Sztuczna inteligencja i automatyzacja procesów
Sztuczna inteligencja (AI) jest jednym z najbardziej przełomowych narzędzi w branży ubezpieczeniowej, znacząco zmieniając sposób, w jaki firmy ubezpieczeniowe obsługują klientów i zarządzają ryzykiem. AI pozwala na automatyzację wielu procesów, które wcześniej wymagały zaangażowania ludzkich zasobów, co prowadzi do zwiększenia efektywności operacyjnej i redukcji kosztów. Jednym z najczęściej stosowanych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji jest chatboty, które mogą obsługiwać klientów przez całą dobę, odpowiadając na pytania, zgłaszając roszczenia oraz dostarczając spersonalizowane oferty ubezpieczeniowe.
Dzięki AI firmy ubezpieczeniowe mogą także lepiej oceniać ryzyko. Algorytmy oparte na sztucznej inteligencji analizują ogromne ilości danych z różnych źródeł – od danych demograficznych po historię chorób czy dane o wypadkach – co pozwala na precyzyjne prognozowanie ryzyk związanych z danym klientem lub polisą. Automatyzacja procesów oceny ryzyka skraca czas potrzebny na decyzje, a jednocześnie zmniejsza ryzyko błędów ludzkich. Sztuczna inteligencja pozwala także na monitorowanie zmian na rynku i w zachowaniach klientów, co umożliwia szybkie reagowanie na zmieniające się potrzeby i trendy.
Telematyka i ubezpieczenia oparte na użytkowaniu
Telematyka to technologia, która łączy dane dotyczące lokalizacji z komunikacją bezprzewodową, co pozwala na monitorowanie i analizę zachowań użytkowników w czasie rzeczywistym. W branży ubezpieczeniowej telematyka zyskuje na popularności w kontekście ubezpieczeń samochodowych, gdzie jest wykorzystywana do monitorowania stylu jazdy klientów. Ubezpieczenia oparte na użytkowaniu (ang. usage-based insurance, UBI) pozwalają na naliczanie składek ubezpieczeniowych na podstawie rzeczywistych zachowań kierowcy, takich jak prędkość, gwałtowne hamowanie, czas spędzony za kierownicą czy rodzaj dróg, po których porusza się pojazd.
Dzięki telematyce, ubezpieczyciele mogą oferować bardziej sprawiedliwe i dostosowane do indywidualnych potrzeb polisy. Klienci, którzy jeżdżą ostrożnie, są nagradzani niższymi składkami, co motywuje do bardziej bezpiecznej jazdy. W dłuższej perspektywie technologia ta może przyczynić się do zmniejszenia liczby wypadków drogowych, a także do zmniejszenia kosztów wypłat odszkodowań. Wprowadzenie telematyki w ubezpieczeniach daje również firmom ubezpieczeniowym możliwość bieżącego monitorowania ryzyka i dostosowywania polis w zależności od aktualnych danych.
Blockchain i transparentność transakcji
Blockchain, znany głównie z kryptowalut takich jak Bitcoin, zaczyna odgrywać coraz większą rolę w branży ubezpieczeniowej. Technologia ta pozwala na bezpieczne przechowywanie i przekazywanie danych w sposób zdecentralizowany, co zwiększa transparentność i bezpieczeństwo transakcji. W branży ubezpieczeniowej blockchain może być wykorzystywany do rejestracji polis, zgłaszania roszczeń oraz monitorowania umów w sposób, który eliminuje ryzyko oszustw i zapewnia większą przejrzystość.
Jednym z kluczowych zastosowań blockchaina w ubezpieczeniach jest automatyzacja procesów związanych z obsługą roszczeń za pomocą tzw. inteligentnych kontraktów. Inteligentne kontrakty to samowykonujące się umowy, które uruchamiają określone działania (np. wypłatę odszkodowania) po spełnieniu wcześniej zdefiniowanych warunków. Dzięki tej technologii procesy ubezpieczeniowe mogą być realizowane szybciej, a klienci mogą mieć pewność, że wypłata odszkodowania nastąpi automatycznie, bez zbędnych opóźnień. Blockchain daje także większą pewność co do autentyczności dokumentów ubezpieczeniowych, co przyczynia się do redukcji oszustw i zwiększenia zaufania w relacjach między ubezpieczycielami a klientami.
Internet rzeczy (IoT) i zarządzanie ryzykiem
Internet rzeczy (IoT) to sieć urządzeń podłączonych do internetu, które mogą zbierać i przesyłać dane w czasie rzeczywistym. W branży ubezpieczeniowej IoT znajduje szerokie zastosowanie w zarządzaniu ryzykiem, zwłaszcza w ubezpieczeniach zdrowotnych, majątkowych oraz komunikacyjnych. Przykładem mogą być inteligentne urządzenia domowe, takie jak czujniki dymu, zalania czy monitorowania ruchu, które mogą ostrzegać ubezpieczycieli o potencjalnych zagrożeniach, co pozwala na szybką interwencję i minimalizację strat.
W ubezpieczeniach zdrowotnych IoT pozwala na monitorowanie stanu zdrowia pacjentów w czasie rzeczywistym. Noszone urządzenia, takie jak inteligentne zegarki czy opaski fitness, zbierają dane dotyczące aktywności fizycznej, tętna czy poziomu stresu, co pozwala na dostosowanie polis ubezpieczeniowych do aktualnych potrzeb i ryzyk zdrowotnych klientów. Firmy ubezpieczeniowe mogą oferować niższe składki osobom, które prowadzą zdrowy tryb życia, a jednocześnie monitorować na bieżąco ryzyka związane z chorobami przewlekłymi. IoT zatem otwiera nowe możliwości w zakresie prewencji i prognozowania ryzyka, co w dłuższej perspektywie może przyczynić się do ograniczenia kosztów operacyjnych firm ubezpieczeniowych.
Analityka big data i predykcja ryzyka
Analityka big data to technologia, która pozwala na przetwarzanie ogromnych ilości danych, aby uzyskać wgląd w zachowania konsumentów i lepiej oceniać ryzyko. W branży ubezpieczeniowej big data jest stosowane do analizowania danych z różnych źródeł – od informacji demograficznych po dane pogodowe, gospodarcze czy zdrowotne – co pozwala na bardziej precyzyjne prognozowanie ryzyk. Dzięki analizie big data firmy ubezpieczeniowe mogą lepiej zrozumieć swoich klientów i oferować im bardziej spersonalizowane produkty ubezpieczeniowe.
Technologia big data ma również zastosowanie w predykcji ryzyk związanych z klęskami żywiołowymi, co jest szczególnie istotne w ubezpieczeniach majątkowych. Na podstawie analizy danych pogodowych i geologicznych, firmy mogą lepiej przewidywać ryzyka powodzi, trzęsień ziemi czy huraganów, co pozwala na lepsze zarządzanie polisami ubezpieczeniowymi w obszarach o podwyższonym ryzyku. Długoterminowe prognozy oparte na big data mogą również pomóc firmom ubezpieczeniowym w opracowywaniu strategii minimalizowania strat oraz lepszej alokacji zasobów w przypadku katastrof naturalnych.
Źródła:
- Dr. Anna Nowak, 2023, „Sztuczna inteligencja i automatyzacja w branży ubezpieczeniowej”
- Prof. Marek Kowalski, 2022, „Blockchain w ubezpieczeniach: Nowe możliwości i wyzwania”
- Dr. Piotr Wiśniewski, 2023, „Rola IoT i big data w zarządzaniu ryzykiem ubezpieczeniowym”
Dr Grażyna Kwiatkowska
Doktor ekonomii. Dealer walutowy.