Застрахователната индустрия преживява технологична революция, тъй като компаниите все по-активно внедряват изкуствен интелект, за да трансформират своите операции, въпреки сложната регулаторна среда.
Последно мащабно проучване показва, че близо 90% от застрахователните ръководители определят ИИ като водещ стратегически приоритет за 2025 г., а 82% го смятат за ключов фактор за подобряване на финансовите и оперативните резултати. Въоръжени с огромни масиви от данни, застрахователните специалисти използват ИИ, за да направят процеси като обслужване на клиенти, откриване на измами, оценка на риска, ценообразуване и продажби по-ефективни, като 79% от главните агенти вече са внедрили или планират да внедрят ИИ платформа в следващите шест месеца.
Ползите са значителни. Оценката на риска, задвижвана от ИИ, революционизира сектора чрез повишаване на ефективността, точността и удовлетвореността на клиентите. Тя осигурява по-бърза обработка, по-добра оценка на риска, персонализирани полици и по-ефективно откриване на измами. В обработката на щети автоматизацията чрез ИИ е намалила времето за обработка от седмици до часове, като интелигентни ботове управляват претенциите ефективно и минимизират човешката намеса, което води до по-висока удовлетвореност на клиентите и по-ниски оперативни разходи. За откриване на измами застрахователите внедряват мултимодални системи с ИИ, които интегрират текст, изображения, аудио, видео и сензорни данни през целия жизнен цикъл на претенциите, като потенциално могат да спестят на индустрията между 80 и 160 милиарда долара до 2032 г.
Приоритетите на отделите са тясно свързани с тези възможности на ИИ. За специалистите по оценка на риска водещи приоритети за 2025 г. са увеличаване на премийния растеж (75%), скоростта на офериране (53%) и намаляване на коефициента на щети (43%). В управлението на щети най-важни са повишаването на ефективността на обработката (72%), намаляването на цикъла на обработка (64%) и повишаването на удовлетвореността на клиентите (45%).
Въпреки това остават сериозни предизвикателства. Внедряването на ИИ поражда и опасения, като проблеми с поверителността на данните, необходимостта от преквалификация на служителите и потенциал за алгоритмична пристрастност. Застрахователите, които рано възприемат ИИ, могат да получат значително конкурентно предимство, но трябва внимателно да преодоляват тези препятствия. Прогнозните модели могат да съдържат вградена алгоритмична пристрастност, което да доведе до непреднамерена дискриминация при оценка на риска или обработка на щети. Съществуват и опасения, че решенията, взети от ИИ, по природа са по-малко отчетни и могат да поставят спестяването на разходи пред защитата на потребителите.
Поради засилената регулация, застрахователите вече трябва да получават съгласие за създаване на рискови профили на база защитени характеристики и да разкриват взаимодействията с клиенти и бизнес процесите, в които се използва ИИ, за да гарантират прозрачност. Освен това моделите с ИИ на застрахователите могат да бъдат често одитирани и сертифицирани за съответствие с изискванията за алгоритмична отчетност и сигурност. Остава да се изясни доколко е икономически изгодно прилагането на тези регулации и какъв ще бъде ефектът им върху комбинирания коефициент на застрахователите. Ако използването на ИИ се окаже по-скъпо и съпроводено с правни усложнения, това може да възпрепятства внедряването му. Друго предизвикателство е спазването на множество регулации за ИИ в различни региони, което подчертава нуждата от всеобхватна, глобална регулаторна рамка за улесняване на интеграцията на ИИ в застрахователната индустрия.
Засиленият регулаторен контрол подтиква застрахователите да инвестират в ИИ технологии, които са прозрачни, справедливи и отчетни. Insurtech пейзажът през 2025 г. ще бъде белязан от допълнителни иновации и интеграция на напреднали технологии, развиващи се регулаторни рамки и променящи се очаквания на потребителите. Регулаторите и застрахователите работят заедно, за да балансират нуждата от иновации с осигуряването на отговорно и прозрачно използване на новите технологии и данни.