Digitalizacja procesów ubezpieczeniowych to jedna z podstaw działalności brokerów. Dziś kluczowym wyznacznikiem sukcesu jest jednak nie sama obecność technologii, lecz skuteczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w istotnych procesach: analizie ryzyka, obsłudze klientów i likwidacji szkód. To właśnie te aspekty decydują o budowaniu przewagi konkurencyjnej.

Sztuczna inteligencja pozwala na tworzenie modeli ryzyka opartych na tysiącach zmiennych, a nie na kilkunastu, jak jeszcze dekadę temu. Analiza ryzyka może obejmować nie tylko dane podstawowe, ale także dodatkowe informacje pochodzące z mediów społecznościowych, lokalizacji GPS lub urządzeń IoT. To wszystko może mieć znaczenie przy kalkulacji składki. W przypadku ubezpieczeń komunikacyjnych na przykład, coraz większe znaczenia ma telematyka, pozwalająca na zróżnicowanie składek w zależności od wieku, lokalizacji, historii szkód czy stylu jazdy kierowców.

Predykcyjne zdolności AI pozwalają więc szybciej i w szerszym niż wcześniej zakresie analizować potencjalne zagrożenia i szkody. To wpływa na bardziej precyzyjne ustalenie składki za polisę oraz koniecznego zakresu ubezpieczenia, a także szybsze ofertowanie. Warto też zauważyć, że dokładniejsza kalkulacja często pozwala na niższą składkę niż przy tradycyjnych metodach, gdzie zakładamy większy margines błędu i skali ryzyka.

Rewolucja w likwidacji szkód

AI wspiera automatyzację rutynowych zadań, zatem także ocenę zgłoszeń o wypłatę odszkodowania. Ułatwia i przyspiesza analizę dokumentów, sprawdza kompletność wniosków, identyfikuje braki i wstępnie ocenia zasadność roszczeń. Systemy oparte na AI wykrywają także próby wyłudzeń – analizując nietypowe wzorce i nieścisłości, zapobiegają oszustwom, co pozwala utrzymać składki na rozsądnym poziomie. W bardziej skomplikowanych przypadkach AI stanowi nieocenione wsparcie dla likwidatorów, znacząco przyspieszając analizę danych.

Proaktywne zarządzanie ryzykiem

Sztuczna inteligencja staje się niezwykle cennym narzędziem także w codziennym zarządzaniu ryzykiem przedsiębiorstw. Dzięki zdolności do szybkiej analizy ogromnych zbiorów danych i wykrywania skomplikowanych zależności, AI umożliwia proaktywne reagowanie na potencjalne zagrożenia. Automatyzacja procesów pozwala na błyskawiczne wdrażanie działań zapobiegawczych, minimalizując tym samym ryzyko wystąpienia strat.

Dane w czasie rzeczywistym pozwalają przejść z modelu reaktywnego na predykcyjny. Czujniki mogą ostrzec np. o wycieku wody czy przegrzaniu maszyn. Ponadto, analiza pogody i geolokalizacji może wysłać alert przed burzą czy powodzią.

Granice automatyzacji w ubezpieczeniach korporacyjnych

Jednak złożone i kompleksowe programy ochrony ubezpieczeniowej dla firm i instytucji wymagają czegoś więcej niż algorytmów. Tu nadal nieoceniona jest fachowa wiedza i doświadczenie brokerów. Rolą narzędzi AI jest zbieranie danych i szybka ich analiza. Kluczowe decyzje co do wyboru zakresu ochrony i rekomendacje ubezpieczeniowe są jednak nadal domeną brokerów. Narzędzia informatyczne, jak sama nazwa wskazuje, to tylko narzędzia, które mają wspierać i zwolnić człowieka z wykonywania powtarzalnych i wystandaryzowanych działań. Broker korzystający z AI ma więcej czasu na skupienie się na niestandardowych oczekiwaniach klientów oraz złożonych programach ochrony.

Przykładowo, gdy klient zgłasza poważną szkodę lub szczególną potrzebę ubezpieczeniową, kluczowa jest konsultacja z ekspertem, który rozumie specyfikę jego branży i potrafi ocenić konsekwencje biznesowe poszczególnych ryzyk. Programy ubezpieczeniowe dla firm, zwłaszcza dużych, to często zestaw wielu różnych polis – od ubezpieczenia mienia i odpowiedzialności cywilnej, przez ochronę przed ryzykami finansowymi, po cyberochronę i ubezpieczenia kadry zarządzającej.

Większość tych polis zawiera specjalne klauzule i indywidualnie wynegocjowane warunki, które muszą współgrać ze sobą, tworząc spójny system ochrony. W skomplikowanych przypadkach, sporach interpretacyjnych czy poważnych sytuacjach kryzysowych to właśnie człowiek decyduje o jakości obsługi i o tym, czy klient zostanie z brokerem na kolejne lata. Gdy dochodzi do konfliktu między zapisami różnych polis w ramach programu ubezpieczeniowego lub gdy wystąpi szkoda na granicy kilku zakresów ochrony, potrzebny jest ekspert, który potrafi znaleźć rozwiązanie uwzględniające zarówno istotę umowy ubezpieczenia, jak i interes biznesowy klienta.

Broker musi pełnić rolę stratega, który potrafi przewidzieć, jak zmieniające się warunki rynkowe, nowe regulacje czy ewolucja modelu biznesowego klienta wpłyną na profil ryzyka firmy. Planowanie długoterminowej strategii ubezpieczeniowej, negocjowanie warunków odnowień czy dostosowywanie programu ochrony do nowych potrzeb biznesowych to procesy wymagające nie tylko analizy danych, ale przede wszystkim doświadczenia i intuicji biznesowej – obszar, którego AI w pełni nie zastąpi.

Inwestycje w technologię i kompetencje

Współczesny broker powinien umieć łączyć skuteczne korzystanie z narzędzi AI ze specjalistyczną wiedzą na temat tworzenia programów ochrony. Zatem brokerzy inwestują w narzędzia AI do szybszego zarządzania procesem analizy ryzyka i obsługi ubezpieczeń. Zatrudniają też programistów do opracowywania dedykowanych aplikacji uwzględniających wymagania ich klientów. Obejmują one zarówno narzędzia dla ubezpieczonych do zarządzania ich polisami oraz systemy wspierające brokerów m.in. w procesie kontraktowania i oceny ryzyk ubezpieczeniowych.

Nowe wyzwania i ryzyka

Implementacja AI w zarządzaniu ryzykiem oraz procesach ubezpieczeniowych generuje również nowe wyzwania.

Technologie oparte na sztucznej inteligencji mogą zwiększać zagrożenie cybernetyczne, co oznacza, że potencjalne awarie lub straty materialne mogą być wynikiem ataku hakerskiego. W rezultacie cyberpolisy stają się nieodzownym elementem programów ochrony ubezpieczeniowej firm, a zakłady ubezpieczeń zaostrzają wymagania dotyczące bezpieczeństwa — od obowiązkowej aktualizacji systemów, przez wielopoziomowe uwierzytelnianie, po rygorystyczne szyfrowanie danych oraz ścisłą kontrolę dostępu.

Przyszłość: partnerstwo człowieka z maszyną

Rozwój sektora ubezpieczeń jest więc obecnie ściśle powiązany z wdrażaniem rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Należy jednak pamiętać, że skuteczność takich systemów jest bezpośrednio uzależniona od jakości danych i modeli, które wprowadzamy do systemów.

Przyszłość branży należy do modelu hybrydowego, w którym AI wspiera ekspertów, przyśpieszając analizę danych oraz automatyzując rutynowe zadania, a specjaliści koncentrują się na budowaniu relacji, doradztwie strategicznym i rozwiązywaniu złożonych problemów ubezpieczeniowych. To właśnie ta kombinacja technologii i wiedzy eksperckiej będzie definiować liderów rynku w nadchodzących latach.

Artykuł ukazał się w „Gazecie Finansowej 26.09.2025