Wielkie otwarcie. Jak firmy ubezpieczeniowe idą w AI

Doszliśmy już do takiego momentu w rozwoju technologii, że maszyny są w stanie znaleźć takie punkty w modelu biznesowym, które można wykorzystać albo do wyciśnięcia dodatkowych punktów procentowych ze strony kosztów, albo np. znacząco rozwinąć jakość procesów. Do tej pory firmy z branży oczywiście wykorzystywały dane do rozwoju biznesu. Takie tradycyjne podejście opierało się na ujęciu historycznym. Przykładowo, badając przyczynę śmierci w danym kraju w różnych grupach wiekowych, można było policzyć, ile powinna wynosić składka za ubezpieczenie na życie, biorąc pod uwagę możliwe ryzyka.

Dziś, w świecie AI, możliwa staje się dynamiczna personalizacja produktów ubezpieczeniowych. Firmy to rozumieją.

Jak personalizuje świat ubezpieczeń

AI, a w szczególności techniki uczenia maszynowego (ML), pozwalają na analizę ogromnych ilości danych z różnych źródeł. Takie dane obejmują historię zdrowia, styl życia, aktywność fizyczną, dane z urządzeń IoT (Internet of Things), a także prognozy pogody czy informacje o lokalizacjach. W praktyce na rynku już dostępne są narzędzia, które pozwalają śledzić to, w jaki sposób porusza się dany kierowca, by ocenić, jak bardzo prawdopodobny jest wypadek.

Niedawno głośno zrobiło się o amerykańskiej firmie LexisNexis, która specjalizuje się właśnie w analizie danych. Okazało się, że firma otrzymała dane o tym, jak jeżdżą kierowcy samochodami koncernu General Motors. Dane te posłużyły do policzenia prawdopodobieństwa zdarzeń. I sporej afery, bo okazało się, że nawet jadąc własnym samochodem, nie jesteśmy w żadnej mierze anonimowi. I to także wtedy, kiedy nie zgadzaliśmy się na udział w takich akcjach śledzenia kierowców.

Podobne analizy można wykonać dosłownie w każdym punkcie ubezpieczeniowym. Niedawno pisaliśmy o ubezpieczeniach parametrycznych, które dosłownie opierają się na wypłaceniu odszkodowania po zaistnieniu pewnego policzalnego zjawiska (np. suszy albo powodzi). AI już dziś może przewidzieć np. prawdopodobieństwo wystąpienia takich susz na dużych obszarach – i posłużyć do policzenia składki odpowiadającej realnemu ryzyku.

Jak zmieniają się ubezpieczenia

Idziemy w kierunku personalizacji. To ma i pozytywne, i negatywne strony w zależności od tego, jak się spojrzy. Taka personalizacja przy użyciu AI pozwala na dokładniejsze dopasowanie ofert do indywidualnych potrzeb klientów. Ubezpieczyciele mogą też lepiej zarządzać ryzykiem, co może prowadzić do większej rentowności biznesów. Z drugiej strony jednak mamy do czynienia z kwestią prywatności i ochrony danych. Personalizacja wymaga dostępu do dużej ilości danych osobowych. Co, jeśli dojdzie do ich wycieku, co nie jest scenariuszem niemożliwym? Następna sprawa to brak zrozumienia tego, na jakiej podstawie wyliczane są składki, przez klientów. Weźmy pod uwagę ubezpieczenia komunikacyjne. Zrozumiałe jest, że im więcej jeździmy, tym bardziej...