;

Sve veći značaj veštačke inteligencije u osiguranju i bankarstvu

Datum objave: 23.03.2020. Broj 3 | Godina 2020

Kompanije iz finansijskog sektora planiraju sve veća ulaganja u veštačku inteligenciju, mašinsko učenje i uvođenje novih rešenja. Primena novih tehnologija doprineće efikasnijem pružanju usluga klijentima, a može pomoći i u njihovoj edukaciji

Veštačka inteligencija i mašinsko učenje na velika vrata ulaze u finansijski sektor u Srbiji. Bankarski sektor, kao i sektor osiguranja, svesni su da će ulaganjem u nove tehnologije povećati efikasnost svojih usluga, dobiti zadovoljnog klijenta i unaprediti poslovanje. Primena veštačke inteligencije i mašinskog učenja u poslovanju može unaprediti analizu podatka, povećati produktivnost i poboljšati interakciju sa klijentima.

Značaj veštačke inteligencije i mašinskog učenja sve više prepoznaju kompanije širom sveta. Prema istraživanju FinTech Future 83 odsto kompanija iz finansijskog sektora misli da će veštačka inteligencija biti osnovni nosilac njihove poslovne strategije u budućnosti. Zbog toga čak 60 odsto kompanija navodi da će povećati troškove za projekte veštačke inteligencije i mašinskog učenja, a polovina njih planira veliko povećanje. Niko nije rekao da planira smanjenje ulaganja. Više od polovine kompanija (53 odsto) planira da do kraja godine ima neko AI ili ML rešenja.

Pomoć u edukaciji klijenata i unapređenju efikasnosti usluga

Mladenka Balaban, profesor na Beogradskoj bankarskoj akademiji, ocenjuje da digitalna revolucija već desetak godina drastično menja industrije, pa samim tim i industriju osiguranja. “Proces digitalizacije i korišćenje savremenih tehnologija u finansijskom svetu podižu operativnu izvrsnost i efikasnosti poslovanja. Veštačka inteligencija i mašinsko učenje kao tehnologija algoritama koja oponaša šta ljudi rade tj. imitira inteligento ljudsko ponašanje, u savremenom svetu ima sve veću primenu baš u sektoru osiguranja”, kaže ona. Primena veštačke inteligencije, kako navodi, doprinosi većoj brzini i tačnosti u preuzimanju rizika i upravljanju odštetnim zahtevima, boljem ispunjavanju zakonskih i podzakonskih obaveza i angažmanu klijenta.

Prednost korišćenja visoke inteligencije i mašinskog učenja u sektoru osiguranja, prema rečima Mladenke Balaban, ogleda se u pomoći prilikom edukovanja klijenta u pogledu stručnih naziva u osiguranju, što efikasnijem pružanju usluga klijentima – od savetodavne usluge prilikom odabira polise, pa do podizanja efikasnosti kod rešavanja i isplate šteta.

Korišćenje visoke inteligencije i mašinskog učenja u sektoru osiguranja pomoći će prilikom edukovanja klijenta u pogledu stručnih naziva u osiguranju i doprineti još efikasnijem pružanju usluga klijentima

“Korištenjem veštačke inteligencije, osiguravajuća kompanija može pružiti edukaciju svojim klijentima, tj. pomoći im u razumevanju pojmova osiguranja i definicija. Dovoljno je da korisnik pita šta je to premija ili reosiguranje i aplikacija automatski daje jednostavno objašnjenje koje svako može da razume”, dodaje ona. Takođe, kako navodi, postoje primeri korišćenja veštačke inteligencije u pogledu efikasnijeg i bržeg rešavanja odštetnih zahteva. “Posebno vredi istaći da nova aplikacija treba da pomogne vozačima koji pretrpe saobraćajnu nezgodu da izvrše procenu štete na svojim vozilima korišćenjem kamere na njihovom pametnom telefonu. Kada aplikacija preuzme fotografiju oštećenog vozila, ona radi uporednu analizu na bazi fotografije štete i pruža procenu troškova konkretne popravke. Na taj način bi se obezbedilo smanjenje troškova procene šteta i brži postupak obrade šteta, što bi obezbedilo veće zadovoljstvo kod klijenta”, objašnjava Balaban.

Preduslov – sređene baze podataka i transformacija poslovnog modela

U OTP Osiguranju navode da tehnološke inovacije poput veštačke inteligencije i mašinskog učenja predstavljaju istinski napredak i za industriju osiguranja.

Marija Đinđić, šef službe za marketing, razvoj proizvoda i partnerstava u OTP Osiguranju kaže da su preduslov za uvođenje ovakvih rešenja sređene baze podataka i transformacija poslovnog modela. Osiguravači, kako ocenjuje, treba da imaju tzv. “mindset” tehnološkog start up-a kako bi uspeli da na pravi način iskoriste nova tehnološka rešenja u okviru kompletnog životnog ciklusa klijenta (“customer journey”). “Primena veštačke inteligencije i mašinskog učenja prvenstveno ima uticaj na odnos osiguravača prema klijentima. Klijent treba da bude u centru poslovanja osiguravača, na način da se klijentu nude prave usluge u pravo vreme, odnosno usluge koje imaju adekvatna i korisna pokrića u zavisnosti od ponašanja klijenata”, ističe ona. Kako dodaje, važno je da klijent u svakom trenutku može da dobije tačnu i brzu informaciju u vezi sa uslugom koju želi da kupi ili je već ima. “Da bismo pratili i predvideli ponašanje klijenata, potrebno je da osiguravači poseduju adekvatne i sređene podatke i da ih koriste u skladu sa Zakonom o zaštiti podataka o ličnosti. Odgovornost osiguravača je velika, ali je i korist od promene i podizanja svesti klijenata ključna za unapređenje usluge osiguranja”, dodaje Đinđić.

Algoritmi, kako objašnjava, uče iz podataka i daju osiguravačima mogućnost ponude usluga osiguranja po meri klijenata. “Korist je nemerljiva: unapređuje se efikasnost, ubrzavaju se procesi i najvažnije od svega, podiže se zadovoljstvo klijenata. Tehnološke inovacije, poput blockchain-a pomažu i samim osiguravačima. Na koji način? Blockchain pomaže bržoj razmeni informacija, omogućava analizu podataka iz različitih izvora i fragmenata, ubrzava i čini sigurnijom analizu rizika prilikom prijema u osiguranje, utiče na smanjenje prevarnih radnji u osiguranju, isključuje potrebu za posrednicima i u potpunosti optimizuje proces ručne obrade šteta”, kaže Marija Đinđić.

Takođe, dodaje da tehnološka rešenja pružaju mogućnost brige o klijentima putem inovativnih patenata koji mogu da se koriste za različite tipove osiguranja. Sve ovo, kako ocenjuje, predstavlja preduslov za digitalnu transformaciju.

“Prvo i osnovno jeste staviti klijenta i njegove potrebe u centar poslovanja. Kada je u pitanju edukacija, prodaja, briga o klijentu u toku trajanja ugovora, kao i trenutak kada dođe do isplate štete”, kaže ona .

Preduslov za uvođenje veštačke inteligencije i mašinskog učenja u sektor osiguranja su sređene baze podataka i transformacija poslovnog modela

U OTP Osiguranju naglašavaju da nije dovoljno samo povećati budžet, platiti i uvesti ova rešenja, jer takve aktivnosti ne predstavljaju digitalnu transformaciju, ako kompletan model poslovanja ostane tradicionalan.

“Kompanije koje se bave životnim osiguranjem su obveznici Zakona o sprečavanju pranja novca i finansiranju terorizma, pa bez obzira na činjenicu da se nudi proizvod riziko osiguranja sa niskim osiguranim sumama (nisko rizičan proizvod), potrebno je izvrsiti identifikaciju klijenata. To smanjuje mogućnost uvođenja isplativih digitalnih rešenja, pa samim tim dovodi u pitanje ulaganje u nove tehnologije. Ako uz pomoć novih tehnoloških rešenja, ispitamo potrebe klijenata, ponudimo adekvatan proizvod onda kada je klijentu to potrebno, očekuje se da takvu polisu ili tzv. ‚pocket product‘ može da kupi onlajn putem mobilnog telefona”, navodi Marija Đinđić.

Potrebna edukacija klijenata i prilagođavanje regulative promenama

U OTP Osiguranju navode da su transformaciju započeli pre skoro četiri godine u saradnji sa partnerom ICT Hub kroz radionice i predavanja.”Počeci transformacije se ogledaju u optimizaciji postojećih procesa, uvođenju novih usluga osiguranja, partnerstvima sa drugim industrijama, promeni svesti zaposlenih u odnosu na tradicionalan pristup klijentima i poslovanju, davanju predloga za unapređenje poslovanja i nagrađivanju takvih predloga. Takođe, pratimo realizaciju predloga u praksi, merimo ključne pokazatelje učinka i finansijsku dobit usled promene modela”, navodi Marija Đinđić.

Paralelno, u fokusu im je, kako navodi, i potpuna okrenutost ka klijentu.

“Klijentu se obraćamo kako bismo želeli da se neko obraća nama kada smo u poziciji klijenta. Sprovodimo mentorski rad, kada je osiguranje u pitanju, sa mladim kolegama koje zapošljavamo, ali ne manje važno – oni predstavljaju naše mentore kada su u pitanju nova tehnološka rešenja i inovacije”, navode Marija Đinđić. Ocenjuje da budućnost osiguranja leži u unapređenom procesu distribucije, analizi podataka, pravima klijenata i obavezama osiguravača kada je u pitanju zaštita tih podataka, kao i fokusu na klijentu. Prediktivni modeli u osiguranju koji mogu da se razvijaju putem novih tehnoloških rešenja predstavljaju, kako navodi, osnov unapređenja poslovanja. “Sve ovo će biti moguće ukoliko zajedno radimo na edukaciji klijenata. Paralelno, regulativa treba da prati najnovije inovacije i da se pravovremeno menja u skladu sa budućim dostignućima”, dodaje Marija Đinđić

Veštačka inteligencija važna i u bankarstvu – unapeđuje korisničko iskustvo

Aleksandra Ognjanović, direktorka Sektora razvoja za stanovništvo, mala preduzeća i preduzetnike u Erste Banci ocenjuje da su nove tehnologije, kao što su veštačka inteligencija, mašinsko učenje, Internet stvari ili blokčejn važne za poslovanje bankarskog sektora, jer u sve većoj meri definišu kako se širom sveta nude finansijske usluge. “Jasno je da je jedna od ključnih prednosti koju korišćenje veštačke inteligencije (AI) donosi bankama unapređeno klijentsko iskustvo. Međutim, ne treba zanemariti ni druge važne aspekte koji se ređe pominju u javnosti, kao što su stvaranje dodatnog vremena za zaposlene, veća efikasnost, smanjenje troškova ili lakše otkrivanje prevarnih radnji”, navodi Ognjanović.

Postoje procene da će banke do 2023. godine uštedeti 447 milijardi dolara zbog korišćenja veštačke inteligencije u poslovanju

Čet botovi i virtuelni, glasovni asistenti koje banke uvode, dostupni su klijentima u svakom trenutku i na svakom mestu, praktični, brzi i intuitivni i kako dodaje ona, u velikoj meri menjaju način komunikacije klijenata i finansijskih institucija. Naglašava i da je veštačka inteligencija veoma efikasna i u otkrivanju prevarnih radnji. Prema podacima koje navodi, u prošlogodišnjem istraživanju u SAD, više od 60 odsto finansijskih institucija je navelo da je AI sposobna da deluje preventivno i spreči prevare. AI, objašnjava Ognjanović, može da prepozna složene modele prevara i smanji broj lažnih upozorenja konsolidacijom velike količine podataka, kao što su geolokacije, IP adrese i slično.

“Smanjenje troškova je još jedna prednost automatizacije bankarskih procesa koju veštačka inteligencija donosi u bankarski sektor. Postoje procene da će banke do 2023. godine uštedeti 447 milijardi dolara zbog korišćenja veštačke inteligencije u poslovanju. Zanimljiv je i podatak da konsultantska kuća McKinsey procenjuje potencijalnu godišnju uštedu do 1,1 bilion dolara, ukoliko se AI tehnologija u potpunosti primeni u industriji osiguranja”, dodaje ona.

Erste Banka ulaže velika sredstva u proces digitalne transformacije

“Kako je nama u Erste Banci odlično iskustvo klijenata imperativ, veštačku inteligenciju i mašinsko učenje posmatramo kao priliku za unapređenje i veću personalizaciju naše ponude, dodatno poboljšanje zadovoljstva klijenata, kao i rezultata našeg poslovanja”, objašnjava Aleksandra Ognjanović.

Naglašava da Erste Banka trenutno ulaže velika sredstva u proces digitalne transformacije i prelazak na novi centralni sistem banke, koji predstavlja poslednju reč tehnologije, kako bi klijentima pružili vrhunsko korisničko iskustvo i na najbolji način odgovorili na zahteve generacija koje dolaze. “Pojedine poslove i operacije smo unapredili robotizacijom, a kad je reč o rešenjima koja su u potpunosti zasnovana na veštačkoj inteligenciji i mašinskom učenju, pripremamo osnove za njihovu primenu nakon prelaska na novi centralni sistem banke”, objašnjava ona.

Očekuju se intenzivnija ulaganja u veštačku inteligenciju

Osiguravajuće kompanije u svetu sve više koriste veštačku inteligenciju i mašinsko učenje. Najviše se koriste u osiguravajućim kompanijama u SAD, a Mladenka Balaban ističe da ne zaostaju ni kompanije iz Velike Britanije, Švajcarske i Nemačke. Jedna od najvećih IT kompanija na svetu Tata Consultancy Services, koje sarađuje sa velikim osiguravajućim kompanijama, ukazuje u jednoj svojoj studiji na činjenicu da je sve veći zahtev za korišćenjem veštačke inteligencije u osiguravajućim kompanijama. U Srbiji je, kako navodi, najpoznatiji primer upotrebe mašinskog učenja u osiguranju softver FROPS (engl. Fraud Risk Operational Performance Solution), koji koristi Udruženje osiguravača Srbije. To je softver britanske kompanije “Salviol” za prevenciju prevara, analitički je alat koji se koristi u osiguranju i drugim finansijskim sektorima. Objašnjava da je glavni cilj FROPS-a da sakuplja, upoređuje, istražuje i analizira velike količine podataka. “Imajući u vidu značaj i prednosti primene ovih tehnologija očekujem da će se u Srbiji intezivnije ulagati u razvoj veštačke inteligencije u privredi, ali i u sektoru osiguranja. U Srbiji se osiguravajuće kompanije nalaze u procesu digitalizacije i značajnih ulaganja u IT tehnologije, kreiraju se različite aplikacije kako bi se skratio proces rada i odgovorilo na potrebu klijenta”, ocenjuje Mladenka Balaban.

Snježana Davidović

Natrag