Ponad połowa liderów sektora ubezpieczeniowego widzi w sztucznej inteligencji klucz do rozwoju nowych produktów i usług, a 67% firm planuje zwiększenie udziału AI w budżecie w nadchodzącym okresie. Z raportu KPMG „Inteligentne rozwiązania w sektorze ubezpieczeń” wynika, że 85% traktuje ją jako źródło przewagi konkurencyjnej. Mimo rosnącego potencjału sztucznej inteligencji firmy ubezpieczeniowe wciąż zmagają się z szeregiem barier utrudniających skalowanie tej technologii. Wyzwania dotyczą zarówno aspektów strategicznych, jak i operacyjnych – od braku spójnej wizji rozwoju po niedostateczne przygotowanie danych.
Nowa rola AI w usługach ubezpieczeniowych
Sztuczna inteligencja w sektorze ubezpieczeń przeszła drogę od automatyzacji powtarzalnych procesów do podejmowania decyzji o wysokim znaczeniu biznesowym, takich jak ocena ryzyka czy dynamiczne ustalanie cen. Coraz częściej AI wspiera także działania w czasie rzeczywistym, m.in. w zapobieganiu nadużyciom czy w spersonalizowanej obsłudze klienta. W najbardziej zaawansowanych firmach systemy AI są wpisane w codzienną operacyjną rzeczywistość, wspierając agentów, underwriterów czy działy likwidacji szkód.
Kluczowe pozostaje jednak to, że technologia ta pełni rolę narzędzia wspierającego człowieka – z zachowaniem kontroli ludzkiej tam, gdzie w grę wchodzą kwestie etyczne, zgodność regulacyjna czy niestandardowe przypadki.
Firmy ubezpieczeniowe w coraz szybszym tempie wykraczają poza etap pojedynczych wdrożeń technologii i budują spójne strategie oparte na sztucznej inteligencji. Celem nie jest już wyłącznie automatyzacja procesów, lecz tworzenie organizacji zdolnej do elastycznego zarządzania ryzykiem i personalizacji oferty w czasie rzeczywistym. Takie podejście pozwala integrować dane, modele analityczne i operacje biznesowe w ramach jednej, adaptacyjnej struktury. W polskim sektorze ubezpieczeń rośnie zainteresowanie wykorzystywaniem danych behawioralnych i kontekstowych do projektowania spersonalizowanych produktów. Jednocześnie wyzwaniem pozostaje szybkie tempo zmian technologicznych i niepewność inwestycyjna. Dlatego tak ważna staje się zdolność organizacji do skalowania i modyfikowania rozwiązań w miarę rozwoju technologii – mówi Andrzej Gałkowski, Partner, Lider doradztwa dla sektora bankowego, Head of AI w KPMG w Polsce i Europie Środkowo-Wschodniej.
Zaawansowane rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji otwierają drogę do tworzenia bardziej reaktywnych i samouczących się modeli obsługi klienta. Przykładem są dynamiczne polisy, które na bieżąco uwzględniają zachowania użytkownika lub zmieniające się parametry ryzyka. Takie podejście może istotnie skrócić czas likwidacji szkód, poprawić ocenę ryzyka i ograniczyć liczbę nadużyć. W Polsce zastosowanie takich narzędzi będzie wymagać nie tylko modernizacji systemów informatycznych, ale również budowy zaufania klientów do zautomatyzowanych decyzji. Potrzebne będzie także wypracowanie przejrzystych standardów etycznych i regulacyjnych, które umożliwią bezpieczne wdrażanie AI w krytycznych obszarach działalności ubezpieczeniowej – mówi Tomasz Dąbkowski, Partner Associate w Dziale Usług Finansowych, Szef Grupy Aktuarialnej w KPMG w Polsce.
Wyzwania i bariery rozwoju sztucznej inteligencji w branży ubezpieczeń
Choć AI zyskuje na znaczeniu, firmy ubezpieczeniowe wciąż zmagają się z szeregiem barier. Najczęściej wskazywane ograniczenia to: niedostosowane ramy regulacyjne oraz niski poziom zaufania – jedynie 25% organizacji w pełni ufa tej technologii. Tylko 19% firm ubezpieczeniowych ma w pełni zintegrowaną strategię AI powiązaną z celami operacyjnymi na wszystkich poziomach organizacji, a 72% wskazuje niedostateczne przygotowanie danych jako największe ograniczenie. Wyzwanie stanowi również pogodzenie rozwoju AI z celami zrównoważonego rozwoju – 75% stawia realizację strategii zrównoważonego rozwoju wyżej niż implementację AI. Dodatkowo 3 na 4 badanych ubezpieczycieli woli wstrzymać większe inwestycje do czasu większej stabilizacji rynku, a ponad połowa respondentów czuje się przytłoczonych nadmiarem informacji oraz obawia się zależności od dostawców technologii AI.
