodeksy etyczne AI (często w odpowiedzi na wdrożony w UE AI Act), ale w Polsce to rzadkość. A to duży błąd. Brak zasad oznacza ryzyko błędów, stronniczości algorytmów, a nawet odpowiedzialności prawnej. Firmy, które same wypracują standardy, zyskają przewagę i wyprzedzą konkurencję, gdy lokalne regulacje w końcu się pojawią.
Opublikowaliście raport „Czas na GenAI. Czy branża finansowa wykorzysta tę szansę?”. Jak powstało to badanie i jakie są kluczowe wnioski?
– Badanie przeprowadziliśmy w sierpniu 2024 r. na reprezentatywnej próbie 600 pracowników sektora bankowego, ubezpieczeniowego i rynków kapitałowych w Polsce, a także wśród 30 menedżerów najwyższego szczebla. Chcieliśmy sprawdzić, jak różne grupy postrzegają generatywną AI i czy są gotowe na jej wdrożenie. Okazało się, że różnice są ogromne. Pracownicy oceniają tempo wdrażania GenAI w firmach jako zbyt wolne, a menedżerowie jako wystarczające.
Widzimy też przepaść między Polską a globalnym rynkiem – za granicą gen AI jest postrzegana głównie jako narzędzie wzrostu, u nas wciąż jako sposób na redukcję kosztów. Najważniejszy wniosek? Firmy, które podejdą do AI strategicznie i postawią na ludzi, wygenerują największą wartość.
Przejdźmy do konkretów. W których obszarach AI już dziś przynosi największą wartość w ubezpieczeniach?
– Trzy obszary są na czołówce. Pierwszy – likwidacja szkód. AI analizuje dokumenty, porównuje je z warunkami z odpowiedniego OWU i rekomenduje decyzje. Czas obsługi szkód skraca się o 80%, a błędy są minimalizowane. Drugi – obsługa klienta. Chatboty i voiceboty są już na poziomie, który realnie pozwala im oferować klientom wsparcie porównywalne do pomocy konsultantów. Dzięki wsparciu gen AI odpowiadają na pytania, prowadzą rozmowy, analizują potrzeby klientów i sugerują najlepsze oferty w sposób często trudny do odróżnienia od konsultacji z pracownikiem! Trzeci – underwriting i pricing. Gen AI w odpowiedzi na zapytania e-mailowe klientów korporacyjnych dynamicznie pobiera i analizuje duże ilości danych, także ze zdjęć czy PDF-ów, przetwarza je i przygotowuje gotową ofertę do zatwierdzenia przez pracownika w kilka minut. To pozwala odpowiadać na 100% przesyłanych e-mailowo nieraz bardzo skomplikowanych i różnorodnych zapytań ofertowych, co przyczynia się do wzrostu przychodów o nawet 50%.
Czyli kluczowe pytanie to kiedy i jak zacząć?
– Teraz. Firmy, które czekają, wpadną w pułapkę spóźnionej transformacji. Liderzy przygotowują strategię kompleksowej zmiany organizacji z GenAI, określają bardzo ambitne cele i w usystematyzowany sposób wdrażają gen AI, szkoląc ludzi i zmieniając procesy, w których agenci AI pracują ręka w rękę z pracownikami firmy. Pozostali biernie przyglądają się tym zmianom. Ale za dwa–trzy lata te różnice staną się ogromne i nie do odrobienia.
Dziękuję za rozmowę!
Aleksandra E. Wysocka
POBIERZ | SUBSKRYBUJ W APPLE PODCASTS | SUBSKRYBUJ W SPOTIFY
