Branża ubezpieczeniowa, choć od lat korzysta z zaawansowanych technologii, stoi obecnie przed kolejną rewolucją – tym razem napędzaną przez sztuczną inteligencję (AI) oraz uczenie maszynowe (ML).
Dzięki tym technologiom firmy ubezpieczeniowe mogą nie tylko zrewolucjonizować proces oceny ryzyka, lecz także znacząco poprawić jakość obsługi klienta, personalizację ofert czy procesy likwidacji szkód.
Korzyści z wykorzystania AI i ML w branży ubezpieczeniowej
Tradycyjne metody wyceny ryzyka bazują na statystyce i danych demograficznych. AI i ML pozwalają na analizę znacznie szerszego spektrum danych, m.in. z urządzeń IoT, historii płatności czy mediów społecznościowych. Dzięki temu wycena ryzyka staje się bardziej precyzyjna i dynamiczna.
Systemy AI analizują zachowania użytkowników i ich historię polis, dostosowując oferty do indywidualnych potrzeb. Przykładem jest dynamiczne ustalanie składki na podstawie stylu życia czy zmiany miejsca zamieszkania.
3. Automatyzacja obsługi klienta
Chatboty i wirtualni asystenci umożliwiają szybką i skuteczną komunikację, odpowiadając na pytania o polisy, pomagając w zgłaszaniu roszczeń i informując o statusie wypłaty odszkodowania. AI pozwala na całodobową obsługę, zwiększając satysfakcję klientów.
ML identyfikuje nietypowe schematy zgłoszeń i wykrywa podejrzane roszczenia, np. wielokrotne zgłoszenia w krótkim czasie. Dzięki temu możliwe jest szybkie reagowanie na potencjalne nadużycia i minimalizowanie strat finansowych.
AI analizuje zdjęcia szkód i raporty wypadków, automatycznie oceniając zgodność z polisą i przyspieszając wypłatę odszkodowania. To znacząco skraca czas oczekiwania i poprawia doświadczenie klienta.
6. Optymalizacja underwritingu
Dzięki AI underwriting staje się bardziej precyzyjny. Algorytmy analizują dane dotyczące zdrowia, aktywności fizycznej i stylu życia, dostosowując warunki polis na życie i zdrowie do realnego poziomu ryzyka.
Przykłady zastosowania AI w ubezpieczeniach
- Ubezpieczenia oparte na telematyce – analiza stylu jazdy kierowców i dostosowanie składek do rzeczywistego ryzyka.
- AI w ubezpieczeniach zdrowotnych – prognozowanie problemów zdrowotnych i rekomendowanie działań prewencyjnych.
- Automatyczna analiza roszczeń – szybsze i bardziej precyzyjne procesowanie zgłoszeń dzięki algorytmom AI.
Sztuczna inteligencja staje się kluczowym elementem nowoczesnych ubezpieczeń, pozwalając firmom na oferowanie bardziej spersonalizowanych, efektywnych i transparentnych usług. Adaptacja tych technologii nie tylko zwiększa konkurencyjność ubezpieczycieli, ale także podnosi jakość obsługi i bezpieczeństwo klientów.
Joanna Gepner
analyst leader z 12-letnim doświadczeniem w branży IT
Britenet
