Podczas ostatniego, XXIII Kongresu Brokerów, na spotkaniu dotyczącym zastosowania sztucznej inteligencji w praktyce brokerskiej padło niezwykle ważne pytanie: czy sztuczna inteligencja może w przyszłości zastąpić brokerów i agentów ubezpieczeniowych? W niniejszym artykule chcielibyśmy, jeżeli nawet nie znaleźć na nie odpowiedź, to przynajmniej możliwie się do niej przybliżyć.
Z jednej strony, mając na względzie niezwykle istotną rolę brokera ubezpieczeniowego w procesie prawidłowej oceny potrzeb klienta, negocjowania warunków umowy i ceny polisy z zakładem ubezpieczeń, a z drugiej coraz wyższe wymagania stawiane przed przedstawicielami tego zawodu w zakresie kwalifikacji i posiadanej przez nich wiedzy, nietrudno wyobrazić sobie sytuację, w której w niedalekiej przyszłości poleganie przez nich wyłącznie na własnych umiejętnościach i oglądzie zdarzenia może okazać się niewystarczające.
Swoistym remedium będą wówczas narzędzia łączące pierwiastek czysto ludzki z elementem sztucznej inteligencji, umożliwiające pośrednikom ubezpieczeniowym m.in. natychmiastowe i precyzyjne identyfikowanie ryzyka dla swoich klientów oraz dobór optymalnego produktu spośród setek dostępnych na rynku.
Automatyzacja części procesów pozwoli niewątpliwie skoncentrować się na przygotowywaniu i oferowaniu działań stanowiących wartość dodaną w relacji klient – broker. Analogicznie będzie w przypadku agentów ubezpieczeniowych.
Prowadzone globalnie badania i analizy w sposób jednoznaczny wskazują, że dramatycznie wzrasta ilość danych, które mogą (a niekiedy wręcz powinny) być uwzględniane przez brokerów i agentów ubezpieczeniowych, chociażby z uwagi na sięgnięcie do dotychczas nieeksploatowanych źródeł informacji (np. mediów społecznościowych) oraz szansę pozyskiwania ich za pomocą narzędzi zautomatyzowanych. W rezultacie powstają nowe obszary do potencjalnej analizy dla pośredników ubezpieczeniowych. Uwzględnienie tych obszarów pozwoli na pozyskanie lepszych i bardziej precyzyjnych informacji personalnych i biznesowych.
Nie budzi wątpliwości, że w praktyce pośredników ubezpieczeniowych już od dawna wykorzystuje się analitykę posiadanych zasobów i informacji, jednakże dopiero gwałtowny rozwój narzędzi AI umożliwia jej usprawnienie dzięki wykorzystaniu o wiele szerszego wachlarza danych, a docelowo – także lepszej oceny sytuacji klienta i potencjalnych przyszłych ryzyk ubezpieczeniowych.
Daje to oczywistą przewagę konkurencyjną chociażby poprzez bardziej precyzyjne prowadzenie sprzedaży krzyżowej na podstawie zachowań i potrzeb klientów i analityki biznesowej na poziomie znacznie wyższym niż obecnie.
Sztuczna inteligencja i prawdziwe obawy
Przed udzieleniem odpowiedzi na pytanie postawione w tytule warto najpierw zastanowić się, w jaki sposób dokonać połączenia AI z inteligencją i predyspozycjami indywidualnymi „żywych” pośredników ubezpieczeniowych celem maksymalnego wykorzystania ich potencjału.
Nie powinno budzić żadnych wątpliwości, że wspomniany zabieg docelowo umożliwi przeprowadzanie o wiele bardziej złożonych operacji analitycznych czy też przygotowywanie i kreowanie nowych produktów ubezpieczeniowych. Dyskusja o tym, kiedy ta zmiana nastąpi, wydaje się co najmniej spóźniona, gdyż w perspektywie globalnej te zmiany dokonują się na naszych oczach i zostały zapoczątkowane już dawno. Proces ten jest nieunikniony i przyszłość branży ubezpieczeniowej będzie ściśle związana z AI.
Analizując korzyści, jakie niesie ze sobą AI, wskazać należy na kluczowe z naszej perspektywy obszary „kooperacji” człowieka z nią. Wspomniany już wcześniej nieograniczony potencjał analityczny AI bez wątpienia pozwala na szeroką weryfikację otoczenia gospodarczego i biznesowego dla kształtowania kosztów i cen ubezpieczenia.
Podobnie rzecz się ma, jeżeli chodzi o „odczytywanie” skłonności klienta do zakupu określonych produktów ubezpieczeniowych oraz oferowanie nabywcom innych, odpowiednich produktów. Ściśle związane z tym jest również połączenie z internetem rzeczy (IoT), który daje kolejny materiał do analizy zachowań i preferencji klientów oraz umożliwia monitoring czynników ryzyka w czasie rzeczywistym dla ograniczania lub eliminowania potencjalnych szkód.
Bo to zły algorytm był…
Mając na uwadze powyższe, rodzi się pytanie, dlaczego nie pójść krok dalej? Co stoi na przeszkodzie, by całkowicie zrezygnować z „żywych” brokerów i agentów ubezpieczeniowych i swoje losy oddać w ręce w pełni zautomatyzowanych (a nie tylko wspierających ludzi) zrobotyzowanych doradców?
W literaturze przedmiotu jedną z głównych wad, jakie wymienia się w kontekście powyższego rozwiązania, jest utrata miejsc pracy przez setki czy tysiące osób. Zastąpienie ich błyskawicznie działającym algorytmem mogłoby bowiem znacznie zwiększyć dochody zakładów ubezpieczeń (ale również większych agencji ubezpieczeniowych i kancelarii brokerskich) poprzez obniżenie kosztów związanych z wynagrodzeniami/prowizjami tych osób. Pokusa podobnego „sukcesu” mogłaby się okazać trudna do odparcia dla wielu podmiotów.
Wszystko zatem jasne, prawda? Właśnie nie do końca… Wydaje się, że przed wydawaniem osądów na powyższą kwestię warto spojrzeć jednak z całkowicie innej strony i zapytać nie o to, dlaczego brokerzy i agenci ubezpieczeniowi są przeciwni „likwidacji” ich zawodów, tylko dlaczego – wbrew pozorom – mogą nie chcieć tego ich klienci. Poszukując na nie odpowiedzi, nie sposób ignorować kluczowego dla roli i funkcjonowania osób wykonujących wspomniane zawody elementu: budowania faktycznych, czysto ludzkich relacji z klientami, które są nieosiągalne dla najbardziej nawet doskonałego narzędzia AI.
Niepodważalnym faktem jest, że towarzystwa ubezpieczeniowe coraz powszechniej wykorzystują big data i algorytmy w celu automatyzacji procesów underwritingowych, podejmowania decyzji dotyczących zawierania umów czy obsługi roszczeń. Nie tracąc z pola widzenia tych zmian, brokerzy i agenci ubezpieczeniowi mogą mimo wszystko odegrać kluczową rolę w sytuacji, gdy AI np. odmówi zawarcia konkretnej polisy czy też wypłaty odszkodowania. Wynika to chociażby z unikalnej wiedzy o sytuacji klienta, jego kulturze organizacyjnej czy też stosunku klienta do zarządzania wewnętrznego określonymi ryzykami. Na tym etapie wiedza i doświadczenie brokera pozwoli na podjęcie negocjacji w imieniu klienta i zmianę pierwotnej decyzji.
Umowa ubezpieczenia jako kontrakt najwyższego zaufania w swojej istocie wymaga bez wątpienia budowania relacji interpersonalnej, zaufania pomiędzy stronami umowy i empatii względem klienta, co wydaje się nie do osiągnięcia w relacji człowiek – AI.
Niezależnie od powyższego, „realni” pośrednicy ubezpieczeniowi z powodzeniem mogą pełnić rolę swoistych „zaworów bezpieczeństwa” pozwalających uchronić się zakładom ubezpieczeń przez zarzutami o dyskryminację. Jej wystąpienie, nawet niezamierzone, stanowi bowiem zmorę wielu w pełni zautomatyzowanych procesów podejmowania decyzji. Nie bez kozery przestrzegają przed nią niemalże wszystkie unijne dokumenty i akty prawne dotyczące AI.
Kilka słów na koniec
Stale zmieniający się świat oraz gwałtowny postęp technologiczny skazują brokerów oraz agentów ubezpieczeniowych, chcących zaspokoić ciągle rosnące oczekiwania klientów, na ścisłą „współpracę” z AI. Oczywiście rozwinie się ona w pełni dopiero w bliższej lub dalszej przyszłości. Trudno jednak wieszczyć koniec tych zawodów, tak jak nie wydaje się, żeby algorytmy sztucznej inteligencji wyparły kiedykolwiek lekarzy czy prawników (jakkolwiek istnieje duże prawdopodobieństwo, że w tym ostatnim przypadku byłoby to spełnienie marzeń wielu osób na świecie).
Budowanie relacji, zaufanie, odczytywanie emocji i uczuć klientów oraz empatia to przewagi względem AI, które stanowią o ważnej i ciągle niezbędnej roli brokera i agenta ubezpieczeniowego w świecie ubezpieczeń.
dr Kamil Szpyt
kamil.szpyt@legaladvisors.pl
dr Grzegorz Dybała
grzegorz.dybala@legaladvisors.pl
