Sztuczna inteligencja od kilku lat pozostaje w centrum zainteresowania sektora finansowego. Jest szeroko obecna w mediach branżowych, stanowi istotny temat debat konferencyjnych, a coraz częściej pojawia się także w kontekście regulacji unijnych.
W sektorze ubezpieczeniowym dyskusja koncentruje się przede wszystkim na automatyzacji procesów i wizjach autonomicznych systemów sprzedażowych. W praktyce jednak kluczowe pytanie nie dotyczy tego, czy AI będzie wykorzystywana, lecz jaką rolę powinna odgrywać, aby realnie wspierać agentów w pracy z klientami. Warto zatem spojrzeć na generatywną AI nie przez pryzmat obietnic technologicznych, lecz konkretnych wyzwań, z którymi mierzy się agent ubezpieczeniowy w codziennej pracy sprzedażowej.
Ma to szczególne znaczenie w branży, funkcjonującej w silnie regulowanym otoczeniu, w której fundament stanowią zaufanie oraz jasno określona odpowiedzialność. W tym kontekście najbardziej racjonalnym podejściem jest model, w którym generatywna AI nie zastępuje człowieka, lecz pełni rolę cyfrowego wsparcia, wzmacniającego decyzje podejmowane przez agenta.
AI jako warstwa decyzyjna, a nie prosty automat
Generatywna AI znajduje zastosowanie przede wszystkim tam, gdzie sprzedaż przestaje mieć charakter schematyczny, a zaczyna opierać się na decyzjach. Każda rozmowa z klientem ma swój kontekst i dynamikę, wpisuje się w konkretny etap relacji, których nie da się zamknąć w gotowych scenariuszach.
W praktyce oznacza to wsparcie w bardzo konkretnych sytuacjach sprzedażowych. W trakcie rozmowy z klientem system może automatycznie analizować jego aktualne polisy (umowy ubezpieczenia) i historię relacji z ubezpieczycielem. Jeśli zidentyfikuje, że klient posiada ubezpieczenie komunikacyjne, ale nie ma ochrony mieszkaniowej, może zasygnalizować agentowi możliwość rozszerzenia ochrony i zaproponować możliwe warianty ofertowe. Ostateczna decyzja, sposób prowadzenia rozmowy i rekomendacja produktu pozostają jednak po stronie agenta.
Takie podejście pozwala agentowi na lepsze przygotowanie do rozmowy, szybsze identyfikowanie rzeczywistych potrzeb klienta i skupienie się na doradztwie. AI porządkuje informacje i podpowiada możliwe kierunki, nie przejmuje jednak procesu komunikacji ani odpowiedzialności za decyzje.
Z perspektywy organizacji oznacza to wzrost produktywności pojedynczego agenta, przy jednoczesnym zachowaniu jakości relacji i poziomu zaufania, które pozostają kluczowe w sprzedaży ubezpieczeń.
Technologia w tle
Odejście od konieczności przełączania się między systemami jest efektem zmiany podejścia do projektowania technologii. Generatywna AI coraz rzadziej funkcjonuje jako osobne narzędzie, a częściej jest wbudowywana bezpośrednio w środowisko pracy agenta.
Zamiast korzystać równolegle z CRM‑u, systemów polisowych, narzędzi ofertowych czy kanałów komunikacji, agent pracuje w jednym, spójnym środowisku. AI wykorzystuje dostępne dane i kontekst w sposób kontrolowany, wspierając działania tam, gdzie faktycznie przynosi to wartość. Technologia przestaje być dodatkiem, a zaczyna porządkować i usprawniać codzienną pracę.
Dlaczego bez pełnej autonomii?
Ograniczenie autonomii AI w sektorze ubezpieczeniowym wynika nie tylko z ostrożności biznesowej, ale też z samej natury procesu sprzedaży. Odpowiedzialność za rekomendację produktu i jej zgodność z interesem klienta musi pozostać po stronie człowieka. Równie istotne jest zaufanie klientów, szczególnie w sytuacjach o dużej wadze finansowej lub emocjonalnej.
Podejście to ma również wyraźne umocowanie regulacyjne. Zgodnie z art. 14 unijnego AI Act, systemy sztucznej inteligencji uznawane za wysokiego ryzyka muszą być projektowane w sposób umożliwiający skuteczny nadzór człowieka nad ich działaniem. W praktyce oznacza to obowiązek zapewnienia możliwości oceny działania systemu, oceny jego rekomendacji oraz ich zakwestionowania lub odrzucenia.
Podejście human‑in‑the‑loop (HITL) nie jest więc kompromisem technologicznym ani dobrą praktyką, lecz wymogiem regulacyjnym w obszarach, w których decyzje podejmowane przy wsparciu AI mogą istotnie wpływać na klientów.
Cyfrowy agent przyszłości
Cyfrowy agent przyszłości to profesjonalista, którego rola ewoluuje wraz z rozwojem technologii. Łączy kompetencje doradcze z umiejętnym wykorzystaniem zaawansowanych narzędzi cyfrowych. Generatywna AI nie eliminuje tej roli, lecz ją redefiniuje, przesuwając punkt ciężkości z działań rutynowych na zarządzanie relacją z klientem, kontekstem i odpowiedzialnością.
To właśnie w tym modelu kształtuje się trwała przewaga konkurencyjna w sprzedaży ubezpieczeń. Nie dzięki pełnej automatyzacji, lecz dzięki lepszym decyzjom, większej efektywności agentów i relacjom z klientami opartym na zaufaniu.
Szymon Mozel
Partner Associate, Zespół Cyber, Deloitte
Mikołaj Grzegrzółka
Senior AI Governance Consultant, Zespół Cyber, Deloitte
