Tylko 8% firm ubezpieczeniowych umie efektywnie korzystać z narzędzi AI

Wzrost cen i kosztów życia odczuwają również klienci firm ubezpieczeniowych. Dlatego też posiadacze polis coraz częściej oczekują większej przystępności cenowej, prostoty obsługi i przejrzystość. Raport wskazuje Capgemini, że 42% klientów uważa aktualny proces underwritingu za zbyt skomplikowany i długotrwały. Ponadto, w ciągu ostatnich dwóch lat, 27% posiadaczy polis zdecydowało się na zmianę ubezpieczyciela w poszukiwaniu korzystniejszych składek (60%) i lepszego zakresu ochrony (53%). Mimo wzrostu składek, praktyki underwritingowe napotykają na trudności. Łączne wskaźniki przekroczyły 100%, co jest spowodowane przez katastrofy naturalne oraz ewoluujące ryzyka wynikające z innowacji technologicznych, takich jak cyberzagrożenia i rozwój generatywnej AI, oraz złożone regulacje. Badanie Capgemini wskazuje, że liderzy branży dostrzegają istotne przeszkody organizacyjne, które wpływają na możliwości zaspokojenia potrzeb klientów: niewystarczający dostęp do danych (54%), przestarzałe systemy (51%) oraz brak wykwalifikowanego personelu (47%).

– Ubezpieczyciele operują w jednym z najbardziej niepewnych środowisk biznesowych. Branża musi zareagować na tę zmienność, przemyślając na nowo zasady underwritingu. Oznacza to odejście od przestarzałych modeli poprzez modernizację kluczowych systemów i wdrażanie zaawansowanych technologii, które zapewnią lepsze analizy i większą przejrzystość. Zastosowanie narzędzi opartych na AI i automatyzacji jest kluczowe dla branży, aby znaleźć konkurencyjną ścieżkę do rentowności underwritingu, która dostosowuje się do ewoluujących dynamik ryzyka i zachowań posiadaczy polis – komentuje Maciej Laszczyk, SaaS Platform Architect w Capgemini.

Raport pokazuje, że 62% liderów branży uważa, że technologia AI/ML poprawia jakość underwritingu i redukuje ilość oszustw. Mimo tych zalet, tylko 43% underwriterów regularnie akceptuje automatyczne sugestie z narzędzi analitycznych. Ich wahanie wynika z przekonania o nadmiernym skomplikowaniu algorytmów (67%) i obawach związanych z integralnością danych (59%). Ubezpieczyciele mogą jednak przełamać te bariery, podejmując odpowiednie kroki.

– Pierwszym krokiem jest włączenie underwriterów do procesu analizy na wczesnym etapie, aby mogli oni zaakceptować nowe metody. Ważne jest także, aby zachować ludzki nadzór nad całością procesu, co zagwarantuje, że modele oparte na AI/ML będą zrozumiałe i przejrzyste. Ponadto, ubezpieczyciele powinni systematycznie sprawdzać, jak postępują wprowadzane zmiany – mówi Maciej Laszczyk.

Korzystając z odpowiednich zaawansowanych narzędzi oceny ryzyka, liderzy rynku mogą spodziewać się, że ich działania będą efektywniejsze (większa szybkość i niższe koszty) i dokładniejsze (koszty strat i wykrywanie oszustw) a doświadczenie klienta będzie lepsze (nowi klienci i utrzymanie obecnych). Badanie Capgemini pokazuje jednak, że mniej niż 13% ubezpieczycieli, którzy stosują technologie AI/ML nie spełnia swoich celów biznesowych, w porównaniu do 21-36% pozostałych uczestników rynku.