Czy sektor ubezpieczeniowy obawia się rozwiązań AI?

Sektor ubezpieczeniowy w Polsce przeszedł znaczące zmiany na przestrzeni ostatnich dekad. Od czasów transformacji ustrojowej, kiedy to rynek ubezpieczeń zaczął się dynamicznie rozwijać, do dziś, kiedy to działające nad Wisłą firmy wyprzedzają pod względem wdrażania nowoczesnych technologii wiele rynków zachodnich. Wprowadzenie systemów informatycznych, cyfryzacja procesów oraz rozwój kanałów sprzedaży online to tylko niektóre z technologicznych innowacji, które zrewolucjonizowały ten sektor.

W dzisiejszym świecie sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę, wpływając na różne aspekty życia i biznesu. AI oferuje możliwości automatyzacji procesów, analizy dużych zbiorów danych oraz poprawy obsługi klienta. Nawet sektor ubezpieczeniowy, który z natury jest konserwatywny i ostrożny w przyjmowaniu nowych technologii, nie może wiecznie opierać się przed wdrażaniem rozwiązań AI. W obliczu rosnącej konkurencji i oczekiwań klientów firmy ubezpieczeniowe muszą dostosować się do nowych realiów, aby pozostać konkurencyjnymi na rynku.

Ryzyko związane z prywatnością danych

Firmy ubezpieczeniowe gromadzą ogromne ilości danych osobowych swoich klientów, które obejmują informacje medyczne, finansowe, dane demograficzne, a także historię szkód i zachowania konsumenckie. Te dane są niezwykle cenne, ponieważ mają wiele potencjalnych zastosowań dla ubezpieczycieli, m.in.:

1. Personalizacji ofert: Analiza danych pozwala na tworzenie spersonalizowanych ofert ubezpieczeniowych, które lepiej odpowiadają potrzebom klientów. Dzięki temu firmy mogą zwiększyć swoją konkurencyjność i zadowolenie klientów.
2. Oceny ryzyka: Dane mogą być używane do bardziej precyzyjnej oceny ryzyka, co pozwala na lepsze dostosowanie składek ubezpieczeniowych. Algorytmy AI mogą analizować dane w czasie rzeczywistym, identyfikując wzorce i anomalie, które mogą wskazywać na podwyższone ryzyko.
3. Wykrywania oszustw: AI może pomóc w identyfikacji podejrzanych zachowań i potencjalnych oszustw, co jest kluczowe dla ochrony interesów firmy i jej klientów. Analiza dużych zbiorów danych pozwala na szybkie wykrywanie nieprawidłowości, które mogłyby umknąć tradycyjnym metodom.

Jednak pomimo korzyści, jakie niesie ze sobą wykorzystanie danych, istnieje również szereg ryzyk związanych z prywatnością. Przede wszystkim przechowywanie i przetwarzanie dużych ilości danych osobowych wiąże się z ryzykiem naruszeń bezpieczeństwa. Ataki hackerskie, wycieki danych czy nieautoryzowany dostęp mogą prowadzić do ujawnienia wrażliwych informacji, co może mieć poważne konsekwencje dla klientów i reputacji firmy.

Dodatkowo istnieje ryzyko, że dane mogą być wykorzystane w sposób niezgodny z intencjami klientów. Na przykład, informacje medyczne mogą być używane do odmowy ubezpieczenia lub podwyższenia składek, co może być postrzegane jako dyskryminacja. Klienci mogą też nie być świadomi, w jaki sposób ich dane są wykorzystywane i przetwarzane. Brak transparentności i zgody może prowadzić do utraty zaufania klientów oraz problemów prawnych związanych z naruszeniem przepisów o ochronie danych osobowych.

Ostatnie, ale nie mniej ważne jest ryzyko zgodności z regulacjami prawnymi. Firmy ubezpieczeniowe muszą przestrzegać surowych regulacji dotyczących ochrony danych osobowych, takich jak RODO, ale także niedawno wprowadzony AI Act, czy DORA w Unii Europejskiej. Niewłaściwe zarządzanie danymi może prowadzić do wysokich kar finansowych i sankcji prawnych.

Trudność zrozumienia i ryzyko błędnych decyzji algorytmów

Algorytmy AI, zwłaszcza te oparte na głębokim uczeniu (deep learning), wykorzystują złożone struktury matematyczne, które naśladują sposób, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje, analizując dane w wielu warstwach. Proces podejmowania decyzji przez te algorytmy jest często nieprzejrzysty, co oznacza, że trudno jest zrozumieć, jakie czynniki i w jaki sposób wpłynęły na ostateczny wynik. Klienci oczekują, że decyzje podejmowane przez firmy ubezpieczeniowe będą klarowne i sprawiedliwe, a brak możliwości zrozumienia, jak algorytmy dochodzą do swoich wniosków, może budzić podejrzenia i nieufność.

Brak transparentności algorytmów AI zwiększa również ryzyko podejmowania błędnych decyzji. Mimo zaawansowanej analizy danych, algorytmy AI nie są wolne od błędów. Błędne decyzje podejmowane przez algorytmy mogą prowadzić do poważnych konsekwencji finansowych i reputacyjnych dla firm ubezpieczeniowych. Przykładem może być niewłaściwe odrzucenie zgłoszonej szkody lub nieprawidłowa ocena ryzyka, co może skutkować stratami finansowymi i utratą zaufania klientów. W sytuacjach, gdzie decyzje mają bezpośredni wpływ na życie i zdrowie klientów, błędy algorytmów mogą prowadzić do poważnych problemów prawnych i etycznych.

Wyzwania regulacyjne

Sektor ubezpieczeniowy jest ściśle regulowany. W Unii Europejskiej kluczowym aktem prawnym jest Rozporządzenie o Ochronie Danych, które nakłada surowe wymagania na firmy w zakresie przetwarzania danych osobowych. Ubezpieczyciele muszą zapewnić, że dane klientów są przetwarzane zgodnie z zasadami RODO, co obejmuje uzyskanie wyraźnej zgody na przetwarzanie danych, minimalizację ilości przetwarzanych danych oraz spełnienie praw klientów do dostępu, poprawiania, usunięcia i przenoszenia danych. Wykorzystanie AI często wiąże się z analizą dużych zbiorów danych, co może być trudne do pogodzenia z tymi zasadami.

Dodatkowo, DORA wprowadza wymogi dotyczące zarządzania ryzykiem technologicznym, co oznacza, że ubezpieczyciele muszą być przygotowani na identyfikację i zarządzanie ryzykiem związanym z nowymi technologiami. AI Act natomiast stawia nacisk na przejrzystość i etykę w zastosowaniach AI, co wymaga od firm ubezpieczeniowych zapewnienia, że ich algorytmy działają w sposób niedyskryminacyjny i sprawiedliwy. Firmy muszą regularnie monitorować i testować algorytmy pod kątem potencjalnych uprzedzeń i dyskryminacji oraz korygować wszelkie nieprawidłowości w działaniu systemów AI. Pracownicy muszą być świadomi etycznych aspektów wykorzystania AI i być odpowiednio przeszkoleni w zakresie identyfikacji i rozwiązywania problemów związanych z dyskryminacją. Aby sprostać tym wyzwaniom, ubezpieczyciele muszą inwestować w odpowiednie technologie, szkolenia oraz procesy monitorowania i audytu, które pozwolą na zgodne z regulacjami i etyczne wdrażanie rozwiązań AI.

Obawy i chłodny dystans pracowników

Kolejnym z powodów, dla których firmy ubezpieczeniowe mogą być mniej chętne do wdrażania rozwiązań AI, jest obawa pracowników przed utratą miejsc pracy. Automatyzacja procesów, takich jak ocena ryzyka, przetwarzanie zgłoszonych szkód czy obsługa klienta, może prowadzić do redukcji liczby stanowisk, które wcześniej były obsadzone przez ludzi. Pracownicy obawiają się, że ich role zostaną zastąpione przez maszyny, co może prowadzić do niepewności zawodowej i obniżenia morale w firmie. W rezultacie mogą oni wykazywać opór wobec wdrażania nowych technologii, obawiając się, że staną się zbędni.

Kolejnym istotnym aspektem jest lęk przed nowością i niechęć do uczenia się nowych narzędzi. Wiele osób woli korzystać ze znanych procesów i metod, które rozumieją i w których czują się pewnie. Wprowadzenie rozwiązań AI wymaga od pracowników nauki nowych systemów, adaptacji do zmieniających się warunków pracy oraz zdobycia nowych kompetencji. Dla niektórych pracowników, zwłaszcza tych z dłuższym stażem, może to być trudne i stresujące. Lęk przed nieznanym oraz obawa przed popełnianiem błędów w pracy z nowymi technologiami mogą prowadzić do oporu wobec zmian.

Warto również zwrócić uwagę na konieczność ciągłego doskonalenia się i adaptacji do dynamicznie zmieniającego się środowiska pracy. Wdrażanie rozwiązań AI wymaga od pracowników nie tylko nauki nowych narzędzi, ale także ciągłego aktualizowania swojej wiedzy i umiejętności. Sektor ubezpieczeniowy, podobnie jak wiele innych branż, staje się coraz bardziej złożony i wymagający. Pracownicy muszą być gotowi na ciągłe doskonalenie się, co może być wyzwaniem, zwłaszcza w kontekście szybko zmieniających się technologii. Dla niektórych osób może to być zniechęcające i prowadzić do poczucia przeciążenia.

Od czego więc należy zacząć?

Sztuczna inteligencja to narzędzie, które w odpowiednich rękach może znacznie ułatwić życie zarówno klientom, jak i pracownikom firm ubezpieczeniowych. Aby rozpocząć jego wykorzystywanie w sposób bezpieczny, warto najpierw przyjrzeć się procesom wewnętrznym. Kluczem do sukcesu jest bowiem zachowanie równowagi między technologią a ludzką interakcją, co pozwoli na pełne wykorzystanie potencjału AI przy jednoczesnym zapewnieniu najwyższych standardów obsługi.

Doskonałym przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji w optymalizacji pracy jest automatyzacja procesów szkodowych. Choć ten proces może wydawać się prostym zadaniem, w rzeczywistości jest to bardzo złożone zagadnienie, które wymaga analizy dużych ilości danych oraz zrozumienia kontekstu każdego zgłoszenia. AI musi być w stanie dokładnie ocenić, czy jest ono uzasadnione, co wymaga zaawansowanych algorytmów i ciągłego uczenia się na podstawie nowych danych.

Warto pamiętać, że algorytmy AI nie są wolne od błędów, a niewłaściwe odrzucenie zgłoszenia lub nieprawidłowa ocena ryzyka mogą prowadzić do poważnych konsekwencji finansowych i reputacyjnych. Dlatego AI nie zastępuje całkowicie pracowników. W niektórych – zwłaszcza mniej standardowych – przypadkach nadal potrzebna jest ludzka interwencja. AI może automatyzować i usprawniać wiele procesów, ale w sytuacjach, które wymagają doświadczenia lub empatii, człowiek jest niezastąpiony.

Chatboty i wirtualni asystenci to kolejne popularne zastosowania AI w sektorze ubezpieczeniowym. Mogą one znacząco usprawnić pracę konsultantów call center, przejmując na siebie wiele rutynowych zadań. Na przykład, mogą zbierać podstawowe dane od klientów, takie jak numer polisy, dane kontaktowe czy szczegóły dotyczące zgłaszanego problemu. Dzięki temu pracownicy call center mogą skupić się na bardziej złożonych aspektach sprawy, zamiast poświęcać czas na zbieranie podstawowych informacji.

Ponadto chatboty mogą odpowiadać na proste pytania klientów, takie jak zapytania o status zgłoszenia, dostępne produkty ubezpieczeniowe czy procedury zgłaszania szkód. Dzięki temu klienci otrzymują szybkie odpowiedzi na swoje pytania, co zwiększa ich zadowolenie i odciąża pracowników call center. Kiedy sprawa wymaga bardziej szczegółowej analizy lub interwencji człowieka, chatbot może przekazać ją odpowiedniemu pracownikowi, jednocześnie podsumowując zebrane informacje. Dzięki temu konsultant ma pełny obraz sytuacji od samego początku i może szybko przejść do rozwiązania problemu. Chatboty mogą również generować podpowiedzi i scenariusze rozmowy z klientem, co pomaga pracownikom w prowadzeniu bardziej efektywnych i spersonalizowanych rozmów.

Od AI nie ma ucieczki, ale wyzwania muszą zostać odpowiednio zaadresowane 

Sektor ubezpieczeniowy w Polsce rzeczywiście obawia się pewnych aspektów związanych z wdrażaniem rozwiązań AI, takich jak ryzyko naruszenia prywatności danych, brak transparentności algorytmów oraz potencjalne błędne decyzje. Jednak te obawy nie powinny odstraszać ubezpieczycieli od wykorzystywania potencjału sztucznej inteligencji. Odpowiednie podejście do wdrożenia takich rozwiązań, bazujące na przemyślanej strategii oraz obejmujące inwestycje w odpowiednie technologie, szkolenia oraz procesy monitorowania i audytu, może przynieść ogromne korzyści. 

AI ma potencjał, aby zrewolucjonizować sektor ubezpieczeniowy, zwiększając efektywność operacyjną, poprawiając jakość obsługi klienta i umożliwiając bardziej precyzyjną ocenę ryzyka. Kluczem do sukcesu jest odpowiednie zarządzanie ryzykiem i wyzwaniami związanymi z AI, co pozwoli firmom ubezpieczeniowym w pełni wykorzystać potencjał tej technologii i utrzymać swoją konkurencyjność na rynku. 

O autorce:

Maja Ossowska-Nowakowska jest Agile Coachem i Scrum Masterką. Od 2014 roku zarządza zespołami wdrażającymi systemy.

Posiada doświadczenie w procesach związanych z polisami, rozliczeniami oraz integracją PC/BC z zewnętrznymi systemami.

Absolwentka Business and Technology na International Faculty of Engineering Politechniki Łódzkiej. Prowadzi szkolenia z metodyk zwinnych i budowy zespołów dla inżynierów oraz klientów.

Źródło: opracowanie EY Polska, Zdjęcie otwierające: Thx4Stock team / Shutterstock

Część odnośników to linki afiliacyjne lub linki do ofert naszych partnerów. Po kliknięciu możesz zapoznać się z ceną i dostępnością wybranego przez nas produktu – nie ponosisz żadnych kosztów, a jednocześnie wspierasz niezależność zespołu redakcyjnego.

Artykuł Czy sektor ubezpieczeniowy obawia się rozwiązań AI? pochodzi z serwisu ANDROID.COM.PL - społeczność entuzjastów technologii.