Jeszcze kilka lat temu sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach była ciekawostką z konferencyjnych prezentacji. Dziś to jeden z najczęściej poruszanych tematów w zapytaniach ofertowych i rozmowach o rozwoju biznesu. Dynamika zmian jest ogromna – na świecie działa już około dwudziestu producentów tzw. modeli bazowych, dysponujących własną infrastrukturą obliczeniową, a setki tysięcy firm wykorzystują modele językowe do budowy własnych rozwiązań. Wokół AI powstał cały ekosystem dostawców, integratorów i użytkowników.
W ubezpieczeniach ta „gorączka złota” jest szczególnie widoczna. I nie chodzi wyłącznie o modę, lecz o bardzo konkretne zastosowania, które realnie zmieniają sposób pracy towarzystw ubezpieczeniowych, firm leasingowych, likwidatorów szkód czy multiagencji.
Szkody, zdjęcia i decyzje w kilka sekund
Towarzystwa ubezpieczeniowe stosunkowo wcześnie zaczęły wykorzystywać AI w wybranych obszarach, zwłaszcza w ocenie ryzyka oraz w procesach likwidacyjnych. Najszybciej technologia znalazła zastosowanie przy szkodach komunikacyjnych.
Modele oparte na analizie obrazu potrafią dziś rozpoznać uszkodzenia pojazdu na podstawie zdjęć przesłanych przez klienta. Co ważne, proces jest ustandaryzowany – użytkownik prowadzony jest krok po kroku i wykonuje fotografie konkretnych elementów auta. Dzięki temu algorytm otrzymuje odpowiedni materiał do analizy.
Wstępna wycena szkody może powstać niemal natychmiast. Skraca to czas obsługi, odciąża rzeczoznawców i poprawia doświadczenie klienta, który nie musi czekać dniami na pierwszą decyzję.
Nie można jednak zapominać, że sama technologia to tylko część rozwiązania. Kluczowe jest odpowiednie wpięcie takich modeli w systemy szkodowe i obieg dokumentów, tak aby decyzja algorytmu była elementem spójnego procesu, a nie odrębnym narzędziem.
AI w leasingu i remarketingu
Podobne mechanizmy coraz częściej znajdują zastosowanie poza klasycznym obszarem TU. Dobrym przykładem jest zakończenie umowy leasingu. Samochód wraca do leasingodawcy i trzeba go dokładnie obejrzeć, sprawdzić zgodność dokumentów, ocenić ewentualne uszkodzenia, a następnie ustalić jego wartość rynkową.
Choć technologia jest już dostępna, w praktyce wiele z tych czynności nadal realizowanych jest manualnie. Tymczasem analiza zdjęć, porównanie dokumentacji, identyfikacja braków czy wycena szkód to zadania, które w dużej mierze można zautomatyzować.
Co więcej, AI może wspierać także proces remarketingu. Na podstawie zebranych danych przygotuje opis sprzedażowy pojazdu, wybierze najlepsze zdjęcia i utworzy ogłoszenie na portalu aukcyjnym. Może również cyklicznie monitorować ceny rynkowe podobnych aut i informować o zmianach wartości pojazdów znajdujących się na stoku. To konkretne oszczędności czasu i szybszy obrót kapitałem.
Wykrywanie nadużyć – od zdjęć po deepfake voice
Sztuczna inteligencja to także potężne narzędzie w walce z oszustwami. Analiza obrazów pozwala wykrywać próby wielokrotnego zgłaszania tej samej szkody lub wykorzystywania tych samych zdjęć w różnych sprawach.
Coraz większą rolę odgrywa również weryfikacja dokumentów – medycznych, kosztorysów czy faktur. Modele potrafią wychwycić niespójności i sygnały świadczące o możliwym fałszerstwie.
Stosunkowo nowym wyzwaniem są tzw. deepfake’i głosowe. AI może analizować próbki głosu i ocenić, czy po drugiej stronie linii rzeczywiście znajduje się deklarowany klient. W dobie rosnącej liczby prób podszywania się pod inne osoby takie rozwiązania stają się realnym wsparciem dla działów bezpieczeństwa.
Obsługa klienta dostępna 24/7
Rozwój chatbotów i voicebotów sprawił, że całodobowa obsługa przestała być wyłącznie hasłem marketingowym. W sytuacjach stresowych – jak wypadek drogowy czy awaria w trasie – klient oczekuje szybkiej reakcji.
Automatyczne systemy mogą przyjąć zgłoszenie assistance, zebrać niezbędne dane i uruchomić pomoc bez konieczności oczekiwania w kolejce na konsultanta. Co więcej, analiza tonu głosu i nastroju rozmówcy pozwala podpowiedzieć pracownikowi call center, jak najlepiej poprowadzić rozmowę z osobą zdenerwowaną czy zestresowaną.
Underwriting, telematyka i floty
AI wspiera również ocenę ryzyka i proces underwritingowy. Analiza dużych zbiorów danych pozwala dokładniej segmentować klientów i lepiej kalkulować składki.
W obszarze flot i telematyki możliwości są jeszcze szersze: monitorowanie stylu jazdy kierowców, wykrywanie oznak zmęczenia, optymalizacja tras czy harmonogramów pracy. Dane z pojazdów mogą być przetwarzane w czasie zbliżonym do rzeczywistego, co otwiera drogę do dynamicznego zarządzania ryzykiem.
Multiagencje i praca z dokumentami
Nie każda firma z sektora ubezpieczeniowego ma dziś rozwiązania oparte na AI. I nie każdy system jest już przygotowany na ich integrację. Wdrożenie sztucznej inteligencji nie sprowadza się do zakupu narzędzia. Wymaga uporządkowanych procesów, dobrej jakości danych oraz przemyślanej architektury IT.
Dlatego projekty oparte na AI powinny być traktowane jako element szerszej strategii rozwoju systemów, a nie jednorazowe eksperymenty technologiczne – szczególnie przy integracji z istniejącymi procesami i danymi operacyjnymi.
Takie podejście pozwala nie tylko na pełne wykorzystanie potencjału AI, ale też na bezpieczne i odpowiedzialne wdrożenie rozwiązań w codziennej pracy: od likwidacji szkód, przez remarketing, po analizę dokumentów i obsługę klienta.
Branża ubezpieczeniowa od lat opiera się na danych. Dziś zyskuje narzędzia, które pozwalają je wykorzystać szybciej, precyzyjniej i na znacznie większą skalę. A to dopiero początek zmian, które będą kształtować rynek w najbliższych latach.
Jesteśmy na rynku od ponad ćwierć wieku. Od początku naszej przygody wiedzieliśmy, że nie chcemy być jedynie biernym dostawcą rozwiązań. Od zawsze stawiamy na wymianę wiedzy i doświadczeń. Chętnie pogłębiamy tematy, które uważamy za istotne, szczególnie w obrębie branż, z którymi współpracujemy na co dzień. Chętnie analizujemy i omawiamy zmiany technologiczne oraz dzielimy się własnymi przemyśleniami. Pokazujemy jak uczymy się na błędach i z jakich działań jesteśmy dumni.
