Британські страховики переходять від пілотних проєктів зі штучного інтелекту до повноціного операційного використання технології, однак багато компаній досі стикаються з труднощами масштабування, управління та персоналізації, йдеться у звіті Earnix.
Дослідження показало, що 55% страховиків Великої Британії вже інтегрували АІ у частину своїх бізнес-процесів, що свідчить про перехід ринку від експериментів до практичного застосування.
Звіт базується на глобальному дослідженні, яке охопило понад 400 керівників страхових компаній у світі. Регіональний аналіз включає відповіді 40 керівників страхового сектору Британії та порівнює локальні результати з глобальними тенденціями.
Дослідження оцінює використання штучного інтелекту в ціноутворенні, андеррайтингу, врегулюванні збитків і взаємодії з клієнтами. Його результати свідчать, що впровадження ШІ прискорюється, однак страховики стикаються з новим викликом: перетворення окремих сценаріїв використання на єдину систему прийняття рішень у масштабах підприємства.
Аналітики називають це «розривом виконання ШІ» – різницею між амбіціями компаній та їхньою здатністю забезпечити стабільне операційне використання технологій, особливо в регульованому страховому середовищі.
За даними дослідження, 98% британських страховиків уже використовують або планують використовувати генеративний штучний інтелект для обробки неструктурованих даних. Це суттєво перевищує середньосвітові показники та робить британський ринок одним із лідерів у застосуванні ШІ для страхових операцій.
Половина опитаних застрахованих вважає, що такі інструменти роблять взаємодію швидшою та зручнішою, ще третина назвала їх корисними. Найчастіше ШІ використовують для самостійного пошуку страхової інформації: 68% вже зверталися до ШІ-асистентів під час вибору полісів - щоб порівняти продукти, уточнити умови та розібратися в деталях до контакту зі страховиком.
Неструктуровані дані залишаються одним із найбільших операційних викликів галузі. До них належать документи щодо врегулювання збитків, заявки на страхування, електронні листи, нотатки брокерів, медичні записи, звіти про майно та страхова документація, які досі значною мірою потребують ручної обробки.
Британські страховики також посилюють використання зовнішніх джерел даних. Згідно зі звітом, 91% респондентів планують збільшити інвестиції у сторонні дані для підвищення точності тарифікації, сегментації ризиків, автоматизації врегулювання збитків та аналітики клієнтів.
Регулювання залишається одним із факторів, що стримують розвиток. 53% британських страховиків вважають, що нормативні вимоги помірно уповільнюють впровадження штучного інтелекту. Це свідчить про потребу в більш чітких механізмах управління та контролю використання ШІ.
Персоналізація залишається однією з найслабших ланок ринку. Близько 30% британських страховиків визнають, що суттєво відстають від очікувань клієнтів щодо персоналізованих продуктів і сервісів.
Це має важливе значення для страхового ринку, оскільки ціноутворення, утримання клієнтів та якість сервісу дедалі більше залежать від здатності приймати рішення на рівні конкретного клієнта. Попри наявність великих масивів даних, страховики досі не можуть оперативно використовувати їх у фронт- та бек-офісних процесах.
Дослідження також показало, що страховики насамперед використовують штучний інтелект для оптимізації внутрішніх процесів. Врегулювання збитків і оформлення полісів мають вищий пріоритет, ніж рішення щодо утримання клієнтів, що свідчить про прагнення компаній спочатку зменшити операційні витрати та підвищити ефективність адміністративних процесів.
Страховий ринок вже вийшов за межі експериментів із ШІ, а основний виклик полягає у його стабільному використанні в ціноутворенні, андеррайтингу, врегулюванні збитків і прийнятті клієнтських рішень.
На думку аналітиків, британський страховий ринок переходить від етапу ентузіазму щодо штучного інтелекту до етапу операційної дисципліни. Наступним кроком для страховиків стане побудова моделей управління, які об’єднають дані, андеррайтинг та клієнтські процеси без створення нових прогалин у системах контролю та комплаєнсу.
