Przejdź do głównej treści

89 proc. firm z branży ubezpieczeniowej chce zainwestować w GenAI w 2025 roku

Katgoria: IT SOLUTIONS / Utworzono: 17 grudzień 2024
89 proc. firm z branży ubezpieczeniowej chce zainwestować w GenAI w 2025 roku
Generatywna sztuczna inteligencja zyskuje na znaczeniu w branży ubezpieczeniowej, stając się jednym z kluczowych obszarów inwestycyjnych na nadchodzący rok. Według badania SAS, 89 proc. firm z tego sektora zamierza wdrożyć narzędzia oparte na tej technologii w najbliższych miesiącach. Jednak mimo dynamicznego rozwoju, wiele organizacji nadal mierzy się z wyzwaniami związanymi z regulacjami oraz odpowiedzialnym wykorzystaniem AI.

REKLAMA
ERP-VIEW.PL- STREAMSOFT
 
W jaki sposób firmy ubezpieczeniowe planują oraz wdrażają strategie i budżety dotyczące generatywnej sztucznej inteligencji? Odpowiedzi na te pytania dostarcza raport „Your journey to a GenAI future: An insurer’s strategic path to success”, oparty na wynikach globalnego badania międzysektorowego, przeprowadzonego przez firmę SAS, lidera w dziedzinie danych i sztucznej inteligencji, we współpracy z Coleman Parkes Research. W badaniu wzięło udział 236 menedżerów i decydentów reprezentujących tę branżę.

Mimo że branża ubezpieczeniowa charakteryzuje się powolnym przyjmowaniem zmian, to ubezpieczyciele okazują się pionierami w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji, wykazując wyjątkowe zaangażowanie i entuzjazm inwestycyjny – powiedział Franklin Manchester, Principal Global Insurance Advisor w SAS. Nie mamy tu do czynienia z bańką AI, która ma pęknąć, co nas cieszy, ale jasne jest, że sektor ubezpieczeń, podobnie jak inne branże, musi pokonać pewne przeszkody.


Najpierw budżet i strategia

Raport SAS jednoznacznie wskazuje, że już 89 proc. ankietowanych reprezentujących sektor ubezpieczeń planuje inwestycje w GenAI w 2025 r., a 92 proc. z nich ma już przewidziany budżet na ten cel. Najczęściej wskazywanymi przez ubezpieczycieli celami inwestycyjnymi związanymi z GenAI są:
  • zwiększenie satysfakcji i poprawa wskaźnika utrzymania klientów (81 proc. odpowiedzi, najwięcej spośród wszystkich uwzględnionych w badaniu sektorów),
  • mniejsze koszty operacyjne i oszczędność czasu (76 proc.),
  • poprawa zarządzania ryzykiem i zgodności z przepisami (72 proc.).
Obecnie już ponad 2/3 ankietowanych z branży ubezpieczeniowej (68 proc.) używa generatywnej sztucznej inteligencji w celach zawodowych przynajmniej raz w tygodniu. Przeciętnie co piąty (22 proc.) przyznał, że korzysta z tej technologii codziennie. Choć tylko jedna na dziesięć organizacji dokonała pełnego wdrożenia GenAI (11 proc.), tak kolejne 49 proc. jest w trakcie procesu implementacji.

GenAI nie jest cudownym rozwiązaniem, ale ubezpieczyciele odkrywają, że może dostarczyć znacznie więcej elementów układanki, także w obszarach uznanych wcześniej za problematyczne, takich jak przetwarzanie danych nieustrukturyzowanych – powiedział Joe Rowe z firmy doradczej Accenture, Data and AI Insurance Lead dla sektora ubezpieczeń w Wielkiej Brytanii, Irlandii i Afryce. Przykładami obszarów, gdzie GenAI pomaga człowiekowi w podejmowaniu lepszych decyzji, są likwidacja szkód i ocena ryzyka.


Ubezpieczyciele bardziej zaniepokojeni

Wyniki raportu SAS wskazują, że sektor ubezpieczeń wyraża większy niepokój wobec GenAI niż inne branże w kwestiach etycznego zastosowania technologii. Obawy w tym zakresie wyraziło 59 proc. decydentów w firmach ubezpieczeniowych, podczas gdy średnia dla wszystkich objętych badaniem sektorów wyniosła 52 proc.

Jednocześnie organizacje podejmują wysiłki w celu opracowania ram etycznego stosowania i monitorowania narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji oraz zarządzania nimi. Prace te są na różnych etapach zaawansowania i dojrzałości:
• 5 proc. respondentów określiło istniejące w ich organizacjach ramy zarządzania jako „dobrze ugruntowane i kompleksowe”. • 57 proc. stwierdziło, że wytyczne „są w trakcie opracowywania”. • 27 proc. określiło swoje ramy jako „doraźne lub nieformalne”. • 11 proc. przyznało, że ramy etyczne „nie istnieją”.


Wykorzystanie GenAI postępuje dość szybko, jednak aby rozwijać ją w sposób odpowiedzialny, ubezpieczyciele muszą osiągnąć harmonię w wymiarze ludzkim, procesowym i technologicznym, co pozwoli przejść z fazy eksperymentalnej do operacji i produkcji” – powiedział Joe Rowe.


Podobnie jak w innych branżach, głównymi obawami związanymi z wykorzystaniem GenAI w ubezpieczeniach są prywatność i bezpieczeństwo danych (odpowiednio 75 i 73 proc. wskazań). Nic w tym dziwnego – rośnie liczba incydentów z użyciem narzędzi GenAI, popełnianych zarówno przez amatorów, jak i zawodowych cyberprzestępców, stosujących tę technologię na większą skalę, np. w oszustwach finansowych, praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu. GenAI może jednak stać się niezbędnym narzędziem w technologicznej wojnie z oszustami, pozwalającym dotrzymać im kroku.

Jak poradzić sobie z niedoborem danych?

Uzupełnieniem obaw związanych z etyką są kwestie zgodności z regulacjami. Tylko 1 na 10 (11 proc.) respondentów z sektora ubezpieczeń stwierdził, że jego organizacja jest w pełni przygotowana do spełnienia bieżących i zapowiadanych przepisów dotyczących GenAI.

Przykładowo, szkolenie dużych modeli językowych wymaga ogromnych ilości danych – zwłaszcza na potrzeby właściwej obsługi nietypowych przypadków. Dane te mogą jednak nie być dostępne w istniejących systemach produkcyjnych. Sektor ubezpieczeniowy boryka się z problemem braku dużych zbiorów danych, które zostałyby przefiltrowane pod kątem stronniczości i sprawdzone pod względem jakości.

Tymczasem jakość i ilość danych używanych do trenowania modeli GenAI i innych modeli AI może przesądzić o dokładności i rzetelności wyników modeli w decyzjach dotyczących roszczeń.

Co więcej, ubezpieczyciele jako powiernicy danych, chronią znaczne ilości wrażliwych informacji o swoich klientach. W obliczu rosnących obaw o prywatność, rozwiązaniem mogą być dane syntetyczne, które są sztucznie generowane, ale w sposób realistyczny odwzorowują dane rzeczywiste i wzbogacają istniejące zbiory bez naruszania prywatności klientów.

Badanie SAS wskazało, że ponad jedna czwarta (27 proc.) respondentów z sektora ubezpieczeń zadeklarowała, że korzysta z syntetycznych danych; blisko jedna trzecia (30 proc.) aktywnie rozważa ich użycie, a 22 proc. stwierdziło, że mogą je wziąć pod uwagę.

Wielu decydentów z branży ubezpieczeń aktywnie pracuje nad projektami GenAI, które mogą zrewolucjonizować sposób prowadzenia działalności przez ubezpieczycieli. Innowacyjny trend jest wciąż żywy w sektorze ubezpieczeń i możemy go podtrzymać tylko wtedy, gdy przyjmiemy zasady odpowiedzialnych innowacji. Obejmuje to tworzenie i utrzymywanie polityk oraz procesów, które chronią klientów i integralność danych, z których korzystamy” – powiedział Franklin Manchester.


Kolejny krok jest oczywisty: ubezpieczyciele muszą przyjąć etyczne ramy działania oraz rygorystyczne podejście do danych jako swój punkt odniesienia, aby w pełni wykorzystać transformacyjny potencjał i wartość technologii GenAI” – podkreślił ekspert SAS.


Źródło: SAS Institute

Najnowsze wiadomości

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
BPSCEuropejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.



Najnowsze artykuły

5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".

Przeczytaj Również

Jak zarządzanie zmianą decyduje o sukcesie transformacji ERP i AI?

Zarządzanie zmianą decyduje dziś o tym, czy transformacja ERP lub wdrożenie AI przyniesie realną wa… / Czytaj więcej

Niezastąpiony partner w IT: rola Delivery Managementu w projektach outsourcingowych

W świecie, w którym technologia i stawki dostawców IT coraz częściej się wyrównują, prawdziwą przew… / Czytaj więcej

Cyfrowa autonomia w praktyce: nowy mandat CIO od rady nadzorczej

W raporcie McKinsey suwerenność technologiczna jest opisana jako zdolność do rozwijania i kont… / Czytaj więcej

Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?

Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej

Jak zminimalizować ryzyko strat w biznesie i zwiększyć rentowność klientów?

Prowadzenie biznesu w dynamicznie zmieniającym się środowisku gospodarczym wiąże się z wieloma wyzw… / Czytaj więcej

Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric

W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej