U suvremenom svijetu, tehnologija je duboko ukorijenjena u gotovo svim aspektima života, a industrija osiguranja nije iznimka. U svijetu koji se neprestano mijenja, osiguranje postaje složenije nego ikada prije. Kako bi se suočili s ovim izazovima, industrija osiguranja okreće se prema umjetnoj inteligenciji. Umjetna inteligencija postala je primarna snaga u transformaciji osiguranja, donoseći velike promjene u načinu na koji osiguravatelji procjenjuju rizike, pružaju pokriće i integriraju se s klijentima. Ovaj članak pruža uvid kako umjetna inteligencija mijenja igru u svijetu osiguranja, s fokusom na evoluciju od analitike do personaliziranog pokrića.
Analitikom osiguranja u eri umjetne inteligencije do precizne procjene rizika
Umjetna inteligencija je donijela revoluciju u analitici osiguranja. Tradicionalna procjena rizika često se oslanja na općenite statističke podatke i kategorizaciju klijenata prema ustaljenim predlošcima. Pouzdana procjena rizika oduvijek je bila kamen temeljac industrije osiguranja. Tradicionalno, ova procjena temelji se na statističkim modelima, aktuarskim pristupima i povijesti šteta. Međutim, dolazak umjetne inteligencije značajno mijenja način na koji osiguravatelji procjenjuju rizike. Umjetna inteligencija donosi sa sobom ključnu promjenu, a to je sposobnost dubinske analize velikih količina podataka što je rezultiralo preciznijim i individualiziranim procjenama rizika. Umjesto oslanjanja na opće statističke modele, umjetna inteligencija omogućuje pristup stvarnim podacima o klijentima i njihovim aktivnostima. Osnova ovog pristupa je primjena metoda strojnog učenja (engl. Machine Learning) na osigurateljne podatke. Algoritmi strojnog učenja mogu identificirati skrivene uzorke i povezanosti u podacima, što je često izazovno ili nemoguće za tradicionalne analitičke metode. Nadalje, dubinsko učenje (engl. Deep Learning) omogućava obradu velikih količina podataka kako bi se stvorili modeli rizika koji su precizniji od tradicionalnih statističkih pristupa. Ovi modeli mogu uzeti u obzir mnoge varijable, uključujući klimatske faktore, ekonomske trendove, sociodemografske podatke i druge faktore koji mogu utjecati na rizik.
Kada je riječ o primjeni umjetne inteligencije u osiguranju, primjerice, osiguravatelji automobila koriste podatke o stvarnom ponašanju vozača, kao što su brzina vožnje, navike kočenja ili ubrzanja, kako bi prilagodili premije i uvjete osiguranja za svakog vozača. Procjena rizika prilagođava se stvarnom ponašanju vozača, umjesto da se temelji na općim statistikama.
Osim toga, novi pristupi analitici osiguranja temeljeni na umjetnoj inteligenciji također mogu poboljšati sposobnost osiguravatelja da predviđaju buduće rizike. Algoritmi strojnog učenja mogu analizirati trendove i obrasce u podacima kako bi identificirali potencijalne buduće rizike. Na primjer, analiza podataka o vremenskim uvjetima i klimatskim promjenama može pomoći u procjeni rizika od prirodnih katastrofa.
Budućnost osiguranja je u personaliziranom pokriću
Korak dalje od poboljšane analize rizika jest personalizirano pokriće. U eri umjetne inteligencije, personalizirano pokriće predstavlja ključnu inovaciju u industriji osiguranja. Ova promjena donosi fundamentalnu transformaciju u načinu na koji osiguranje pristupa svojim klijentima. Umjesto generičkih pokrića i jedinstvenih premija, osiguravatelji sada pristupaju prilagodbi pokrića prema specifičnim potrebama i profilima svakog klijenta. Kako? Ključna komponenta ovog pristupa je analiza podataka o klijentima. Umjetna inteligencija omogućuje osiguravateljima da analiziraju širok spektar informacija, uključujući povijest vožnje, zdravstvene informacije, navike potrošnje i mnoge druge varijable. Proučavanjem velikih količina podataka o klijentima i njihovim specifičnim potrebama umjetna inteligencija omogućuje prilagodbu osiguranja svakom pojedincu. Kroz analizu podataka o navikama i potrebama klijenata, osiguravatelji mogu ponuditi personalizirane police koje bolje odgovaraju njihovim specifičnim zahtjevima. Ova personalizacija osiguranja predstavlja paradigmatski pomak u pristupu i rezultira stvaranjem pravednijih, učinkovitijih i korisnicima orijentiranih usluga.
Ključni element personalizacije osiguranja jest analiza detaljnih podataka o klijentima na temelju kojih osiguravatelji mogu izraditi personalizirana pokrića koja odražavaju stvarne potrebe i rizike svakog klijenta. Na primjer, u domeni automobilskog osiguranja, umjetna inteligencija može analizirati podatke o ponašanju vozača tako da vozači koji voze manje ili sigurnije mogu uživati u nižim premijama, dok će oni koji su skloniji rizičnom ponašanju možda plaćati više. Ova prilagodba premija postiže se uz pravedniju raspodjelu troškova osiguranja.
Slično, u području zdravstvenog osiguranja, personalizacija može značiti pristup preciznim tretmanima temeljenim na genetskim podacima pacijenta. Umjetna inteligencija može analizirati genetske informacije kako bi identificirala predispozicije za određene bolesti i prilagodila planove osiguranja tako da odražavaju stvarne rizike pojedinaca. Ovaj pristup može rezultirati boljim tretmanima, boljim ishodima i smanjenim troškovima zdravstvene skrbi.
Osim personalizacije premija i pokrića, personalizirano osiguranje također uključuje pristup prilagođenim uslugama i podršci. Klijenti mogu očekivati pristup informacijama i resursima koji su relevantni za njihove specifične potrebe. To uključuje pristup virtualnim asistentima, chatbotovima i aplikacijama koji pružaju personalizirane informacije i rješenja za klijente.
Smanjenje broja šteta i prevencija gubitaka pomoću umjetne inteligencije
Osim poboljšane analitike i personalizacije pokrića, umjetna inteligencija znatno ubrzava proces obrade zahtjeva i pruža bolju korisničku podršku. Ovaj segment transformacije osiguranja koristi napredne algoritme kako bi brzo analizirala dokumentacija i razna svjedočenja, ubrzavajući postupak donošenja odluka o isplati šteta, posebno odgovora oko isplate odštete. Tradicionalna obrada zahtjeva u osiguranju zahtijevala je ručnu analizu dokumentacije, što je često rezultiralo dugim vremenima odgovora i čekanja. Sada, umjetna inteligencija omogućava automatiziranu analizu dokumenata i podataka pomoću naprednih algoritama obrade prirodnog jezika i strojnog učenja.
Na primjer, kada osiguranik podnese zahtjev za isplatu štete, umjetna inteligencija može brzo analizirati dokumentaciju i podatke o incidentu kako bi utvrdio pravo na isplatu. Umjetna inteligencija može usporediti podatke o zahtjevu s uvjetima ugovora osiguranja i prijašnjim iskustvima kako bi donio brže odluke. Ovaj proces ne samo da ubrzava isplatu šteta, već i smanjuje rizik od ljudske greške pri obradi zahtjeva.
Bolja korisnička podrška
Umjetna inteligencija također omogućava personalizaciju korisničke podrške. Na temelju analize podataka o korisnicima, chatbotovi mogu pružiti informacije i rješenja prilagođena specifičnim potrebama svakog klijenta. Kroz chatbotove i virtualne asistente, osiguravatelji pružaju bolju korisničku podršku čime se značajno poboljšava iskustvo osiguranika. Osiguravatelji sve više koriste chatbotove i virtualne asistente kako bi osiguranicima pružili brzu i učinkovitu komunikaciju. Ovi digitalni agenti su dostupni 24/7 i mogu brzo odgovoriti na pitanja, pružiti informacije o politikama osiguravajuće kuće i obraditi jednostavne zahtjeve.
Na primjer, chatbot može predložiti određene dodatke osiguranja ili promjene u pokrićima koje bi odgovarale trenutnom životnom stilu osiguranika. Osim toga, umjetna inteligencija može brzo povezati osiguranike s ljudskim agentima kad god je to potrebno. Kada su situacije kompleksnije ili zahtijevaju ljudski dodir, osiguravatelji mogu koristiti umjetnu inteligenciju kako bi brzo prepoznali kada je potrebna intervencija agenta.
Osim brže obrade zahtjeva i bolje korisničke podrške, umjetna inteligencija također pruža mogućnost praćenja i analize korisničkog iskustva. Kroz analizu povratnih informacija i podataka o interakcijama s osiguranicima, osiguravatelji mogu kontinuirano poboljšavati svoje usluge i pokrića kako bi bolje odgovarali potrebama korisnika.
Umjetna inteligencija kao ključna obrana u borbi protiv prijevara u osiguranju
Borba protiv prijevara oduvijek je bila izazov u industriji osiguranja. Umjetna inteligencija postaje ključna obrana u borbi protiv prijevara u osiguranju. Algoritmi analiziraju velike količine podataka kako bi identificirali sumnjive uzorke i aktivnosti koje ukazuju na prijevaru. Dostupni algoritmi strojnog učenja mogu analizirati velike količine podataka kako bi identificirali sumnjive uzorke i aktivnosti koje ukazuju na prijevaru. Ovo štedi novac osiguravateljima i osigurava da isplata šteta ide pravim osobama. Kroz borbu protiv prijevara uz pomoć umjetne inteligencije, osiguratelji mogu značajno poboljšati svoje poslovanje i stvoriti povjerenje među svojim klijentima. Umjetna inteligencija postaje ključna obrana u zaštiti integriteta i financijske stabilnosti industrije osiguranja.
Umjetna inteligencija u borbi protiv prijevara u osiguranju očituje se u nekoliko slučajeva:
1. Identifikacija sumnjivih uzoraka
Umjetna inteligencija koristi strojno učenje kako bi naučio što su tipični obrasci ponašanja i transakcija u osiguranju te kako bi prepoznao odstupanja od tih obrazaca. Kada se otkriju neobični obrasci, umjetna inteligencija generira upozorenja i označava potencijalne prijevare za daljnju analizu.
2. Realno vrijeme i praćenje ponašanja
Jedna od ključnih prednosti umjetne inteligencije u borbi protiv prijevara je sposobnost praćenja ponašanja u stvarnom vremenu. Na primjer, u osiguranju automobila, senzori i GPS sustavi mogu pratiti kretanje vozila i ponašanje vozača. Kada se otkriju sumnjive aktivnosti, kao što su lažni zahtjevi za štetu nakon nesreće, umjetna inteligencija može generirati upozorenja i izvještaje.
3. Identifikacija identiteta i kibernetičkih prijetnji
Osim tradicionalnih prijevara u osiguranju, umjetna inteligencija također pomaže u identifikaciji prijetnji kibernetičkog kriminala i krađi identiteta. Kroz analizu kibernetičkih aktivnosti i praćenje sumnjivih transakcija, umjetna inteligencija može pomoći u otkrivanju prijetnji koje mogu ugroziti sigurnost i povjerljivost podataka osiguranika.
4. Smanjenje troškova prijevara
Borba protiv prijevara uz pomoć umjetna inteligencija ne samo da pomaže u otkrivanju prijevara, već i smanjuje troškove vezane uz obradu lažnih zahtjeva i isplatu neopravdanih šteta. Osiguravatelji mogu značajno uštedjeti resurse kroz smanjenje prijevara.
5. Pravedna raspodjela sredstava
Jedan od ključnih ciljeva borbe protiv prijevara uz pomoć umjetne inteligencije je osigurati pravednu raspodjelu sredstava. To znači da sredstva osiguranika ostaju onima kojima su namijenjena, a ne zloupotrijebljena od strane pojedinaca koji se pokušavaju obogatiti na nepošten način.
Umjetna inteligencija mijenja budućnost osiguranja
Umjetna inteligencija predstavlja ključni čimbenik koji duboko transformira budućnost industrije osiguranja i mijenja način na koji osiguranje funkcionira. Kroz naprednu analitiku, personalizirano pokriće, prevenciju gubitaka, bržu obradu zahtjeva i učinkovitu borbu protiv prijevara, umjetna inteligencija mijenja ne samo način na koji osiguranje funkcionira, već i samu suštinu ove industrije. Pomaže osiguravateljima da budu precizniji, personaliziraniji i učinkovitiji u pružanju usluga svojim klijentima. Dok tehnologija nastavlja napredovati, možemo očekivati da će se umjetna inteligencija još više uklopiti u svakodnevno iskustvo osiguranja, čineći ga sigurnijim i ugodnijim za sve uključene strane. Ovo je era u kojoj se osiguranje ne samo prilagođava, već se i preoblikuje, postajući proaktivnije i pravednije nego ikad prije.
Sposobnost preciznije procjene rizika, personalizacije pokrića i predviđanja budućih rizika otvara nove mogućnosti za osiguravatelje i osiguranike. Osiguranici sada mogu očekivati usluge koje su prilagođene njihovim specifičnim potrebama, čineći osiguranje ne samo sigurnijim, već i boljim odgovorom na njihove životne situacije. Ovo preoblikovanje nije samo korak naprijed u načinu na koji osiguranje funkcionira, već i napredak u sposobnosti industrije da bolje služi svojim klijentima i prilagodi se promjenama u okolišu.
Prevencijom gubitaka kroz umjetnu inteligenciju, umjesto pasivnog čekanja i isplate šteta, umjetna inteligencija omogućava osiguravateljima da postanu proaktivni partneri u očuvanju sigurnosti svojih klijenata. Borbom protiv prijevara, osiguravajući pravednu raspodjelu sredstava i cjelovitost osigurateljnog sustava. Ovo preoblikovanje ne samo da štedi novac, već i poboljšava kvalitetu života osiguranika, pomaže osiguravateljima da izgrade povjerenje među svojim klijentima pružajući im mir i sigurnost u svakodnevnom životu.
Brža obrada zahtjeva i bolja korisnička podrška kroz umjetnu inteligenciju donose značajnu prednost kako za osiguravatelje tako i za osiguranike. Ova transformacija ne samo da štedi vrijeme i resurse, već i poboljšava odnos između osiguravatelja i klijenata. Kroz umjetnu inteligenciju, osiguranje postaje brže, učinkovitije i više je usmjereno na korisnike, stvarajući povoljnije iskustvo za sve strane uključene u proces.
Kroz sve ove inovacije, umjetna inteligencija stvara svjetliju i sigurniju budućnost za osiguranike, osiguravatelje i cijelu industriju. Umjetna inteligencija ne samo da mijenja način na koji osiguranje funkcionira, već postavlja nove standarde za pružanje usluga i stvara temelje za napredak i inovaciju u godinama koje dolaze.
Literatura
• R. Balasubramanian, A. Libarikian, and D. McElhaney, “Insurance 2030—The impact of AI on the future of insurance | McKinsey.” https://www.mckinsey.com/
• P. Schulte, Ai & Quantum Computing For Finance & Insurance: Fortunes And Challenges For China And America. Hackensack, New Jersey: WSPC, 2019.
• E. Wright, AI Insurance Principles. Published 2023.
• Alexander, AI in Cyber Insurance: Risk Assessments and Coverage Decisions. Published 2023.
• M. W. Reavis, Insurance: Concepts & Coverage: Property, Liability, Life, Health and Risk Management. FriesenPress, 2012.
• G. Rejda and M. McNamara, Principles of Risk Management and Insurance, 13th edition. Pearson, 2016.
O autoru:
Ivan Markić angažiran je na Fakultetu strojarstva, računarstva i elektrotehnike, Sveučilišta u Mostaru gdje istražuje različite aspekte tehničkih znanosti iz polja računarstva. Osnivač je i vlasnik tvrtke Integer informatički inženjering s bogatim iskustvom kako na izvršnim tako i na voditeljskim pozicijama u informatici i osiguranju. Osim toga je i Stalni sudski vještak informacijsko-komunikacijske struke.