Sztuczna inteligencja niesie ogromny potencjał innowacji, ale sposób, w jaki dziś o niej mówimy, pozostaje zaskakująco wąski. Narracja skupia się niemal wyłącznie na customer experience rozumianym bardzo dosłownie: szybsze odpowiedzi na czacie, chatboty 24/7, inteligentne formularze.
Stawiamy na rozwiązania stosunkowo proste do wdrożenia i łatwe do zauważenia. Tymczasem dane rynkowe studzą entuzjazm. Klienci nie chcą kontaktu z maszyną w sytuacjach wymagających zaufania. Według raportu Gartnera 4 Customer Insights to Improve the Service Experience, aż 88% konsumentów ma poważne obawy wobec AI w obsłudze klienta, a 64% wolałoby, by firmy w ogóle jej tam nie używały.
Czy to oznacza koniec AI w ubezpieczeniach?
Choć sztuczna inteligencja nie zdobyła jeszcze zaufania klientów na pierwszej linii kontaktu, jej prawdziwa wartość ujawnia się w obszarach, które przez lata opierały się automatyzacji. Doświadczenie klienta to efekt całego łańcucha działań po stronie towarzystwa ubezpieczeń – także tych niewidocznych, operacyjnych. To właśnie tam technologia może z powodzeniem wspierać procesy złożone, kosztowne, czasochłonne i podatne na błędy.
AI może realnie poprawić jakość obsługi, nawet jeśli sam klient nigdy nie wejdzie z nią w interakcję. Natomiast dla firmy oznacza to wymierne efekty: krótszy czas, niższe koszty, wyższą jakość i lepszą marżę.
Agenty AI. Odpowiedź na brak czasu
Specjaliści w zakładach ubezpieczeń od lat zmagają się z rosnącą liczbą spraw i presją czasu. Właśnie tu pojawia się przestrzeń dla agentów AI, których rola nie polega na zastępowaniu człowieka w procesie decyzyjnym, tylko automatyzacji żmudnych, manualnych zadań i usprawnianiu pracy.
Sztuczna inteligencja analizuje dokumenty, identyfikuje niezgodności, wskazuje luki w danych i przygotowuje propozycję rekomendacji. Ekspert nie zaczyna od pustej kartki – dostaje uporządkowany materiał, na podstawie którego podejmuje końcową decyzję. Przykładowo:
- Underwriting: zamiast ręcznie przeglądać dokumentację, underwriter otrzymuje gotową analizę stanu sprawy – z informacją o brakach w dokumentach, uwagach proceduralnych oraz rekomendacją dalszych działań, np. zastosowania odpowiedniego modelu zwyżek lub klauzul.
- Likwidacja szkód: system zbiera dane z polisy, zgłoszenia szkody oraz dokumentów produktowych (OWU, procedury itp.), analizuje je łącznie z dokumentacją fotograficzną i wskazuje ewentualne rozbieżności, np. deklarowany kolor auta nie zgadza się ze zdjęciami. Likwidator otrzymuje podsumowanie analizy, sygnały ostrzegawcze oraz rekomendację decyzji dostosowaną do aktualnego stanu szkody.
Efekty dla biznesu:
- redukcja czasu poświęcanego na prace administracyjne i przygotowanie decyzji,
- mniej błędów wynikających z przeoczeń,
- standaryzacja rekomendacji przy zachowaniu roli eksperta,
- krótszy czas oczekiwania i większa przewidywalność dla klienta.
Odzyskany czas i mniej błędów
Ogromna część pracy w zakładach ubezpieczeń to czynności administracyjne. AI automatyzuje te elementy procesu, które dotąd były poza zasięgiem klasycznych systemów workflow. Dzięki umiejętności interpretacji dokumentów niestrukturyzowanych – opisów, raportów czy zapytań brokerskich – przejmuje żmudne zadania.
- Checklisty przy wnioskach grupowych: agent AI sprawdza kompletność dokumentów, sygnalizuje braki i przygotowuje raport. Zamiast wielodniowej wymiany e-maili klient od razu otrzymuje precyzyjną listę braków.
- Slip brokerski: AI odczytuje niestandardowy plik, identyfikuje dane klienta, zakres ochrony, sumy ubezpieczenia oraz informacje o przedmiotach i lokalizacjach, a następnie przekształca je w ustrukturyzowaną bazę danych gotową do użycia w systemie ofertowym.
Efekty dla biznesu:
- znaczące skrócenie czasu procesowania dokumentów,
- redukcja pracy ręcznej i ryzyka błędów,
- szybsze przejście spraw do kolejnych etapów procesu,
- lepsze wykorzystanie kompetencji pracowników,
- sprawniejszy obieg dokumentów zauważalny również dla klienta – mniej poprawek, mniej pytań, szybsza obsługa.
Decyzje w szerszym kontekście klienta
W ubezpieczeniach decyzje często zapadają w odniesieniu do pojedynczej sprawy: wniosku, szkody czy zapytania brokerskiego. To podejście punktowe, które sprawdza się technicznie, ale często pomija szerszy kontekst relacji z klientem.
Agent AI pozwala ten kontekst uwzględnić. Dzięki zdolności analizowania danych rozproszonych w różnych systemach – polisowych, szkodowych, CRM – może zbudować pełny obraz współpracy z klientem: jakie produkty posiada, jaka jest jego historia szkodowa, terminowość płatności, wartości składek i znaczenie w portfelu ubezpieczyciela.
To zmienia sposób podejmowania decyzji:
- underwriter nie ocenia już wyłącznie jednego ryzyka, ale widzi klienta jako całość,
- likwidator analizuje szkodę, ale dostaje sygnał, że klient od lat jest lojalny i kluczowy dla portfela,
- dział windykacji może zareagować inaczej wobec klienta, który od lat generuje wysokie składki i płaci regularnie, niż wobec podmiotu o marginalnym znaczeniu, z negatywną historią płatności i wysoką szkodowością.
W efekcie decyzje są bardziej spójne i przewidywalne, a relacja z klientem budowana długofalowo. Klient odczuwa, że towarzystwo traktuje go partnersko. Z kolei firma korzysta z lepszej kontroli nad portfelem i mniejszego ryzyka utraty wartościowych kontraktów.
Inwestycja w AI i CX, która zwraca się w liczbach
Praca na zapleczu przekłada się na efekt na froncie. AI nie musi być widoczna dla klienta, by poprawiać jego doświadczenie. Wystarczy, że usprawni procesy, które spowalniają pracę i odciągają ekspertów od zadań merytorycznych. Szacuje się, że nawet 30–70% czasu specjalistów pochłaniają dziś czynności administracyjne bez wartości dla klienta.
Warto zacząć od obszarów najbardziej czasochłonnych i nieefektywnych, pamiętając, że z czasem AI znajdzie zastosowanie także tam, gdzie dziś trudno to sobie wyobrazić. To inwestycja, która zwraca się podwójnie, w niższych kosztach operacyjnych i lepszym doświadczeniu klienta.
Krzysztof Dziekoński
IT Manager / Insurance Solutions Expert w Altkom Software & Consulting
