Badanie SAS: 89 proc. branży ubezpieczeniowej zainwestuje w GenAI w 202

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.

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.

  1. Budżet, 2. 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.

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”.

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 wykazało, 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.

Żródło i prawa