”Så kan branschen hantera fem utmaningar med AI och dataanalys”

Foto: SAS Institute

•

AI möter i dag ökad kritik för de risker som tekniken kan medföra. Samtidigt är det uppenbart att när AI, dataanalys och digitala lösningar används på rätt sätt, kan de bidra till att lösa många av branschens centrala problem. Det skriver Andrew Pollard, rådgivare för försäkringsbranschen på SAS Institute.

Miljontals människor förlitar sig dagligen på försäkringsbolag, samtidigt som branschen i dag har stora utmaningar.

Ett tydligt tecken på detta är att försäkringsersättningarna i Sverige har ökat kontinuerligt sedan 2014. Enligt statistik från Svensk Försäkring, branschorganisationen för privata försäkringsbolag, har de årliga utbetalningarna ökat från knappt 200 miljarder kronor 2014 till nästan 360 miljarder kronor 2023.

Väderrelaterade katastrofer och ekonomiska nedgångar har bidragit till högre premier och självrisker. Analytiker varnar för att kombinationen av dessa problem riskerar att leda till en ohållbar situation på lång sikt. Därför hoppas många att generativ AI ska erbjuda snabba lösningar. Men de algoritmer som används kritiseras, inte minst för att uppvisa partiskhet i bedömningarna.

Verkligheten är dock mer nyanserad än vad kritikerna antyder. Det är sant att det finns utmaningar att övervinna med AI och dataanalys. Men med lämpliga etiska överväganden och respekt för individers livssituationer, kan AI bli en trovärdig lösning som både levererar insikter och den flexibilitet som krävs för att transformera försäkringsbranschen.

Här följer en översikt över hur AI och dataanalys kan bidra till att hantera de fem största problemen som försäkringsbolag står inför i dag:

1. Datakaos i väntan på reglering
   Bristen på tydlig lagstiftning för datahantering skapar oro kring hur data används i AI, särskilt inom en bransch där regelefterlevnad är avgörande. EU:s AI-förordning är ett steg i rätt riktning, men lagstiftningen kring AI och data förändras snabbt vilket innebär att försäkringsbolag ofta tvingas skapa egna riktlinjer. Genom att säkerställa hög datakvalitet kan försäkringsbolagen minska felaktigheter, förbättra beslutsfattandet och öka produktiviteten.
2. Algoritmernas påverkan på riskhantering
   Den ökade användningen av AI, särskilt generativ AI, har väckt farhågor om hur algoritmer påverkar riskbedömningar. För att AI ska fungera på ett tillförlitligt sätt krävs en robust infrastruktur samt transparens och förmågan att förklara resultaten från AI-modellerna. Att integrera AI-lösningar med befintliga system och använda syntetiska data kan stärka personlig integritet samtidigt som prissättningen optimeras.
3. Att minska skadeersättningsnivåerna
   Försäkringsbolagens roll är att ge skadeersättning vid behov, men med AI kan de i allt högre grad hjälpa kunder att undvika skador. Ett exempel är att WHO rapporterar att 30 procent av cancerfallen och 80 procent av kroniska sjukdomar globalt är kopplade till levnadsvanor som kan undvikas. Genom att använda data de har tillgång till, kan försäkringsbolag erbjuda hälsorådgivning via mobilappar. Försäkringsbolag kan även erbjuda rådgivning om miljöfrågor, sociala frågor och styrning (ESG, environmental, social, governance). En modell med försäkringsbolag som aktiva partner är fullt möjlig.
4. Att upptäcka bedrägerier och risker
   Försäkringsbolag har idag möjlighet att nå sina kunder var som helst via mobila lösningar, men har ännu inte fullt ut utnyttjat detta för att bekämpa bedrägerier och identifiera risker. Genom att utveckla användarvänliga och molnbaserade system kan de förbättra riskhanteringen och samtidigt erbjuda konkurrenskraftiga premier.
5. Att utnyttja potentialen inom livförsäkringar
   Försäkringsbolag har traditionellt fokuserat på sakförsäkringar, men den marknaden har blivit allt mer utmanande. Samtidigt ökar livslängden globalt, vilket öppnar nya möjligheter. Ett exempel är efterlevandeskydd, där många saknar skydd om en familjemedlem avlider, vilket ofta leder till ekonomiska svårigheter. Med hjälp av kvalitativ data kan försäkringsbolagen nå ut till potentiella kunder för att erbjuda detta skydd.

För att möta de miljömässiga, ekonomiska och etiska utmaningarna krävs nytänkande och mod. AI kommer att spela en avgörande roll i denna omvandling.

Teknikbaserade lösningar ger både etablerade och nya aktörer möjligheten att skapa tryggare och mer hållbara försäkringsmodeller.

Andrew Pollar
rådgivare inom försäkringsbranschen
SAS Institute