Jeszcze rok temu większość rozmów o sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach dotyczyła pojedynczych pilotaży, chatbotów i testów nowych modeli językowych. Dziś dyskusja przesuwa się o poziom wyżej.
Podczas webinaru poświęconego zastosowaniom Agentic AI eksperci z ERGO Hestii, PZU, LUX MED Ubezpieczenia i Britenet rozmawiali już nie o tym, czy wdrażać AI, ale jak zbudować organizację, która będzie potrafiła na niej pracować na dużą skalę. Organizatorami wydarzenia była firma Britenet oraz „Gazeta Ubezpieczeniowa”.
Wyniki ankiety przeprowadzonej wśród uczestników pokazały, że największy potencjał sztucznej inteligencji rynek widzi obecnie w likwidacji szkód i underwritingu. To właśnie te obszary stały się osią większości prezentowanych projektów.
Od pojedynczego agenta do „fabryki AI”
Bartosz Dołkowski, IT Managing Director i CIO ERGO Hestii, przekonywał, że branża znajduje się w momencie podobnym do początków cyfryzacji. Wiele organizacji posiada już pojedyncze rozwiązania AI, ale niewiele potrafi wykorzystać je do transformacji całych procesów.
ERGO Hestia zdecydowała się odejść od punktowych wdrożeń na rzecz budowy środowiska współpracujących agentów AI. Każdy z nich odpowiada za inny etap procesu, od rozpoznania potrzeb klienta po analizę ryzyka i underwriting.
– Największym błędem jest traktowanie AI jak kolejnego narzędzia do przyspieszenia pojedynczego zadania. Prawdziwa zmiana zaczyna się wtedy, gdy projektujemy na nowo cały sposób działania organizacji – podkreślał Bartosz Dołkowski.
Przykładem takiego podejścia jest rozwijany w ERGO Hestii czat dla pośredników, który w ciągu kilku sekund potrafi wskazać zakres odpowiedzialności wynikający z konkretnej umowy ubezpieczenia. Równolegle AI wspiera także obszar IT, automatycznie analizując starsze systemy i generując dokumentację techniczną.
Człowiek pozostaje ostatnim ogniwem
O tym, jak wygląda praktyczne wykorzystanie AI w likwidacji szkód zdrowotnych, opowiadała Dorota Urbańska, dyrektorka Departamentu Likwidacji Szkód w LUX MED Ubezpieczenia.
Jej zdaniem tradycyjna automatyzacja pojedynczych czynności przestaje wystarczać. Coraz większego znaczenia nabiera orkiestracja procesów, czyli środowisko, w którym systemy, agenty AI i eksperci współpracują w ramach jednego przepływu pracy.
W modelu stosowanym przez LUX MED robot odpowiada za przepływ dokumentów, agent AI analizuje dokumentację i przygotowuje rekomendację, natomiast ostateczna decyzja pozostaje po stronie człowieka.
– Największą wartością AI nie jest zastępowanie ekspertów. Jest nią odzyskanie czasu, który dziś tracimy na czynności administracyjne i analizę powtarzalnych przypadków – mówiła Dorota Urbańska.
To podejście dobrze wpisuje się w coraz silniejsze wymagania regulacyjne. Eksperci wielokrotnie podkreślali podczas spotkania, że zasada human in the loop pozostaje fundamentem wykorzystania AI w sektorze finansowym.
Underwriting mierzy się z nadmiarem informacji
Interesujący przykład przedstawił Marek Majdak, CTO PZU. W zakładzie sztuczna inteligencja wspiera obecnie analizę obszernej dokumentacji medycznej wykorzystywanej w procesach underwritingowych.
W praktyce oznacza to możliwość przetwarzania nawet kilkuset stron dokumentów, wyodrębniania najważniejszych informacji i wskazywania potencjalnych nieścisłości.
– Underwriter nie potrzebuje kolejnych dokumentów. Potrzebuje szybkiego dostępu do informacji, które rzeczywiście mają znaczenie dla oceny ryzyka – wskazywał Marek Majdak.
PZU znajduje się obecnie na etapie pilotażowych wdrożeń, jednak kierunek rozwoju wydaje się jasno określony. AI ma wspierać ekspertów w pracy analitycznej, nie przejmując odpowiedzialności za decyzje.
Dane są ważniejsze niż modele
Choć uczestnicy webinaru reprezentowali różne organizacje i różne obszary biznesu, w jednej kwestii byli wyjątkowo zgodni. Największą barierą rozwoju Agentic AI nie są dziś modele językowe, lecz dane.
Eksperci zwracali uwagę, że nawet najlepszy model nie będzie działał skutecznie bez spójnych definicji biznesowych, wysokiej jakości danych i możliwości prześledzenia całego procesu decyzyjnego.
Piotr Wegner, Solutions Director w Britenet, podkreślał, że większość organizacji nadal znajduje się na etapie porządkowania fundamentów.
– W projektach AI największym kosztem bardzo często nie jest sam model. Najwięcej pracy wymaga przygotowanie danych, uporządkowanie procesów i zbudowanie wspólnego języka dla całej organizacji – zauważył Piotr Wegner.
Wśród rekomendacji dla firm wdrażających Agentic AI najczęściej powtarzały się: budowa wspólnej warstwy semantycznej, pełna audytowalność danych, traktowanie danych jak produktu biznesowego oraz nadawanie agentom AI ściśle kontrolowanych uprawnień.
Koniec fascynacji technologią, początek rozmowy o organizacji
Najciekawszy wniosek z webinaru dotyczył jednak czegoś więcej niż samej technologii. Jeszcze niedawno branża pytała, jakie modele AI wybrać. Dziś coraz częściej zastanawia się, jak przebudować procesy, role i kompetencje ludzi.
To sygnał dojrzewania rynku. Agentic AI przestaje być ciekawostką technologiczną, a staje się elementem strategii operacyjnej. Jednocześnie eksperci zgodnie podkreślali, że w ubezpieczeniach odpowiedzialność, interpretacja i zaufanie pozostają domeną człowieka.
Sztuczna inteligencja może analizować dokumenty, porządkować informacje i proponować rozwiązania. Ostateczne decyzje nadal będą jednak należeć do ludzi. Przynajmniej na razie.
Aleksandra E. Wysocka
Kluczowe wnioski
• Branża ubezpieczeniowa przechodzi od pojedynczych eksperymentów AI do budowy całych ekosystemów współpracujących agentów.
• Likwidacja szkód i underwriting są obecnie obszarami o największym potencjale wdrożeniowym.
• Zasada human in the loop pozostaje kluczowym wymogiem regulacyjnym i biznesowym.
• Największą barierą skalowania AI są jakość danych, ich dostępność oraz możliwość audytu procesów.
• Coraz większe znaczenie ma nie sama technologia, lecz zdolność organizacji do przeprojektowania procesów i sposobu pracy.
