AI w ubezpieczeniach — zastosowania, przykłady, dane 2026

Czym jest AI w ubezpieczeniach i dlaczego zmienia branżę

AI w ubezpieczeniach to nie monolit — ubezpieczyciele stosują co najmniej cztery różne typy AI, każdy do innego zadania.

Zastosowania różnią się też w zależności od linii biznesowej. W ubezpieczeniach majątkowych (motor, nieruchomości) dominuje computer vision do wyceny szkód. W ubezpieczeniach życiowych i zdrowotnych kluczowe jest NLP — analiza dokumentacji medycznej i dopasowywanie do ogólnych warunków ubezpieczenia (OWU).

Jeszcze kilka lat temu AI w polskich ubezpieczeniach sprowadzała się głównie do modeli scoringowych i antyfraudowych. Dziś ubezpieczyciele testują autonomicznych agentów prowadzących proces od oceny ryzyka po obsługę roszczenia.

7 kluczowych zastosowań AI w ubezpieczeniach

1. Underwriting i ocena ryzyka

Tradycyjny underwriting opiera się na kilkunastu zmiennych (wiek, staż jazdy, kod pocztowy). Algorytmy ML analizują setki parametrów jednocześnie — od historii szkód po wzorce zachowań. Allianz UK wdrożył BRIAN — narzędzie oparte na generatywnej AI, które przeszukuje wytyczne underwritingowe i odpowiada na pytania underwriterów w naturalnym języku. Po pilotażu z udziałem 190 użytkowników narzędzie objęło wszystkich underwriterów majątkowych i OC w Allianz UK Commercial, a ubezpieczyciel zapowiedział rozszerzenie na pozostałych underwriterów. BRIAN przeszukuje podręczniki underwritingowe liczące nawet 600 stron i podaje odpowiedź z linkiem do źródłowego fragmentu; obsłużył ponad 13 000 zapytań. BRIAN nie podejmuje decyzji o ryzyku — skraca czas dotarcia do właściwej informacji, co jest szczególnie cenne dla mniej doświadczonych underwriterów.

2. Dynamiczna taryfikacja (pricing)

AI ustala składki w czasie rzeczywistym, reagując na zmiany rynkowe. Polski InsurTech Quantee (przejęty przez Guidewire — przejęcie ogłoszono w marcu 2025) oferuje platformę dynamic pricing, która pozwala ubezpieczycielom aktualizować taryfy na bieżąco, zamiast raz na kwartał. To zmiana jakościowa — składka odzwierciedla aktualne ryzyko, nie historyczne uśrednienie.

3. AI i likwidacja szkód z computer vision

Klient fotografuje uszkodzony pojazd, przesyła zdjęcia przez aplikację, a AI przygotowuje wstępny kosztorys naprawy. PZU uruchomiło to rozwiązanie we współpracy z brytyjskim insurtechem Tractable — wdrożenie ogłoszono 7 marca 2022 roku (ubezpieczyciel zainteresował się tym insurtechem już w 2017). Według komunikatu system potrzebuje na wygenerowanie kosztorysu kilku minut, a kosztorys trafia następnie do doradcy, który może go edytować i zatwierdzić. Ważne doprecyzowanie skali: w momencie wdrożenia PZU spodziewało się, że sztuczna inteligencja obejmie „dziesiątki tysięcy szkód rocznie” — to zapowiedź, nie zmierzony wynik. Krążąca w publikacjach branżowych liczba „500 tysięcy szkód wycenianych przez AI” nie ma pokrycia w żadnym komunikacie ubezpieczyciela; aktualnych danych o docelowym udziale AI w likwidacji szkód PZU nie opublikowało. Warta, Ergo Hestia, Link4 i Beesafe również wdrożyły wycenę szkód ze zdjęć. Allstate w USA poszedł dalej — wszystkich 14 000 pracowników zajmujących się likwidacją szkód korzysta z firmowego copilota GenAI przy korespondencji z klientami (ok. 50 000 komunikatów dziennie).

4. Analiza dokumentacji medycznej

W ubezpieczeniach zdrowotnych i życiowych AI czyta skany dokumentów medycznych i dopasowuje diagnozy do kodów ICD-10 oraz warunków polisy. Minte.ai — polski startup — specjalizuje się w tej technologii. Uniqa wdrożyła rozwiązanie Minte.ai do automatycznej oceny szkód osobowych w ubezpieczeniach na życie; współpraca zaczęła się pod koniec 2020 roku, a według ubezpieczyciela średni czas obsługi roszczenia z tytułu uszczerbku na zdrowiu skrócił się do niecałych 5 minut (dane dostawcy i ubezpieczyciela, nie niezależny benchmark).

5. Wykrywanie oszustw (fraud detection)

Modele ML identyfikują podejrzane wzorce: wielokrotne zgłoszenia z tego samego adresu, niespójne daty zdarzeń, powiązania między ubezpieczonymi. Analiza geolokacji pozwala weryfikować, czy zgłoszona kolizja mogła faktycznie wydarzyć się w podanym miejscu. Wykrywanie fraudów to jedno z najstarszych zastosowań ML w ubezpieczeniach — modele działają w branży od ponad dekady.

Haczyk: model antyfraudowy nie orzeka o winie, tylko wylicza prawdopodobieństwo. Uczciwy klient z nietypowym wzorcem szkód (dwie stłuczki w kwartale, przeprowadzka, nowy pojazd) może zostać oznaczony jako ryzykowny — i to on ponosi ciężar wyjaśnienia. Ścieżkę odwoławczą — i terminy, w których ubezpieczyciel musi odpowiedzieć — opisujemy w dalszej części tekstu.

6. Chatboty i voiceboty

Compensa uruchomiła VIGtorię — wbrew popularnym opisom nie jest to bot rozmawiający z klientem, lecz wewnętrzne źródło wiedzy dla konsultantów call center: NLP przeszukuje OWU i procedury operacyjne, by konsultant odpowiedział klientowi bez ręcznego przekopywania się przez dokumenty. Trasti zbudował chatbota na bazie ChatGPT. Nationale-Nederlanden wdrożyło AI tłumaczące OWU na prosty, zrozumiały język — klient nie musi czytać kilkudziesięciu stron prawniczego żargonu.

7. Ubezpieczenia rolne i klimatyczne

PZU uruchomiło iAgro — system łączący dane satelitarne z AI do monitorowania upraw i oceny szkód klimatycznych. Compensa i InterRisk korzystają z modułu ISA — narzędzia AI, które czyta dokumentację szkodową w ubezpieczeniach NNW, wspiera procentową ocenę uszczerbku na zdrowiu i rozpoznaje kody ICD-10. Rozwiązanie powstało w Beesafe (hub technologiczny grupy VIG), a wdrożenie w obu spółkach ogłoszono 25 lutego 2026.

Podsumowanie zastosowań:

Które polskie firmy ubezpieczeniowe już wdrożyły AI

Kontekst skali: PZU to największy ubezpieczyciel w Polsce. Rocznie jego zespół innowacji ocenia ok. 1 000 pomysłów, z których 100–200 przechodzi do pogłębionej analizy, 8–12 trafia do pilotaży, a 6–8 doczekuje się wdrożenia na skalę (dane: Marcin Kurczab, dyrektor ds. innowacji w PZU, III 2025; sukcesem kończy się ok. 65% testowanych projektów). To pokazuje, że nawet lider rynku eksperymentuje intensywnie, ale skaluje selektywnie — do wdrożenia dochodzi mniej niż 1% zgłoszonych pomysłów.

Jak AI wpływa na Twoją polisę — perspektywa klienta

Cena polisy — może spaść, ale może też wzrosnąć

AI analizuje więcej zmiennych niż tradycyjny model aktuarialny. Dla ostrożnego kierowcy z dobrą historią to szansa na niższą składkę, dla kierowcy z ryzykownym profilem — wprost przeciwnie. Wzmacniają to modele pay-as-you-drive (telematyka mierzy styl jazdy) i pay-how-you-live (dane ze smartwatcha wpływają na polisę zdrowotną): im więcej danych, tym większe różnice w składkach między klientami.

Likwidacja szkody — szybciej, ale z ryzykiem

Robisz zdjęcia uszkodzonego auta, przesyłasz przez aplikację. AI przygotowuje wstępny kosztorys w kilka minut, bez wizyty rzeczoznawcy — zatwierdza go jednak doradca.

Ryzyko: automatyczne odrzucanie roszczeń. W USA odsetek odmów autoryzacji świadczeń poszpitalnych w UnitedHealthcare wzrósł z 10,9% (2020) przez 16,3% (2021) do 22,7% (2022), w okresie stosowania modelu nH Predict (raport Stałej Podkomisji ds. Dochodzeń Senatu USA „Refusal of Recovery”, 17 X 2024). W Polsce takie ryzyko istnieje, ale ogranicza je nadzór KNF nad procesem likwidacji szkód oraz art. 22 RODO, który zakazuje rozstrzygania wyłącznie automatycznie — o czym więcej w sekcji o regulacjach.

Obsługa i personalizacja

Chatboty odpowiadają 24/7 na standardowe pytania; przy niestandardowych sprawach nadal potrzebujesz człowieka. Personalizacja postępuje — piekarnia i pralnia chemiczna nie płacą już identycznej składki za ubezpieczenie majątkowe, bo AI rozróżnia ich profile ryzyka.

InsurTech w Polsce — mapa startupów i narzędzi AI

Polski ekosystem InsurTech — firm technologicznych budujących AI dla ubezpieczycieli — jest niewielki, ale dynamiczny.

Tractable formalnie nie jest polską firmą (siedziba: Londyn), ale jego rozwiązanie działa w PZU. Beesafe — cyfrowy ubezpieczyciel z grupy VIG — budował procesy wokół AI od początku, zamiast doklejać technologię do istniejących systemów; dziś pełni w grupie rolę huba technologicznego i dostarcza rozwiązania AI także Compensie i InterRisk.

Porównanie z sektorem bankowym — gdzie AI jest bardziej zaawansowane — znajdziesz w artykule o AI w bankowości i finansach.

Dane rynkowe — jak szybko rośnie AI w ubezpieczeniach

To prognoza firmy badawczej, nie dane historyczne — rząd wielkości, nie pewnik. Prognozy różnych firm badawczych rozjeżdżają się o rzędy wielkości, bo każda inaczej definiuje „rynek AI w ubezpieczeniach” (sam software vs. software + usługi wdrożeniowe). Traktuj je jako wskazanie kierunku, nie jako pomiar.

Kluczowe statystyki adopcji:

• 90% organizacji z polskiego sektora finansowego wdrożyło AI lub jest w trakcie wdrożenia; 52% ma za sobą pierwsze wdrożenia (EY, „Jak polskie firmy wdrażają AI”, badanie CubeResearch, n=499, IV kw. 2025)
• 77% ubezpieczycieli w USA jest na jakimś etapie wdrażania AI w łańcuchu wartości, wobec 61% rok wcześniej (Conning, badanie wśród kadry zarządzającej, 2024)
• blisko 60% liderów branży ubezpieczeniowej deklaruje, że AI odgrywa kluczową rolę w ich produktach i usługach (KPMG, „Inteligentne rozwiązania w sektorze ubezpieczeń”, 2025; 85% traktuje ją jako źródło przewagi konkurencyjnej)
• 67% firm planuje zwiększyć udział AI w budżecie (KPMG, 2025)
• 25% liderów branży wykazuje pełne zaufanie do AI (KPMG, 2025)
• 72% wskazuje niedostateczne przygotowanie danych jako największe ograniczenie wdrożeń (KPMG, 2025)
• Satysfakcjonujący zwrot z typowego zastosowania AI pojawia się zwykle dopiero po 2–4 latach (Deloitte)

Rozjazd między deklaracjami a gotowością jest tu istotą rzeczy: AI wdraża lub testuje niemal cała branża, ale tylko co czwarty lider w pełni jej ufa, a największym hamulcem pozostaje jakość danych, nie technologia.

AI Act i DORA — co muszą wiedzieć ubezpieczyciele

Regulacje europejskie bezpośrednio wpływają na to, jak ubezpieczyciele mogą stosować AI.

AI Act — klasyfikacja ryzyka

Tu potrzebne jest precyzyjne rozróżnienie, które w branżowych publikacjach bywa zacierane. Załącznik III pkt 5 lit. c AI Act klasyfikuje jako wysokiego ryzyka systemy AI przeznaczone do oceny ryzyka i ustalania cen w odniesieniu do osób fizycznych w przypadku ubezpieczeń na życie i ubezpieczeń zdrowotnych. Katalog ten nie obejmuje taryfikacji w ubezpieczeniach majątkowych i komunikacyjnych — czyli dokładnie tych linii, w których polscy ubezpieczyciele stosują AI najintensywniej. Osobno, jako wysokiego ryzyka, traktowana jest ocena zdolności kredytowej osób fizycznych (pkt 5 lit. b).

Wymagania dla systemów wysokiego ryzyka:

• Przejrzystość algorytmu — klient ma prawo wiedzieć, że decyzję podjął lub wsparł algorytm
• Dokumentacja techniczna — opis danych treningowych, logiki modelu, metryk jakości
• Nadzór człowieka (human-in-the-loop) — na kluczowych etapach decyzyjnych
• Zarządzanie ryzykiem — systematyczna ocena i minimalizacja ryzyk

Terminy (stan na lipiec 2026). Pakiet „Digital Omnibus on AI”, przyjęty przez Parlament Europejski 16 czerwca 2026 i zatwierdzony przez Radę UE 29 czerwca 2026, przesunął termin stosowania obowiązków dla systemów wysokiego ryzyka z Załącznika III z 2 sierpnia 2026 na 2 grudnia 2027 (a dla AI wbudowanej w produkty regulowane z Załącznika I — na 2 sierpnia 2028). Obowiązki transparentności z art. 50 — w tym informowanie klienta, że rozmawia z chatbotem, oraz oznaczanie treści generowanych przez AI — obowiązują bez zmian od 2 sierpnia 2026. Zakazane praktyki z art. 5 obowiązują już od 2 lutego 2025.

Kary za naruszenia (art. 99 AI Act):

Dla MŚP obowiązuje kwota niższa z tych dwóch. Warto zapamiętać, że próg 35 mln EUR / 7% dotyczy wyłącznie praktyk zakazanych — nie każdego uchybienia w systemie taryfikacyjnym.

RODO art. 22 — regulacja, która obowiązuje już dziś

Zanim zaczną obowiązywać przepisy AI Act o wysokim ryzyku, ubezpieczyciela wiąże art. 22 RODO: zakazuje on decyzji opierających się wyłącznie na zautomatyzowanym przetwarzaniu, jeżeli wywołują skutki prawne lub w podobny sposób istotnie wpływają na osobę — a odmowa wypłaty odszkodowania czy ustalenie wysokiej składki takim skutkiem są. Wyjątki (niezbędność do wykonania umowy, wyraźna zgoda) wymagają zapewnienia prawa do interwencji człowieka, przedstawienia własnego stanowiska i zakwestionowania decyzji. W wyroku z 7 grudnia 2023 r. (C-634/21, SCHUFA) TSUE przyjął szeroką wykładnię „decyzji” — obejmuje ona także samo wyliczenie scoringu, jeżeli w praktyce przesądza o rozstrzygnięciu. To dlatego w pełni automatyczne odrzucanie roszczeń, bez ścieżki odwoławczej do człowieka, jest w UE prawnie ryzykowne niezależnie od AI Act.

DORA — odporność cyfrowa

Digital Operational Resilience Act (rozporządzenie 2022/2554) jest stosowany od 17 stycznia 2025 i obejmuje wszystkie instytucje finansowe, w tym zakłady ubezpieczeń. Wymaga testowania odporności systemów IT (w tym systemów AI) na cyberataki i awarie. Ubezpieczyciel musi dokumentować zależności od dostawców technologicznych — dostawca modelu AI może zostać uznany za krytycznego dostawcę ICT.

KNF — polski nadzór

Komisja Nadzoru Finansowego wydała Rekomendacje dotyczące likwidacji szkód z ubezpieczeń komunikacyjnych (opublikowane 18 VII 2022, stosowanie oczekiwane od 1 XI 2022). KNF nadzoruje, czy automatyzacja likwidacji nie działa na niekorzyść klientów. W kontekście AI Act: KNF może pełnić rolę organu nadzorczego nad systemami AI w sektorze ubezpieczeniowym.

CADA — inicjatywa na horyzoncie

Cloud and AI Development Act (CADA) to akt mający zwiększyć europejskie moce obliczeniowe i ograniczyć zależność od pozaunijnych dostawców chmury. Komisja Europejska przedstawiła projekt 3 czerwca 2026 roku; dokument jest dopiero na początku ścieżki legislacyjnej (Parlament i Rada), więc jego ostateczny kształt może się zmienić. Dla ubezpieczycieli istotny jest przede wszystkim planowany system poziomów suwerenności chmury, który wpłynie na wybór dostawców infrastruktury pod modele AI.

Więcej o europejskich regulacjach AI znajdziesz w naszym kompletnym przewodniku po AI dla biznesu.

Co zrobić, gdy AI odmówi wypłaty albo oznaczy Cię jako oszusta

Publikacje o AI w ubezpieczeniach kończą się na obowiązkach ubezpieczyciela. Oto odwrotna perspektywa: uprawnienia klienta, z których można skorzystać już dziś — bez czekania na AI Act.

Krok 1. Zażądaj interwencji człowieka (art. 22 RODO). Jeżeli decyzję o odmowie wypłaty, wysokości składki lub oznaczeniu zgłoszenia jako podejrzanego podjął wyłącznie algorytm, masz prawo domagać się, by sprawę rozpatrzył człowiek, przedstawić własne stanowisko i zakwestionować rozstrzygnięcie. To uprawnienie działa niezależnie od AI Act — RODO obowiązuje od 2018 roku.

Krok 2. Zapytaj o logikę decyzji (art. 15 ust. 1 lit. h RODO). Administrator ma obowiązek podać „istotne informacje o zasadach” zautomatyzowanego podejmowania decyzji oraz o jego znaczeniu i przewidywanych konsekwencjach. Nie oznacza to wydania kodu źródłowego modelu, ale oznacza wskazanie, jakie kategorie danych zaważyły na wyniku.

Krok 3. Złóż reklamację — i pilnuj terminu. Ubezpieczyciel ma 30 dni na odpowiedź, a w szczególnie skomplikowanych sprawach do 60 dni, o czym musi Cię uprzedzić wraz z podaniem przyczyn zwłoki (Rzecznik Finansowy). Od 13 lutego 2026 r. instytucje finansowe mają obowiązek przyjmować reklamacje elektronicznie — bez kwalifikowanego podpisu.

Krok 4. Wykorzystaj skutek milczenia (art. 8 ustawy reklamacyjnej) — ale bez złudzeń. Ustawa stanowi, że nierozpatrzoną w terminie reklamację uważa się za rozpatrzoną zgodnie z wolą klienta. Uwaga na powszechne uproszczenie: w uchwale z 13 czerwca 2018 r. (III CZP 113/17) Sąd Najwyższy przyjął, że nie jest to automatyczne uznanie roszczenia — ubezpieczyciel wciąż może kwestionować zasadność i wysokość, ale to na nim spoczywa ciężar dowodu, że świadczenie się nie należy. W sporze o decyzję modelu, którego działania klient nie widzi, przerzucenie ciężaru dowodu jest w praktyce ważniejsze niż sama automatyczna wygrana.

Krok 5. Rzecznik Finansowy, potem sąd. Do Rzecznika można pójść dopiero po wyczerpaniu drogi reklamacyjnej — czyli po odpowiedzi ubezpieczyciela albo po bezskutecznym upływie terminu. Nadzór nad samą praktyką likwidacji sprawuje KNF.

Wniosek praktyczny: model antyfraudowy nie jest ostatnim słowem. Ostatnim słowem jest człowiek — i ubezpieczyciel musi go zapewnić.

Czy AI zastąpi agentów ubezpieczeniowych?

Krótka odpowiedź: nie zastąpi, ale zmieni zakres ich pracy. Marcin Kurczab z PZU (szef innowacji) wskazuje na „model hybrydowy człowiek + AI” jako dominujący w najbliższych latach.

Co AI przejmuje od agentów:

• Rutynowe zapytania klientów (chatbot)
• Wstępna wycena prostych polis (motor, turystyka)
• Przetwarzanie dokumentów i wprowadzanie danych do systemów
• Porównywanie ofert na podstawie parametrów klienta

Co zostaje przy człowieku:

• Relacja z klientem — zaufanie, empatia, indywidualne doradztwo
• Skomplikowane roszczenia wymagające negocjacji
• Ubezpieczenia korporacyjne i niestandardowe ryzyka
• Doradztwo w sytuacjach życiowych (ubezpieczenie na życie, polisa zdrowotna)

Kompetencje nie nadążają jednak za technologią: w badaniu EY tylko 35% firm wprowadziło procedury towarzyszące wdrożeniom AI, takie jak szkolenia pracowników (EY, IV kw. 2025). Agent, który nie zna narzędzi AI, będzie tracił klientów na rzecz cyfrowych ubezpieczycieli typu Beesafe, gdzie cały proces odbywa się online. Temat automatyzacji procesów biznesowych z AI dotyczy nie tylko ubezpieczeń — analogiczne zmiany zachodzą w każdej branży usługowej.

Ryzyka i wyzwania AI w ubezpieczeniach

Bias algorytmiczny

Modele ML uczą się z historycznych danych. Jeśli dane zawierają uprzedzenia (np. wyższe składki dla określonych kodów pocztowych korelujących z demografią), algorytm je reprodukuje. Precedens: holenderska afera zasiłkowa (toeslagenaffaire) — algorytm urzędu skarbowego bezpodstawnie oskarżył o wyłudzenia dziesiątki tysięcy rodzin pobierających zasiłki na dzieci (szacunki wahają się od ok. 26 tys. do 35 tys.), traktując m.in. podwójne obywatelstwo i brzmienie nazwiska jako wskaźniki ryzyka oszustwa.

Halucynacje i błędy GenAI

Halucynacje to najczęściej wskazywane ryzyko wdrożeń AI — w badaniu Gallagher (AI Adoption and Risk Survey, III edycja, ponad 1 200 firm na świecie, publikacja 23 II 2026) wskazało je 57% respondentów, przed ryzykiem prawnym i reputacyjnym (56%) oraz naruszeniami ochrony danych (55%). Generatywna AI potrafi wygenerować przekonująco brzmiącą, ale fałszywą odpowiedź na pytanie klienta o warunki polisy. Dlatego chatboty ubezpieczeniowe działają z ograniczonym zakresem odpowiedzi i eskalują do człowieka przy niejednoznacznych zapytaniach.

Bezpieczeństwo danych

Ubezpieczyciele przetwarzają dane szczególnie wrażliwe: historię medyczną, dane finansowe, informacje o majątku. Atak na system AI ubezpieczyciela to potencjalny wyciek danych tysięcy klientów.

Zaufanie i ESG

75% liderów branży stawia realizację strategii zrównoważonego rozwoju wyżej niż kolejne wdrożenia AI (KPMG, 2025) — centra danych i trening modeli zużywają duże ilości energii.

Przyszłość AI w ubezpieczeniach — trendy 2026–2030

Autonomiczni agenci AI

Systemy wykonujące samodzielnie ciąg zadań: od oceny ryzyka, przez wystawienie polisy, po obsługę roszczenia. Trend 2026 — pierwsze piloty u dużych ubezpieczycieli. Nadzór człowieka pozostaje na etapie zatwierdzania decyzji o wypłatach powyżej określonych progów.

Small Language Models (SLM)

Wyspecjalizowane modele językowe trenowane na danych ubezpieczeniowych — mniejsze i tańsze w utrzymaniu niż ogólne LLM, a na wąskim zadaniu często równie skuteczne. Dla ubezpieczyciela liczy się też to, że mniejszy model łatwiej utrzymać we własnej infrastrukturze, co upraszcza zgodność z RODO i DORA.

Hiperpersonalizacja polis

Polisy dopasowane do indywidualnego zachowania, nie do segmentu demograficznego — integracja IoT z AI daje ciągły strumień danych o ubezpieczonym (modele pay-as-you-drive i pay-how-you-live opisaliśmy wyżej).

Embedded insurance

Ubezpieczenie wbudowane w inną usługę: kupujesz rower online — polisa dołączana przy checkout; rezerwujesz lot — ubezpieczenie podróżne jednym kliknięciem. AI ocenia ryzyko w tle, bez formularzy.

Od likwidacji do prewencji

Najgłębsza zmiana nie dotyczy tego, jak szybko ubezpieczyciel wypłaci odszkodowanie, lecz tego, czy szkoda w ogóle wystąpi. Czujniki IoT wykrywają wyciek wody, zanim zaleje mieszkanie; telematyka ostrzega kierowcę przed ryzykownym zachowaniem; dane satelitarne (jak w PZU iAgro) sygnalizują zagrożenie dla upraw. Model biznesowy przesuwa się z wypłaty po zdarzeniu na zapobieganie mu — a to zmienia źródło marży: mniej szkód zamiast wyższej składki. Ograniczenie jest prawne, nie technologiczne: prewencja wymaga ciągłego strumienia danych o ubezpieczonym, czyli przetwarzania danych osobowych ze wszystkimi konsekwencjami RODO. AR/VR do zdalnej inspekcji nieruchomości pozostaje na razie w fazie eksperymentalnej, bez wdrożeń produkcyjnych w Polsce.

Kierunek jest jednoznaczny: firmy, które nie zaczną wdrażać AI, będą konkurować z ubezpieczycielami, którzy mają już zautomatyzowane kluczowe procesy. Planowanie wdrożenia wymaga szerszej transformacji cyfrowej — AI to element większej układanki. Więcej o wpływie AI na sektor przemysłowy i o tym, czym jest AI — w naszych przewodnikach.

Najczęściej zadawane pytania