1 godzina temu
Sztuczna inteligencja może skrócić analizę dokumentacji ubezpieczeniowej z godzin do minut, przyspieszając obsługę klientów i likwidację szkód, choć skuteczność takich rozwiązań przez cały czas wymaga weryfikacji.
Firmy ubezpieczeniowe coraz częściej wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do przetwarzania dokumentów, analizy ryzyka i obsługi roszczeń. Według opracowania SAS Unleashing agentic AI and retrieval-augmented generation for insurance szczególny potencjał ma połączenie technologii RAG z agentami AI, które pozwala nie tylko wyszukiwać informacje, ale również koordynować działania w różnych systemach biznesowych.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) umożliwia modelom językowym korzystanie z określonych źródeł, takich jak polisy, historia szkód, regulaminy czy dokumentacja klientów. Zamiast generować odpowiedzi wyłącznie na podstawie wiedzy modelu, system wyszukuje odpowiednie informacje i wskazuje dokumenty, z których pochodzą. Ogranicza to ryzyko błędów i ułatwia kontrolę wyników.
W połączeniu z agentową AI rozwiązanie może automatycznie analizować zgłoszenia szkód, identyfikować niezgodności, sprawdzać zakres ochrony i kierować bardziej złożone sprawy do odpowiednich specjalistów. Podobne mechanizmy mogą wspierać wykrywanie oszustw, ocenę ryzyka oraz przygotowywanie analiz finansowych.
SAS przywołuje przykład ubezpieczyciela, który zastosował RAG i modele językowe w sprzedaży oraz obsłudze kanałów dystrybucji. Według firmy wstępne wyniki wskazały na 80-procentowy wzrost trafności odpowiedzi względem wcześniejszego procesu. Nie przedstawiono jednak szczegółowej metodologii pomiaru, co utrudnia ocenę skali poprawy i możliwości jej powtórzenia.
Rozwój takich narzędzi wpisuje się w szerszą zmianę na europejskim rynku. Z badania EIOPA opublikowanego w lutym 2026 roku, obejmującego 347 ubezpieczycieli z 25 krajów, wynika, iż 65% badanych podmiotów korzysta już z generatywnej AI. Większość zastosowań pozostaje jednak na etapie pilotażowym, a 64% zgłoszonych przypadków użycia dotyczy procesów wewnętrznych.
Rosnące wykorzystanie AI stawia jednocześnie pytania o jakość danych, bezpieczeństwo informacji i odpowiedzialność za podejmowane decyzje.
– Istotne jest przy tym zachowanie kontroli człowieka nad procesem decyzyjnym. Agentowa AI ma wspierać specjalistów, zapewniając im szybszy dostęp do kompletnych informacji i pomagając koordynować działania, a nie eliminować ich odpowiedzialność za podejmowane decyzje – dodaje Łukasz Libuda, Senior Solutions Sales Account Executive, SAS.
Najbardziej bezpośrednią korzyścią dla ubezpieczycieli może być ograniczenie kosztów administracyjnych i skrócenie czasu obsługi spraw. Skala tych oszczędności będzie zależała od jakości integracji systemów oraz możliwości zachowania kontroli nad procesem decyzyjnym.
