Przyszłość ubezpieczeń kredytowych: Wykorzystanie sztucznej inteligencji w celu uzyskania przewagi strategicznej

ChatGPT i jego pochodne podbiły świat. Możliwość korzystania z najnowocześniejszych rozwiązań opartych na dużych modelach językowych (LLM) za pośrednictwem prostego interfejsu czatu okazała się przełomową aplikacją w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Największe firmy na całym świecie inwestują miliardy w ulepszanie wydajności obecnych modeli LLM, aby osiągać coraz lepsze wyniki. Warto jednak pamiętać, że sztuczna inteligencja występuje w wielu formach, z których niektóre są bardziej przydatne w naszych zastosowaniach niż inne.

W Atradius od prawie dziesięciu lat wykorzystujemy różne technologie AI, aby zwiększyć automatyzację i wydajność naszych operacji. Jednak od czasu wprowadzenia ChatGPT liczba zidentyfikowanych przypadków użycia gwałtownie wzrosła. Pełne wdrożenie AI w naszej branży obiecuje znaczące innowacje i optymalizację procesów, ale wymaga również strategicznych dostosowań. W tym artykule zagłębiamy się w to, jak ubezpieczyciele kredytowi mogą najlepiej się pozycjonować, aby zmaksymalizować potencjał AI i dlaczego jest to kluczowe. Ponadto badamy możliwości i wyzwania, jakie sztuczna inteligencja stwarza dla ubezpieczycieli kredytowych, przedstawiając spostrzeżenia dotyczące sposobów radzenia sobie z nimi w celu uzyskania nowych przewag strategicznych.

Znaczenie sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach kredytowych

Siła sztucznej inteligencji polega na jej zdolności do przekształcania ogromnych ilości wysokiej jakości danych w zmienne wyniki dla określonego celu – niezależnie od tego, czy jest to klasyfikacja (tj. decyzja), generowanie (np. generowanie tekstu) czy coś innego. Biorąc pod uwagę kluczową rolę, jaką dane odgrywają w wielu procesach związanych z ubezpieczeniami kredytowymi, oczywiste jest, że sztuczna inteligencja mogłaby potencjalnie usprawnić niektóre z kluczowych procesów naszego łańcucha wartości.

Jednym z podstawowych i kluczowych przykładów jest ocena ryzyka kredytowego, która zazwyczaj wymaga skrupulatnej analizy danych finansowych, danych kredytowych, kontekstu i wielu innych różnorodnych źródeł informacji. Tradycyjnie proces ten jest często złożony i czasochłonny, wymagając przetwarzania ogromnych ilości danych przez ludzi. Sztuczna inteligencja obiecuje znaczne usprawnienie tego procesu, o ile dane są dostępne i można je wykorzystać do szkolenia modeli AI. Pozwala to ubezpieczycielom oceniać ryzyko kredytowe w oparciu o znacznie większą ilość danych dla każdej oceny. Modele AI mogą być również wrażliwe na wzorce i trendy, które mogą zostać przeoczone przez ludzkich obserwatorów, zwiększając w ten sposób precyzję oceny ryzyka. To z kolei może prowadzić do znacznie lepszych wyników w zakresie ubezpieczeń.

Oprócz zoptymalizowanych wyników ubezpieczyciele kredytowi mogą również korzystać nie tylko z danych ustrukturyzowanych (np. danych w postaci tabel z tytułami i opisami), ale także z danych nieustrukturyzowanych, takich jak wiadomości lub artykuły. Sztuczna inteligencja może przetwarzać te nieustrukturyzowane dane znacznie skuteczniej niż jeszcze kilka lat temu. Nie tylko generatywna sztuczna inteligencja (np. ChatGPT), ale także optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) i powiązane technologie mogą pomóc ubezpieczycielom kredytowym w przetwarzaniu ogromnych ilości wiadomości, raportów rocznych i innych źródeł, które normalnie wymagałyby ręcznego czytania i analizy.

Należy wziąć pod uwagę, że każdy proces, dla którego dostępna jest znaczna ilość danych wysokiej jakości, mógłby teoretycznie zostać w pewnym stopniu zoptymalizowany przez sztuczną inteligencję. W przeciwieństwie do innych branż, w których przechowywanie i wykorzystanie danych nadal stanowi kolejną przeszkodę we wdrażaniu sztucznej inteligencji, ubezpieczyciele kredytowi, zwłaszcza dzięki swojej infrastrukturze do oceny ryzyka, są niemal gotowi do wykorzystania tej nowej technologii w celu optymalizacji swoich procesów. Jednak wciąż pozostaje wiele do zrobienia.

Przygotowanie do wdrożenia sztucznej inteligencji: strategiczna konieczność

Wdrożenie sztucznej inteligencji to coś więcej niż tylko inwestycja w nowe technologie. Wymaga to zmian w strategii, operacjach i kulturze organizacyjnej. Ubezpieczyciele kredytowi muszą zdać sobie sprawę, że sztuczna inteligencja to nie tylko narzędzie, ale fundamentalna zmiana w sposobie prowadzenia działalności. Strategiczne imperatywy dzielą się na trzy główne kategorie: strategia dotycząca danych, inwestycje w technologie oraz podnoszenie kwalifikacji pracowników.

Znaczenie strategii dotyczącej danych dla szkolenia skutecznych modeli sztucznej inteligencji

Punktem wyjścia każdego rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji są dane. Algorytmy sztucznej inteligencji muszą być trenowane na obszernych zbiorach danych, aby generować trafne wnioski, prognozy i decyzje. Jednak same surowe dane nie wystarczą; muszą one zostać uporządkowane, oczyszczone i udostępnione w sposób umożliwiający skuteczne trenowanie modeli sztucznej inteligencji. W tym miejscu niezbędna staje się strategia dotycząca danych. Dobrze zdefiniowana strategia zapewni gromadzenie odpowiednich rodzajów danych, ich bezpieczne przechowywanie oraz spójne zarządzanie nimi.

Na przykład modele AI mogą wykorzystywać dane finansowe, wskaźniki ekonomiczne, historyczne wskaźniki niewypłacalności oraz profile klientów do szkolenia. Zapewnienie standaryzacji i prawidłowego oznaczenia tych danych pozwala AI wyciągać istotne wnioski i dostarczać bardzo precyzyjne oceny ryzyka kredytowego. Ubezpieczyciele, którzy stosują doraźne lub fragmentaryczne podejście do zarządzania danymi, będą mieli trudności z uzyskaniem wiarygodnych wniosków z inwestycji w sztuczną inteligencję. Strategia dotycząca danych w praktyce często wiąże się również z inwestycjami w podstawową infrastrukturę techniczną, niezależnie od tego, czy chodzi o przetwarzanie w chmurze, jeziora danych czy platformy do analizy danych.

Inwestycje w technologie

Aby przygotować się do wdrożenia sztucznej inteligencji, kluczowe znaczenie ma stworzenie solidnej infrastruktury technologicznej. Trenowanie modeli sztucznej inteligencji wymaga znacznej mocy obliczeniowej, którą mogą zapewnić specjalistyczne klastry obliczeniowe lub usługi przetwarzania w chmurze. Ubezpieczyciele powinni wykorzystać istniejące osiągnięcia firm technologicznych, aby obniżyć bariery wejścia związane z wdrożeniem sztucznej inteligencji. Oprócz nabywania nowych systemów ubezpieczyciele muszą stworzyć zintegrowany ekosystem technologiczny. Ekosystem ten powinien umożliwiać sztucznej inteligencji płynny dostęp do danych z obecnych platform i baz danych oraz ich analizę, co pozwoli jej generować wnioski usprawniające procesy decyzyjne. Ponadto ubezpieczyciele muszą zadbać o solidne zasady zarządzania danymi. Sztuczna inteligencja rozwija się dzięki danym, ale ich jakość i dostępność mają kluczowe znaczenie. Ubezpieczyciele będą musieli zainwestować w czyszczenie, porządkowanie i zarządzanie danymi w sposób, który maksymalizuje ich użyteczność w zastosowaniach sztucznej inteligencji. Obejmuje to również kwestie związane z bezpieczeństwem danych, prywatnością i zgodnością z przepisami, ponieważ będą one miały kluczowe znaczenie dla utrzymania zaufania klientów i spełnienia wymogów prawnych.

Podnoszenie kwalifikacji pracowników

Chociaż sztuczna inteligencja może zautomatyzować wiele zadań, nie zastępuje ona ludzkiej wiedzy specjalistycznej. Wręcz przeciwnie, wprowadzenie sztucznej inteligencji zwiększy zapotrzebowanie na pracowników wykwalifikowanych nie tylko w zakresie analizy danych i zarządzania systemami sztucznej inteligencji, ale także w zakresie właściwego korzystania z systemów opartych na sztucznej inteligencji. Ubezpieczyciele kredytowi muszą inwestować w podnoszenie kwalifikacji swoich pracowników, aby mogli oni współpracować z AI, np. ubezpieczyciele interpretujący decyzje AI w odpowiednim kontekście i świadomi jej ograniczeń. Biorąc pod uwagę niszowy charakter naszej branży, często będzie to wiązało się ze szkoleniem obecnych pracowników, a nie rekrutacją nowych talentów o specjalistycznych umiejętnościach.

Ponadto konieczna będzie zmiana kulturowa w organizacjach. Ta zmiana sposobu myślenia ma kluczowe znaczenie, ponieważ sztuczna inteligencja często kojarzy się z utratą miejsc pracy i innymi zarzutami, które nie zawsze są uzasadnione. Tego rodzaju opór przed zmianami technologicznymi może utrudniać realizację inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją, które w innym przypadku przyniosłyby dobre wyniki. Ubezpieczyciele kredytowi, którzy promują kulturę innowacji i ciągłego uczenia się, będą mieli lepszą pozycję do pełnego wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji.

Możliwości sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja oferuje bogactwo możliwości dla ubezpieczycieli kredytowych, którzy są gotowi ją wykorzystać. Jedną z najbardziej bezpośrednich korzyści jest możliwość poprawy oceny ryzyka dzięki analizie predykcyjnej. Sztuczna inteligencja może analizować ogromne zbiory danych, w tym wskaźniki ekonomiczne, a potencjalnie nawet nastroje w mediach społecznościowych, aby przewidzieć, które firmy są najbardziej narażone na niewywiązanie się ze swoich zobowiązań płatniczych.

Kolejna szansa wiąże się z automatyzacją obsługi roszczeń. Tradycyjnie obsługa roszczeń może być czasochłonna i wymagać dużych zasobów, często wiążąc się z koniecznością przygotowania obszernej dokumentacji i ręcznej weryfikacji. Sztuczna inteligencja może zautomatyzować znaczną część tego procesu, weryfikując dane dotyczące roszczeń w oparciu o źródła zewnętrzne, a nawet wykrywając fałszywe roszczenia za pomocą algorytmów rozpoznawania wzorców. Może to obniżyć koszty ponoszone przez ubezpieczycieli, przyspieszyć wypłaty dla klientów oraz poprawić ogólną wydajność operacyjną.

Sztuczna inteligencja oferuje również nowe sposoby interakcji z klientami. Na przykład chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą udzielać ubezpieczonym natychmiastowych odpowiedzi na ich pytania i pomagać w procesie zgłaszania roszczeń. Dzięki automatyzacji rutynowych zadań związanych z obsługą klienta ubezpieczyciele mogą zwolnić pracowników, aby mogli skupić się na bardziej złożonych i wartościowych interakcjach.

Wyzwania związane ze sztuczną inteligencją

Chociaż sztuczna inteligencja stwarza ogromne możliwości, wiąże się również z poważnymi wyzwaniami, którym ubezpieczyciele będą musieli sprostać. Jednym z wyzwań jest przestrzeganie wymogów regulacyjnych. Systemy sztucznej inteligencji przetwarzające dane osobowe lub finansowe muszą być zgodne z przepisami o ochronie danych oraz przyszłymi regulacjami dotyczącymi sztucznej inteligencji, takimi jak unijna ustawa o sztucznej inteligencji. Ustawa ta nakłada obowiązek przeprowadzania oceny ryzyka dla systemów sztucznej inteligencji, zarządzania ryzykiem dostosowanego do każdego przypadku użycia, przejrzystości w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji oraz rygorystycznych praktyk w zakresie zarządzania danymi. Ubezpieczyciele muszą zapewnić pełną zgodność swoich systemów sztucznej inteligencji z tymi przepisami oraz dysponować solidnymi ramami zarządzania danymi.

Zagrożenie cyberatakami również pozostaje aktualne. Podobnie jak w przypadku każdej cyfryzacji, ubezpieczyciele kredytowi muszą nadal inwestować w środki cyberbezpieczeństwa, aby chronić swoje systemy przed złośliwymi podmiotami. Będzie to wymagało ciągłej czujności, ponieważ cyberprzestępcy nieustannie rozwijają swoje taktyki, a niektóre z nich są dodatkowo wzmacniane przez sztuczną inteligencję.

Musimy również uważać na złudzenia związane ze sztuczną inteligencją. Ponieważ niektórzy spieszą się z wdrażaniem GenAI do procesów biznesowych, często kierowani obawą przed utratą szans, zapominamy, że często nie jest ona najlepszym rozwiązaniem dla każdego możliwego problemu. Inne sprawdzone technologie nadal pozostają aktualne, a w wielu przypadkach rozsądne połączenie różnych narzędzi jest znacznie bardziej wydajne niż jakakolwiek pojedyncza technologia stosowana w izolacji. Wreszcie pozostaje wyzwanie związane z zaufaniem i zrozumieniem klientów. Ponieważ sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w podejmowaniu decyzji, niektórzy klienci mogą odczuwać niepokój z powodu postrzeganego braku nadzoru ze strony człowieka. Ubezpieczyciele kredytowi będą musieli zachować przejrzystość co do działania swoich systemów sztucznej inteligencji i oferować klientom jasne wyjaśnienia dotyczące sposobu podejmowania decyzji. Budowanie zaufania będzie miało zasadnicze znaczenie dla zapewnienia akceptacji procesów opartych na sztucznej inteligencji przez rynek.

Wnioski

Przyszłość ubezpieczeń kredytowych jest niewątpliwie ściśle powiązana ze sztuczną inteligencją. Biorąc pod uwagę wszystkie warunki wstępne i przygotowania do wdrożenia sztucznej inteligencji w całej organizacji zajmującej się ubezpieczeniami kredytowymi, nie jest to proces całkowicie prosty.

Nie opisaliśmy pełnego potencjału sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach kredytowych i prawdopodobnie nie jesteśmy w stanie przewidzieć pełnego wpływu, jaki sztuczna inteligencja wywrze na branżę. Jednak jasne jest, że ma ona ogromny potencjał, który może zostać wykorzystany przez ubezpieczycieli kredytowych na całym świecie.

Źródło: ICISA Insider