Zatímco 62 % vedoucích pracovníků pojišťoven uznává, že UI/ML zlepšuje upisovací procesy a snižuje pojistné podvody, pouze 43 % upisovatelů důvěřuje automatickým doporučením prediktivních analytických nástrojů pro podporu rozhodování a pravidelně je využívá.
Dnes zveřejněná zpráva společnosti Capgemini o světovém majetkovém a úrazovém pojištění, kterou vypracoval výzkumný institut Capgemini, ukazuje, že možnosti pojišťoven v oblasti upisování jsou omezeny organizačními procesy. Podle zprávy je pouze 8 % pojistitelů majetku a úrazů (P&C) považováno za průkopníky v upisování, kteří mají náskok před konkurencí díky využívání umělé inteligence. Využíváním poznatků a automatizace na základě AI dokáží s vysokou efektivitou a přesností vyhodnocovat pojistná rizika.
Výzvy pro pojistitele P&C se stupňují
S inflací, která dopadá na kapsy pojistníků, roste na pojišťovny tlak, a to především na cenovou dostupnost, jednoduchost a transparentnost. Podle zprávy považuje 42 % pojistníků současný proces upisování za složitý a zdlouhavý. Kromě toho 27 % pojistníků změnilo v posledních dvou letech poskytovatele pojištění při hledání nižšího pojistného (60 %) a lepšího krytí (53 %).
Zatímco cena pojistného rostla, upisovací procesy se potýkaly s obtížemi způsobenými přírodními katastrofami, nově se vyvíjejícími riziky v důsledku technologických inovací, jako jsou kybernetické hrozby a nástup generativní umělé inteligence, a složitými předpisy. Průzkum společnosti Capgemini ukazuje, že vedoucí pracovníci v odvětví uvádějí významné organizační překážky, které ovlivňují jejich schopnost uspokojit potřeby zákazníka.
Za hlavní překážky považují:
- Omezený přístup k datům (54 %),
- zastaralé systémy (51 %),
- nedostatek kvalifikovaných pracovníků (47 %).
"Dnešní pojišťovna se pohybuje v jednom z nejnebezpečnějších prostředí za poslední dobu. Odvětví musí na tuto nestabilitu reagovat přehodnocením pravidel upisování," řekl Adam Denninger, globální lídr v pojišťovnictví ve společnosti Capgemini. "To vyžaduje odklon od starších modelů prostřednictvím modernizace základních systémů a nasazení pokročilých technologií, které povedou k lepším výsledkům a transparentnosti. Přijetí poznatků a automatizace založených na umělé inteligenci je pro odvětví klíčové pro dosažení konkurenceschopné cesty k ziskovosti upisování, které se přizpůsobuje vyvíjející se dynamice rizik a chování pojistníků."
Klíčové je získat důvěru upisovatelů
Zpráva uvádí, že 62 % vedoucích pracovníků uznává, že technologie umělé inteligence/strojového učení (AI/ML) zvyšuje kvalitu upisování a snižuje podvody. Navzdory těmto přínosům však pouze 43 % upisovatelů důvěřuje automatickým doporučením prediktivních analytických nástrojů pro podporu rozhodování a pravidelně je využívá. Toto váhání pramení z vnímané přílišné složitosti (67 %) a obav o integritu dat (59 %). Zpráva uvádí, že pojišťovny mohou překonat svou neochotu tím, že včas zapojí upisovatele, což jim zajistí potřebný souhlas a udrží důležitou osobu "ve smyčce". Dále je nutné zajistit, aby modely AI/ML byly srozumitelné, dostatečně transparentní a aby jejich pokrok byl průběžně vyhodnocován.
Ačkoli se někteří z pojistitelů jeví v těchto oblastech slibně, málokterý z nich úspěšně splňuje vlastnosti zmiňovaného průkopníka[1], který by poskytoval rychlá, nestranná a perspektivní upisovací rozhodnutí. Ti, kteří mají pokročilé schopnosti upisování, mohou očekávat přínosy v oblasti efektivity (vyšší rychlost a nižší náklady), přesnosti (náklady na škody a odhalování podvodů) a zákaznické zkušenosti (nové obchody a udržení pojistníků). Analýza zjistila, že méně než 13 % této skupiny postrádá obchodní cíle spojené s těmito prioritami ve srovnání s 21-36 % běžných pojistitelů.
Bezpečný datový ekosystém
Většina (83 %) vedoucích pracovníků v pojišťovnictví P&C se domnívá, že prediktivní modely jsou pro budoucnost upisování klíčové, avšak pouze 27 % z nich tvrdí, že jejich firma disponuje pokročilými funkcemi. Cesta k získání datově orientovaných poznatků začíná u bezpečného datového ekosystému.
53 % pojistníků vyjádřilo obavy z množství osobních údajů, které pojišťovny shromažďují. Přesto však téměř dvě třetiny z nich uvedlo, že by byli ochotni sdílet více údajů výměnou za transparentnost, slevu na pojištění a ujištění, že informace o nich jsou v bezpečí.
Pojišťovny P&C čelí značné výzvě při plnění datových potřeb svých upisovatelů, protože existují značné rozdíly mezi důležitostí různých typů dat a vyspělostí datových kapacit pojišťoven. Podle zprávy si 49 % upisovatelů cení obrazových dat z dronů, avšak jen velmi málo pojistitelů je vybaveno technologiemi pro jejich efektivní zpracování a analýzu. Podobně každý druhý upisovatel chce data z připojených zařízení k získávání informací o osobním a komerčním majetku v reálném čase a pouze 12 % pojistitelů dokáže taková data efektivně získávat.
Podle zprávy je výsledkem nedostatečné zvládnutí dat, které poškozuje hlavní činnost pojistitele, protože neúplné vyhodnocení rizik trápí 77 % pojistitelů. Díky slabým datovým zdrojům se 73 % firem potýká s omezenou přesností tvorby cen, což brání adekvátnímu krytí škod a v konečném důsledku může ohrozit solventnost. Dalších 70 % uvádí, že převažujícím problémem jsou nekonzistentní upisovací rozhodnutí.
Metodika zprávy Zpráva o světovém majetkovém a úrazovém pojištění v roce 2024 čerpá data ze tří primárních zdrojů: průzkumu 2024 Global Insurance Voice of the Customer Survey, průzkumu 2024 Global Insurance Executives' Survey a průzkumu 2024 Global Insurance Underwriters' Survey. Primární výzkum zahrnuje poznatky z 18 trhů: Austrálie, Belgie, Brazílie, Francie, Hongkongu, Indie, Itálie, Japonska, Kanady, Lucemburska, Německa, Nizozemska, Norska, Portugalska, Spojeného království, Španělska, Švédska a Spojených států.