Hlášení nehod, ověřování dokumentů či odhalování pojistných podvodů – to vše dnes zvládají AI agenti, které pojišťovny nasazují k automatizaci klíčových procesů, zrychlení a zefektivnění služeb. Navíc čísla mluví jasně. Až 89 % pojišťoven plánuje v tomto roce rozšířit své rozpočty na generativní AI. Podle spoluzakladatele společnosti BigHub Tomáše Hubínka, která od roku 2016 pomáhá firmám s pokročilou datovou analýzou a nasazováním AI do praxe, umělá inteligence hraje klíčovou roli, protože pojišťovnám umožňuje rozhodovat se přesněji, rychleji a efektivněji.
Už nyní generativní AI výrazně mění způsob, jakým pojišťovny fungují. Výzkum PwC uvádí, že GenAI pozitivně ovlivňuje zákaznickou zkušenost a produktivitu ve více než 40 % pojišťovnách. A to je jen začátek. Jiné studie ukazují, že až 89 % pojišťoven plánuje do roku 2025 zvýšit investice do generativní AI, aby zlepšily personalizaci služeb a zvýšily efektivitu operací. Analýza výzkumné agentury Forrester predikuje, že celkové technologické investice v pojišťovnictví by měly vzrůst o 8 %, přičemž hlavními oblastmi využití budou právě optimalizace procesů, automatizace a analýza dat v reálném čase.
A jak je na tom Česká republika? „V Česku je stále většina pojistných událostí zpracována člověkem, trend automatizace procesů je však naprosto zřejmý, poslední dva roky vidíme velkou poptávku po AI řešeních,” říká Karel Šimánek, spoluzakladatel české společnosti BigHub, která už osm let pomáhá firmám implementovat AI technologie do jejich byznysu a v současnosti nasazuje nová řešení hned v několika významných pojišťovnách.
Data jako základ rozhodování
Jednou z klíčových snah pojišťoven, je nalézt efektivní způsoby, jak z dat generovat přesné informace pro lepší cenové mechanismy, hlubší porozumění zákazníkům, ochranu proti podvodům a detailní analýzu rizik. Podle Tomáše Hubínka, jednoho ze spoluzakladatelů společnosti BigHub, se pojišťovny na první pohled mohou zdát jako klasické finanční instituce se spoustu klientů, kde je hlavní přínos AI v lepším hodnocení rizik. „Pojišťovnictví je však fascinující v tom, jak se zabývá fyzickým světem – řeší počasí, stav nemovitostí a aut, ale také zdraví našeho těla. To vše jsou faktory, které vyžadují analýzu obrovského množství dat, a právě zde hraje AI klíčovou roli, protože umožňuje pojišťovnám přesnější, rychlejší a efektivnější rozhodování,” vysvětluje.
Rychlost a přesnost
Moderní pojišťovnictví stojí na metodách umělé inteligence již dlouho, typicky v oblasti hodnocení rizik. Pokrok v technologii umělé inteligence však odemyká potenciál k mnohem větší automatizaci a i v oblastech, které do nedávna musel řešit člověk, například v zákaznickém servisu.
Díky lepších (a stále levnějších) metod zpracování obrazu a přirozeného jazyka (NLP) a prediktivní analytika, mohou nyní pojišťovny rychleji identifikovat potenciální rizika a přesněji vyhodnocovat škody. AI systémy umí během několika sekund analyzovat data z nahlášené škody, porovnat je s historickými daty a okamžitě vyhodnotit, zda je daný nárok oprávněný. Jednoduché případy o schválení pojistného plnění tak umí rozhodnout ihned a zaměstnancům pojišťovny tak dát více prostoru řešit ty komplexnější. Zároveň umí ke spokojenosti zákazníka odbavit stále větší část zákaznické podpory, od zřízení nové smlouvy po nahlášení škody.
Efektivita v praxi
Jedním z konkrétních příkladů, jak AI mění pojišťovnictví, je nový portál, který pro jednu z pojišťoven vyvíjí společnost BigHub. Ten umožňuje lidem nechat si ověřit výhodnost svého stávajícího pojištění a případně získat nabídku výhodnější, přímo od dané pojišťovny. „Portál umožňuje lidem nahrát své smlouvy k porovnání, náš AI systém je pak analyzuje a vytvoří nabídku na míru, to vše během pár sekund a plně automatizovaně. Toto řešení výrazně zrychlilo procesy, dalo zaměstnancům možnost se zaměřit na méně rutinní úkoly a pojišťovně umožnilo efektivněji reagovat na potřeby klientů,” uvádí Hubínek.
V případě nabídky a prodeje pojištění AI pomáhá i s rutinní prací na helpdesku. BigHub pro helpdesk velké pojišťovny vytvořil řešení postavené na velkých jazykových modelech, které pomáhá snížit čas strávený odpověďmi na opakující se dotazy. „Náš systém automatizuje odpovědi na nejčastější dotazy, poskytuje podporu 24/7 a zároveň umožňuje manažerům v salesu a customer care využívat čas svých lidí efektivněji,“ popisuje Hubínek.
AI pomáhá pojišťovnám také ve zpracování pojistných událostí. Při tomto kroku je největší riziko podvodu a zároveň největší množství různých dat od klienta. Systém, který BigHub implementuje u významné evropské pojišťovny, analyzuje kompletní zdravotní dokumentaci od klienta, extrahuje z ní klíčová data, uspořádává je chronologicky a porovná je se systémovými záznamy diagnózy a vyšetření. AI navíc ověřuje pravost dat a generuje doporučení s vysokou mírou jistoty. „Tento přístup nejen výrazně zkrátil dobu zpracování, ale také umožnil přesnější a efektivnější posuzování složitějších případů. Znamená méně podvodů na straně jedné a rychlejší podporu pro oprávněné nároky na straně druhé,“ vysvětluje Hubínek.
A jak to bude dál?
Automatizace procesů je jen začátek, který otevře pojišťovnám další příležitosti a nové byznys modely. Například pojištění, které se přizpůsobí vašemu životnímu stylu. Díky AI mohou pojišťovny využívat data o životním stylu a každodenních návycích k vytváření přesných rizikových profilů. Výsledkem bude nejen spravedlivější pojistné, ale také motivace ke zdravějším rozhodnutím. Některé zdravotní pojišťovny tak testují nabízení slevy na pojistném na základě aktivity z fitness trackerů.
IoT zařízení a nositelné technologie otevírají dveře také k proaktivnímu pojišťovnictví. Namísto řešení následků mohou pojišťovny doporučovat kroky, které rizika eliminují. „AI ve zdravotním pojištění může třeba identifikovat zdravotní hrozby a doporučit preventivní opatření, například dřívější lékařské kontroly, zatímco v domácím pojištění zase mohou senzory včas varovat před riziky, jako je zatékání vody, přetížení elektroinstalace či jiné potenciální hrozby,” vyjmenovává Hubínek.
Již dnes se tak ukazuje, že AI umožní pojišťovnám transformaci z reaktivních řešitelů problémů na proaktivní partnery pro důležitá životní rozhodnutí, kteří předvídají rizika a chrání hodnoty.
