Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach: rewolucja czy zagrożenie?

Kiedy słyszymy o AI w ubezpieczeniach, zwykle myślimy o chatbotach i automatyzacji. Tymczasem za kulisami dzieje się znacznie więcej. Branża, która przez dekady była synonimem konserwatyzmu i papierowych formularzy, przechodzi cichą rewolucję. Pytanie tylko, czy ta rewolucja służy klientom, czy raczej akcjonariuszom?

Między efektywnością a nadużyciem

Niedawno głośno było o amerykańskim ubezpieczycielu UnitedHealthcare, który wykorzystywał sztuczną inteligencję do… masowego odrzucania roszczeń klientów. System analizował, którzy pacjenci prawdopodobnie nie odwołają się od decyzji odmownej. W efekcie wskaźnik odmów dla opieki pooperacyjnej wzrósł z 10,9% w 2020 do 22,7% w 2022 roku.

To skrajny przykład, ale pokazuje niebezpieczną granicę. Technologia, która miała usprawnić procesy, została zaprzęgnięta do maksymalizacji zysków kosztem ludzi potrzebujących pomocy. W USA, gdzie dostęp do opieki zdrowotnej zależy od prywatnego ubezpieczenia, takie praktyki mogą dosłownie kosztować życie.

Czy w Polsce grozi nam podobny scenariusz? Na razie nie – nasz rynek jest inaczej uregulowany, a ubezpieczyciele dopiero raczkują z zaawansowanymi implementacjami AI. Ale kierunek rozwoju technologii jest podobny.

Trzy oblicza AI w ubezpieczeniach

Według badania SAS i Coleman Parkes, już w 2024 roku 89% firm z sektora ubezpieczeniowego planowało inwestycje w generatywną AI na 2025 rok. Nie robią tego z dobroci serca – szukają konkretnych korzyści:

1. Personalizacja ryzyka – AI analizuje dane o kliencie i jego zachowaniach, by precyzyjniej wycenić składkę. Teoretycznie sprawiedliwe (płacisz za swoje rzeczywiste ryzyko), ale czy na pewno? Kto zweryfikuje, czy algorytm nie dyskryminuje pewnych grup?
2. Wykrywanie oszustw – systemy AI mogą wyłapywać podejrzane wzorce w roszczeniach. To uzasadnione, ale granica między wykrywaniem nadużyć a systemowym odrzucaniem uzasadnionych roszczeń jest cienka.
3. Automatyzacja obsługi klienta – od chatbotów po automatyczną likwidację szkód. Wygodne, gdy działa, frustrujące, gdy system nie rozumie nietypowej sytuacji.

Człowiek kontra maszyna

Paradoksalnie, im bardziej zaawansowana technologia, tym ważniejszy staje się czynnik ludzki. Jak zauważa Mariusz Zychowicz z SAS Polska: „Kluczem do sukcesu będzie zachowanie równowagi pomiędzy automatyzacją opartą na sztucznej inteligencji a zarządzaniem i nadzorem ze strony ludzi.”

Hybrydowe zespoły, gdzie AI zajmuje się rutynowymi zadaniami, a człowiek podejmuje kluczowe decyzje i obsługuje nietypowe przypadki, wydają się najrozsądniejszym rozwiązaniem. Ale czy ubezpieczyciele, pod presją cięcia kosztów, nie będą dążyć do maksymalnej automatyzacji?

Klimat zmienia reguły gry

Nie bez znaczenia jest też kontekst zmian klimatycznych. Według raportu Aon, w 2024 roku globalne straty gospodarcze spowodowane klęskami żywiołowymi sięgnęły 368 miliardów dolarów. To szósty najdroższy rok w historii dla ubezpieczycieli.

W obliczu takich wyzwań, AI staje się nie tyle udogodnieniem, co koniecznością. Tradycyjne modele aktuarialne nie nadążają za zmianami klimatu. Potrzebne są systemy, które w czasie rzeczywistym analizują dane pogodowe, satelitarne i historyczne, by trafniej przewidywać ryzyko.

Czy powinniśmy się bać?

AI w ubezpieczeniach to nie science fiction, tylko rzeczywistość, która już zmienia rynek. Czy na lepsze? To zależy od tego, jak zostanie wykorzystana.

Jeśli służy do lepszego dopasowania oferty do potrzeb klienta, szybszej likwidacji szkód i sprawiedliwszej wyceny ryzyka – wszyscy zyskujemy. Jeśli jednak staje się narzędziem do systemowego odrzucania roszczeń i maksymalizacji zysków kosztem klientów – mamy problem.

Kluczowe będą regulacje i transparentność. Klient powinien rozumieć, na jakiej podstawie wyliczono jego składkę i dlaczego odrzucono roszczenie. A decyzje algorytmów powinny podlegać ludzkiej weryfikacji.

Bo ostatecznie ubezpieczenia to nie tylko biznes, ale też obietnica bezpieczeństwa w niepewnych czasach. A tej obietnicy żaden algorytm sam nie dotrzyma.