ענף הביטוח, שמזוהה לעיתים קרובות עם נהלים שמרניים, עובר בשנים האחרונות שינוי עמוק בזכות שילוב טכנולוגיות מתקדמות כמו בינה מלאכותית (AI) ובינה גנרטיבית (Generative AI). טכנולוגיות אלה מציעות כלים רבי עוצמה לשיפור תהליכים, אך גם מעלות שאלות מהותיות לגבי השפעתן על שוק העבודה ועל המעסיקים. במאמר זה נסקור את המחקר "The AI-Powered Insurer" שפורסם על ידי Alchemy Crew Ventures, ואת השפעותיו על ענף הביטוח בעולם ובישראל.

איך AI משנה את ענף הביטוח?

AI משדרגת את יכולות הענף במגוון דרכים:

• שירות לקוחות משופר: צ'אטבוטים מונעי AI מספקים מענה מותאם אישית ומהיר ללקוחות, עם זמינות 24/7.

• עיבוד תביעות: מערכות AI יכולות לנתח תביעות במהירות, להפחית זמן עיבוד ולהקטין עלויות.

• חיתום אוטומטי: שימוש ב-AI מאפשר לחברות לנתח נתוני סיכונים באופן מדויק יותר ולבנות פוליסות מותאמות אישית.

• זיהוי הונאות: מודלים מתקדמים מזהים דפוסים חריגים בתביעות כדי לצמצם מקרי הונאה.

מספרים מדברים

השוק של Generative AI צפוי להגיע לשווי של 8.1 מיליארד דולר עד 2032, עם שיעור צמיחה שנתי ממוצע של 33.1%. בצפון אמריקה, שאחראית על 41% מההכנסות בתחום ב-2022, הטכנולוגיה מוטמעת בהיקפים גדולים, ואילו השוק באסיה פסיפיק צפוי לצמוח בקצב של 27.6% בשנה.

כ-50% מתהליכי עיבוד התביעות צפויים להיות אוטומטיים עד 2033, מה שיאפשר לחברות להפנות משאבים למשימות חדשניות ולשפר את השירותים ללקוחות.

האתגרים המרכזיים בשימוש ב-AI

1. פרטיות נתונים ורגולציה. AI דורשת גישה למאגרי מידע נרחבים, מה שמעלה חששות לגבי פרטיות. באיחוד האירופי, לדוגמה, נדרשות חברות להקפיד על תקנות כמו ה-GDPR, המחייבות שקיפות בנוגע לשימוש במידע.

2. פערי כישורים בשוק העבודה. יישום מערכות AI מתקדמות מחייב צוותים בעלי ידע בתחום הדאטה והטכנולוגיה. כיום ישנו מחסור בכוח אדם מיומן, מה שמקשה על חברות לממש את מלוא הפוטנציאל של הטכנולוגיה.

3. הטיות אלגוריתמיות. מודלים מבוססי AI עלולים לשקף ואף להעצים הטיות קיימות בנתוני האימון שלהם. לדוגמה, חישובי סיכונים עשויים להעדיף או לדחות אוכלוסיות מסוימות באופן לא הוגן דבר הקריטי בענף הביטוח.

4. אי-ודאות כלכלית. עלות ההטמעה של טכנולוגיות AI, במיוחד בארגונים גדולים עם תשתיות IT מיושנות, עלולה להיות גבוהה ועדיין לא כדאית וללא יכולת לחזות מראש את הצלחת הפרויקט.

השפעות על מעסיקים

• אוטומציה מול עובדים. כמחצית מהמשימות בתחום עיבוד תביעות עשויות להיות אוטומטיות. בעוד שהטכנולוגיה מפנה עובדים למשימות משמעותיות יותר, קיימת גם דאגה לגבי אובדן מקומות עבודה. מעסיקים יצטרכו לתקשר בצורה ברורה את היתרונות של הטכנולוגיה ולתמוך בהסבת עובדים לתפקידים חדשים.

• בניית תרבות חדשנות. מעסיקים בענף הביטוח חייבים לאמץ תרבות ארגונית שמעודדת חדשנות ולמידה. הכשרה פנימית של עובדים לשימוש במערכות AI יכולה להפחית את הצורך בגיוס חיצוני ולחזק את שביעות הרצון.

• ניהול סיכונים ושקיפות. הטמעת AI מחייבת ניהול סיכונים קפדני ושקיפות בתהליכי העבודה. חברות צריכות להבטיח שהמערכות שהן מאמצות עומדות בתקני שקיפות ואמינות, כדי לשמור על אמון הלקוחות.

דוגמאות מעשיות:

1. שירות לקוחות מותאם אישית. חברות כמו Zelros משתמשות ב-AI ליצירת חוויית לקוח מותאמת אישית. לדוגמה, צ'אטבוטים יכולים לטפל בשאלות נפוצות, ולהשאיר את הסוכנים האנושיים להתמודד עם סוגיות מורכבות יותר.

2. עיבוד תביעות חכם. במקרים של תאונות רכב, מערכות AI יכולות להעריך את הנזק מתמונות שמעלה הלקוח, ולהאיץ את תהליך עיבוד התביעה.

3. מניעת הונאות. מודלים מתקדמים מזהים דפוסי הונאה, כמו תביעות דומות המוגשות שוב ושוב, ומונעים הפסדים של מיליוני דולרים לחברות הביטוח.

המלצות למעסיקים

1. השקעה בהכשרה: להקים מרכזי חדשנות פנימיים ולספק לעובדים הכשרה מעמיקה בטכנולוגיות AI.

2. שיתוף פעולה עם סטארטאפים: עבודה עם חברות מתמחות עשויה להאיץ את ההטמעה ולהוזיל עלויות.

3. שקיפות מול לקוחות: להסביר כיצד AI תורם לשיפור השירות ולוודא שתהליכי העבודה מובנים וברורים.

4. התאמה לרגולציות: להבטיח שהטכנולוגיה עומדת בדרישות החוק והתקנים המקומיים.

סיכום

הבינה המלאכותית מביאה עמה הזדמנויות אדירות לענף הביטוח, לצד אתגרים שיש לתת עליהם את הדעת. חברות וסוכנויות ביטוח שיאמצו גישה אחראית, המשלבת חדשנות עם שקיפות וניהול סיכונים, יוכלו ליהנות מהפוטנציאל האדיר של הטכנולוגיה ולהוביל את התחום לעתיד חדשני יותר.

• הכותב הינו מומחה לטרנספורמציה דיגיטלית מבוססת בינה מלאכותית, מנהל עדיףTech