Branża ubezpieczeniowa jeszcze kilka lat temu była oceniana jako relatywnie najmniej cyfrowy segment rynku finansowego. To szybko się zmienia. Są firmy, które inwestują w digitalizację i automatyzację procesów, ale też w znacznym stopniu wykorzystują nowe technologie, w tym sztuczną inteligencję (AI – Artificial Intelligence) oraz uczenie maszynowe (ML – Machine Learning). Nie bez powodu. Nowe technologie to droga do lepszego zrozumienia potrzeb i zapewnienia większego komfortu klientom, ich efektywniejszej obsługi, ale też lepszej oceny ryzyka i w konsekwencji wyceny ubezpieczenia, optymalizacji procesów rozpatrywania roszczeń czy wreszcie usprawnienia systemów wykrywania wyłudzeń i przestępstw ubezpieczeniowych. To też sposób na zdobycie przewag konkurencyjnych w świecie, w którym coraz większą rolę odgrywa personalizacja ofert oraz sprzedaż w kanałach cyfrowych.
– Wykorzystujemy dane i zaawansowane techniki analityczne od ponad 25 lat. Początkowo były to algorytmy uczenia maszynowego typu data mining. Z uwagi na dynamiczny rozwój tej dziedziny wiedzy z każdym rokiem robimy to na coraz większą skalę. Dziś AI służy nie tylko do automatyzacji i optymalizowania procesów wewnętrznych, lecz także usprawniania doświadczeń oraz relacji z naszymi obecnymi i potencjalnymi klientami – mówi Marek Wilczewski, dyrektor zarządzający ds. zarządzania informacją, danymi i analityką w PZU, i dodaje, że dziś można wskazać w zasadzie trzy kluczowe obszary, w których wykorzystanie danych i analityki ma fundamentalne zastosowanie. Pierwszym jest taryfikacja ubezpieczeń, gdzie AI pomaga zaproponować jak najlepszą cenę polisy dla klienta w stosunku do oceny ryzyka.
– Innymi słowy, klienci, którzy do tej pory wykazują się bezszkodowym przebiegiem ubezpieczenia np. komunikacyjnego, mogą oczekiwać niższej ceny. W tym celu na podstawie wielu atrybutów, nie tylko związanych z częstością zdarzeń, prognozowane jest ryzyko pozwalające na indywidualne obliczenie składki dla każdego klienta z wykorzystaniem predykcji modeli analitycznych. Na korzystniejszą cenę polisy mogą też liczyć ci, u których wystąpienie określonych ryzyk, przed skutkami których można się zabezpieczać, jest mniejsze, np. przez zastosowane działania prewencyjne. Dobrym przykładem jest inteligentne rolnictwo i nasze pilotażowe rozwiązanie iAgro, gdzie wykorzystujemy system monitoringu i sygnalizacji infekcji chorobowych roślin oparty na danych ze stacji meteorologicznych i modelach matematycznych, co pozwala reagować w odpowiednim czasie poprzez np. zastosowanie oprysków w celu zmniejszenia ryzyka nieudanych plonów – tłumaczy Marek Wilczewski.
Dzięki AI, telematyce czy uczeniu maszynowemu możliwe staje się również monitorowanie potrzeb i zachowań klientów w czasie bliskim rzeczywistemu oraz głęboka analiza danych. To z kolei pozwala na tworzenie coraz skuteczniejszych systemów predykcyjnych, ostrzegających o zagrożeniach i ryzykownych zachowaniach, ale też wspierających klientów w decyzjach pozwalających im znacznie redukować ryzyko.
Poza tym AI znajduje zastosowanie w rozwoju sprzedaży ubezpieczeń poprzez lepsze zrozumienie potrzeb klientów oraz wykorzystanie do tego celu kampanii CRM. Pozwala to na personalizację ofert, a także przyczynia się do lepszego wykorzystania i rozwoju kanałów cyfrowych.
– Analityka pozwala grupować klientów ubezpieczeniowych w segmenty, czyli grupy osób o podobnych oczekiwaniach i preferencjach, na podstawie ogromnej liczby danych, które pozyskujemy z wielu źródeł, i na różnych etapach naszych relacji z klientami. Dzięki temu możemy zaproponować adekwatny i dopasowany do potrzeb produkt, a tym samym nie generujemy zbędnych i nieinteresujących w danym momencie ofert o niskim prawdopodobieństwie konwersji na zakup – zaznacza Marek Wilczewski.
W kontekście sprzedaży online sztuczna inteligencja pomaga natomiast ustalić, dlaczego klient, który chciał kupić polisę przez internet, ostatecznie nie sfinalizował tej transakcji, i na tej podstawie usprawnić działania kanału cyfrowego lub zaproponować kontakt poprzez kanał tradycyjny (agenta, pracownika). PZU informuje, że w ciągu dwóch ostatnich lat liczba użytkowników serwisu samoobsługowego mojePZU wzrosła z 1 do 4 mln. Dodatkowo znaczna część transakcji zakupu polis online może być procesami zapoczątkowanymi przez kontakt klientów z pośrednikami (np. agentami).
Wreszcie sztuczna inteligencja wspiera obszar wypłat świadczeń i odszkodowań z polis, pomagając również w przeciwdziałaniu wyłudzeniom. PZU jako pierwszy ubezpieczyciel w Polsce, i jeden z pierwszych na świecie, wdrożył rozwiązanie wykorzystujące AI w obsłudze szkód komunikacyjnych. Aplikacja, którą oferuje, umożliwia klientom przesyłanie zdjęć i opisu szkody pojazdu, a oparty na AI system w czasie rzeczywistym analizuje na tej podstawie zakres i rodzaj uszkodzeń, listę i dostępność części potrzebnych do naprawy oraz generuje wstępny kosztorys. To znacząco usprawnia i przyspiesza proces opracowania wstępnej wyceny i obsługi szkody. Nie bez znaczenia przy tym ma zastosowanie mechanizmu maszynowego rozpoznawania tekstu połączony z jego automatyczną analizą, czyli semantycznego OCR. To narzędzie wykorzystujące AI do automatycznej interpretacji treści z różnych typów dokumentów, wyszukiwania i pobierania z nich odpowiednich danych do systemów PZU.
Sztuczna inteligencja znajduje coraz większe zastosowanie także w segmencie usług zdrowotnych. W ramach programu prewencyjnego „Minuta dla skóry” PZU oferuje pracownikom wybranych firm, które wykupiły ubezpieczenia życiowe w PZU Życie, identyfikację znamion na skórze przy użyciu innowacyjnej, certyfikowanej medycznie aplikacji mobilnej „SkinVision”. Poza tym w ramach PZU Zdrowie cały czas rozwijana jest z użyciem sztucznej inteligencji telemedycyna. Ostatnio portfolio usług w tym zakresie zostało wzbogacone o dwa nowe pakiety w zakresie rozpoznania i monitorowania zaburzeń rytmu serca. Wcześniej firma wprowadziła opaski życia, które monitorują podstawowe parametry życiowe pacjentów i alarmują personel w razie wystąpienia nieprawidłowości.
– W kontekście zastosowania AI mocno się rozwijamy. A to oznacza wdrożenie kolejnych udogodnień z myślą nie tylko o naszych klientach, lecz także pracownikach. Tych ostatnich chcemy odciążyć przy wykonywaniu pewnych powtarzalnych prac, jak wpisywanie czy analizowanie danych. Podam przykład oceny szkód w rolnictwie. Kiedyś nasz rzeczoznawca musiał jechać na miejsce, by dokonać oceny osobiście. Dziś można wykorzystać dane satelitarne do tego celu – sygnalizuje Marek Wilczewski i zaznacza, że celem firmy są uprawnienia procesów wewnętrznych przez zastosowanie robotyki tam, gdzie jest to tylko możliwe.
– Najbliższą przyszłością staje się generatywna sztuczna inteligencja, której najbardziej znanym rozwiązaniem jest ChatGPT. Technologia ta pozwala na podsumowywanie treści, analizowanie dostarczonych materiałów, a tym samym podpowiadanie wniosków i rozwiązań w wielu obszarach ubezpieczeniowych – podkreśla Marek Wilczewski, dodając, że choć sztuczna inteligencja ma coraz większe zastosowanie, to nadzór człowieka nadal jest konieczny.
– Trzeba zadbać o to, aby oprócz posiadania odpowiednich zgód podczas analizowania danych i konstruowania oferty nie doszło na przykład do antyselekcji klientów w związku z ich płcią czy poglądami – dodaje, przyznając, że zastosowanie Al to ogromna szansa na zyskanie przewagi konkurencyjnej. Ale jak zaznacza, nie ma skutecznych wyników w analityce bez dobrej jakości danych i zrozumienia technik analitycznych.
– Na samym końcu i tak stoi pomysł biznesowy, czyli to, jak użyć uzyskane dane do stworzenia odpowiednich produktów ubezpieczeniowych czy realizacji usług. Najważniejsze w tym wszystkim jest bowiem utrzymywanie jak najlepszych długoterminowych relacji z klientami poprzez dostarczanie im trwałych wartości. Zatem ten, kto będzie potrafił pozyskać wiedzę z posiadanych danych, a następnie zrobić z tej wiedzy użytek, odniesie sukces w biznesie – podkreśla Marek Wilczewski.
Nad opracowaniem rozwiązań z komponentami AI w PZU pracuje wiele obszarów. Oprócz Biura Zarządzania Informacją istnieje również zespół ekspertów działający w zespole nazywanym Fabryką Sztucznej Inteligencji. Tworzone są tam nowe rozwiązania oparte na AI oraz wykorzystujące najnowsze osiągnięcia z tego zakresu oraz uczenia maszynowego do analizy terabajtów danych. Z kolei Laboratorium Innowacji, w ramach programu PZU Ready for Startups, skupia się na ułatwianiu współpracy PZU ze startupami i innymi innowacyjnymi firmami technologicznymi. Dodatkowo od kilku miesięcy w PZU działa inicjatywa GPT Lab, której głównym zadaniem jest zbieranie, analizowanie i opracowywanie pomysłów na wykorzystanie potencjału generatywnej AI, przygotowanie bezpiecznych, zapewniających najwyższe standardy regulacyjne i etyczne sposobów jej testowania oraz realizacja pierwszych pilotaży rozwiązań opartych na tej technologii. Obecnie trwają działania pilotażowe w czterech tematach wybranych spośród ponad 100 pomysłów zebranych z całej organizacji.
partner
/>