Kako vještačka inteligencija revolucioniše industriju osiguranja i upravljanje rizikom na Balkanu: Kompletan vodič za 2025. godinu
Kratki pregled: Umjetna inteligencija transformiše industriju osiguranja na Balkanu kroz automatizaciju procesa obrade šteta (30% brže), preciznije procjene rizika (25% tačnije) i detekciju prevara sa 90% tačnosti. Kompanije koje implementiraju rješenja umjetne inteligencije bilježe prosječno smanjenje operativnih troškova od 40% i povećanje zadovoljstva klijenata za 36%. McKinsey predviđa da će vještačka inteligencija generirati do 1,1 trilion dolara godišnje vrijednosti za industriju osiguranja do 2030.
Industrija osiguranja u Bosni i Hercegovini, Hrvatskoj i Srbiji nalazi se na prekretnici. Dok globalni osiguravatelji već koriste umjetnu inteligenciju za revoluciju svojih poslovnih procesa, domaće kompanije tek počinju otkrivati njen transformativni potencijal. Prema najnovijim istraživanjima iz 2025. godine, čak 60% globalnih osiguravajućih društava navodi vještačku inteligenciju kao jedan od glavnih faktor rizika u narednih pet godina, ali istovremeno i najveću priliku za inovaciju. Dodatno, 29% korisnika generativne umjetne inteligencije poput ChatGPT-a već je koristi za finansijske i investicione savjete.
Tržište osiguranja na Balkanu, vrijedno preko 2 milijarde eura godišnje, suočava se sa jedinstvenim izazovima. U Srbiji, gdje premija osiguranja iznosi svega 2,1% BDP-a (u odnosu na 7,6% u EU), postoji ogroman prostor za rast. Hrvatska bilježi stabilno tržište sa preko 1,78 miliona osiguranika prema podacima Hrvatskog zavoda za mirovinsko osiguranje iz juna 2025. godine, dok Bosna i Hercegovina tek počinje sa digitalizacijom sektora. Kroz našu ekspertizu u generativnoj optimizaciji za pretraživače, Caplan AI pomaže osiguravajućim društvima da iskoriste punu moć umjetne inteligencije za transformaciju svojih operacija.
Sadržaj članka
- Trenutno stanje umjetne inteligencije u osiguranju na Balkanu
- Revolucija u procjeni rizika kroz vještačku inteligenciju
- Automatizacija obrade šteta pomoću umjetne inteligencije
- Vještačka inteligencija u detekciji prevara
- Personalizacija polisa osiguranja kroz umjetnu inteligenciju
- Koraci za uspješnu implementaciju vještačke inteligencije
- Regulatorni izazovi i etička pitanja
- Budućnost umjetne inteligencije u osiguranju
Kakvo je trenutno stanje umjetne inteligencije u industriji osiguranja na Balkanu?
Dok globalni lideri poput Munich Re i Generali grupe već godinama koriste napredne sisteme umjetne inteligencije, balkanske osiguravajuće kuće su tek na početku ove transformacije. Prema podacima iz juna 2025. godine, Generali Osiguranje Srbija bilježi impresivan rast premije od 23%, što je značajno iznad tržišnog prosjeka od 8%. Ovaj uspjeh djelimično se pripisuje početnoj implementaciji alata vještačke inteligencije za analizu rizika i automatizaciju procesa.
U Hrvatskoj, gdje posluje 20 društava za osiguranje sa preko 11.000 zaposlenih prema podacima Hrvatskog udruženja osiguravatelja, digitalna transformacija postaje prioritet. Industrija prepoznaje da bez umjetne inteligencije neće moći održati konkurentnost, posebno u kontekstu sve zahtjevnijih regulatornih okvira i rastućih očekivanja klijenata. McKinsey izvještava da su vodeći osiguravatelji koji koriste vještačku inteligenciju ostvarili 6,1 puta veći povrat akcionarima u odnosu na one koji zaostaju u posljednjih pet godina.
osiguravatelja planira povećati budžete za umjetnu inteligenciju u 2025
kompanija planira povećati investicije u vještačku inteligenciju
godišnja vrijednost umjetne inteligencije za osiguranje do 2030 (McKinsey)
preciznija procjena rizika sa vještačkom inteligencijom
Bosna i Hercegovina, gdje sektor osiguranja tek počinje sa digitalizacijom, predstavlja posebno zanimljivo tržište. Prema analizi Agencije za statistiku BiH i sektorskih izvještaja, implementacija rješenja umjetne inteligencije mogla bi dovesti do eksponencijalnog rasta sektora, koji trenutno značajno zaostaje za regionalnim prosjekom. Naša analiza optimizacije za odgovarajuće motore pokazuje da balkanske osiguravajuće kuće imaju jedinstvenu priliku da preskoče tradicionalne faze razvoja i direktno implementiraju najmodernije tehnologije.
Kako vještačka inteligencija revolucioniše procjenu rizika u osiguranju?
Tradicionalni modeli procjene rizika oslanjaju se na historijske podatke i statističke analize koje često ne mogu uhvatiti kompleksnost modernih rizika. Umjetna inteligencija mijenja ovu paradigmu kroz sposobnost analize ogromnih količina nestrukturiranih podataka u realnom vremenu. McKinsey procjenjuje da će do 2025. godine postojati preko trilion povezanih uređaja koji će generirati podatke, omogućavajući osiguravateljima dublje razumijevanje svojih klijenata.
Ključne prednosti vještačke inteligencije u procjeni rizika:
- Analiza podataka 100 puta brže od tradicionalnih metoda
- Integracija IoT podataka za dinamičku procjenu rizika u realnom vremenu
- Prediktivno modeliranje sa 25% većom tačnošću prema studiji Avenga
- Automatska detekcija anomalija i novih obrazaca rizika
- Mogućnost analize satelitskih snimaka, vremenskih podataka i društvenih mreža
Na primjer, osiguravajuće kuće u regionu mogu koristiti telematske podatke iz vozila za preciznije određivanje premija auto-osiguranja. Umjesto oslanjanja samo na demografske podatke, vještačka inteligencija analizira stvarne vozačke navike, rute i vrijeme vožnje. Naša analiza sintetičke publike pokazuje da balkanski vozači preferiraju transparentne modele određivanja cijena koji uzimaju u obzir njihovo stvarno ponašanje.
Posebno je značajan napredak u procjeni klimatskih rizika. Sa učestalim ekstremnim vremenskim prilikama na Balkanu, od poplava u Bosni do oluja u Hrvatskoj, modeli umjetne inteligencije mogu predvidjeti štete sa nevjerovatnom preciznošću analizirajući satelitske snimke, meteorološke podatke i historijske obrasce. McKinsey navodi da će do 2030. godine 3D printane zgrade biti uobičajene, što će zahtijevati potpuno nove modele procjene rizika koje samo vještačka inteligencija može omogućiti.
Šta znače automatizirani procesi obrade šteta za osiguranike?
Automatizacija obrade šteta predstavlja možda najvidljiviju promjenu koju umjetna inteligencija donosi u industriju osiguranja. Proces koji je tradicionalno trajao sedmicama sada se može završiti za nekoliko minuta. McKinsey izvještava da će do 2030. godine vrijeme obrade mnogih šteta biti mjereno u minutima umjesto danima ili sedmicama.
| Aspekt obrade | Tradicionalni pristup | Pristup sa vještačkom inteligencijom |
|---|---|---|
| Vrijeme obrade | 2-4 sedmice | 24-48 sati (ili manje) |
| Potrebna dokumentacija | Opsežna papirologija | Digitalne fotografije i automatska analiza |
| Ljudski resursi | 5-7 zaposlenih po slučaju | 1-2 zaposlena za kompleksne slučajeve |
| Tačnost procjene | 75-80% | 92-95% |
| Zadovoljstvo klijenata | 65% | 89% |
| Troškovi obrade | Visoki operativni troškovi | 50% niži troškovi prema Deloitte |
Britanska kompanija Aviva, koja posluje i u našem regionu, implementirala je preko 80 modela umjetne inteligencije koji su skratili vrijeme procjene odgovornosti za 23 dana i smanjili žalbe klijenata za impresivnih 65%. Kroz našu ekspertizu u optimizaciji za pretraživače, pomažemo lokalnim osiguravateljima da komuniciraju ove inovacije svojim klijentima na način koji povećava vidljivost i povjerenje.
Praktični primjer: Obrada štete od saobraćajne nesreće uz vještačku inteligenciju
Zamislite da ste doživjeli manju saobraćajnu nesreću u Sarajevu. Sa sistemom podržanim vještačkom inteligencijom, proces izgleda ovako:
- Fotografišete oštećenja pametnim telefonom kroz aplikaciju osiguravatelja
- Algoritam umjetne inteligencije analizira fotografije i procjenjuje štetu u realnom vremenu
- Sistem automatski provjerava vašu polisu i historiju
- Dobijate preliminarnu procjenu i odobrenje za popravku za manje od 10 minuta
- Novac se automatski prebacuje na vaš račun ili direktno servisu
McKinsey predviđa da će u bliskoj budućnosti skoro sve funkcije uvođenja klijenata u osiguranje biti isporučene kroz multiagentske sisteme vještačke inteligencije. Agent za unos podataka će komunicirati sa klijentima, agent za profiliranje rizika će graditi sveobuhvatan profil rizika, a agent za cijene i proizvode će automatski odrediti cijenu i predložiti strukture polisa.
Kako vještačka inteligencija detektuje prevare u osiguranju sa 90% tačnosti?
Prevare predstavljaju ogroman problem za industriju osiguranja – procjenjuje se da čine 5-10% svih isplaćenih šteta. Na balkanskom tržištu vrijednom preko 2 milijarde eura, to znači gubitke od 100-200 miliona eura godišnje. Umjetna inteligencija mijenja ovu sliku dramatično.
Sistemi vještačke inteligencije analiziraju hiljade podatkovnih točaka za svaku prijavu štete, uključujući obrasce ponašanja, vremenske prilike, medicinske zapise i društvene mreže. Ova analiza se odvija u milisekundama, omogućavajući instant detekciju sumnjvih slučajeva sa tačnošću od preko 90%. McKinsey navodi da će do 2030. godine automatizovane aplikacije za korisničku uslugu rukovati većinom interakcija sa osiguranicima kroz samo-učeće skripte koje povezuju sisteme za štete, prevare, medicinske usluge i popravke.
Algoritmi mašinskog učenja prepoznaju obrasce koje ljudski analitičari nikada ne bi mogli uočiti. Na primjer, vještačka inteligencija može identificirati vezu između naizgled nepovezanih prijava štete kroz analizu:
- Učestalosti prijava iz određenih geografskih područja
- Neobičnih obrazaca u medicinskoj dokumentaciji
- Povezanosti između različitih učesnika u štetnim događajima
- Anomalija u vremenskim sekvencama prijava
- Preklapanja u podacima o svjedocima ili učesnicima
Liberty Mutual, koja ima značajno prisustvo u regionu, koristi Solaria Labs platformu koja kombinuje interne podatke sa javno dostupnim informacijama kroz umjetnu inteligenciju. Naš Market Radar servis kontinuirano prati najnovije trendove u detekciji prevara i pomaže osiguravateljima da implementiraju najbolje prakse.
Šta znače personalizirane polise osiguranja za klijente na Balkanu?
Era “jedan proizvod za sve” u osiguranju je završena. Vještačka inteligencija omogućava kreiranje potpuno personaliziranih polisa koje odgovaraju specifičnim potrebama svakog klijenta. McKinsey navodi da će porast podataka kreiran od strane IoT uređaja omogućiti osiguravateljima da dublje razumiju svoje klijente, rezultirajući novim kategorijama proizvoda, personalizovanijim cijenama i sve više uslugama u realnom vremenu.
Primjer iz prakse: Personalizirano zdravstveno osiguranje kroz umjetnu inteligenciju
Mlada IT profesionalka iz Zagreba koristi platformu svog osiguravatelja podržanu vještačkom inteligencijom. Sistem analizira njene zdravstvene podatke iz fitness trackera, prehrambene navike i životni stil. Na osnovu analize, dobija:
- Nižu premiju zbog aktivnog životnog stila (15% popusta)
- Dodatno pokriće za sportske povrede prilagođeno njenim aktivnostima
- Preventivne zdravstvene preglede prilagođene njenom profilu rizika
- Mjesečne savjete za održavanje zdravlja bazirane na analizi umjetne inteligencije
- Automatske prilagodbe polise na osnovu promjena u životnom stilu
Generativna vještačka inteligencija ide korak dalje omogućavajući kreiranje potpuno novih proizvoda osiguranja u realnom vremenu. Umjesto čekanja mjesecima na razvoj novog proizvoda, osiguravatelji mogu kreirati i testirati nove polise za nekoliko dana. Naš vodič o generativnoj umjetnoj inteligenciji pokazuje kako kompanije mogu iskoristiti ovu tehnologiju za brže inovacije.
Prema McKinsey izvještaju, do 2030. godine, veći dio standardnih vozila će imati autonomne funkcije poput samovozećih sposobnosti. Osiguravatelji će morati razumjeti kako rastuće prisustvo robotike u svakodnevnom životu mijenja grupe rizika, očekivanja kupaca i omogućava nove proizvode i kanale.
Koji su ključni koraci za uspješnu implementaciju vještačke inteligencije u osiguravajućim kućama?
Implementacija umjetne inteligencije u osiguravajućoj kući nije jednostavan proces. Zahtijeva strateški pristup, značajne investicije i, što je najvažnije, promjenu organizacione kulture. McKinsey naglašava da kompanije trebaju transformirati sebe kako bi iskoristile moć digitalne i umjetne inteligencije, sa pristupom koji je ukorijenjen u poslovnoj vrijednosti i mjerljivim rezultatima.
Procjena digitalne zrelosti i definisanje strategije
Trajanje: 2-3 mjeseca
Prvi korak uključuje detaljnu analizu postojećih procesa, IT infrastrukture i podatkovne spremnosti. McKinsey preporučuje da osiguravatelji usvoje pristup zasnovan na domenima, transformišući 1-3 domene odjednom kako bi postigli značajan uticaj bez preopterećenja organizacije.
- Analiza postojećih podataka i njihove kvalitete
- Mapiranje poslovnih procesa pogodnih za automatizaciju
- Definisanje KPI-ja za mjerenje uspjeha
- Izrada roadmape za implementaciju bazirane na McKinsey preporukama
- Procjena potrebnih investicija (87% kompanija očekuje povećanje prihoda kroz vještačku inteligenciju)
Pilot projekti i brze pobjede
Trajanje: 3-6 mjeseci
Umjesto pokušaja transformacije cijele organizacije odjednom, fokusirajte se na 2-3 pilot projekta koji mogu pokazati brze rezultate. Deloitte predviđa da će 25% preduzeća koja koriste generativnu umjetnu inteligenciju implementirati agente umjetne inteligencije do 2025., rastući na 50% do 2027.
- Chatbot za osnovnu korisničku podršku (24/7 dostupnost)
- Automatska trijaža jednostavnih šteta
- Sistem asistiran vještačkom inteligencijom za procjenu rizika za određenu vrstu osiguranja
- Implementacija prediktivnih modela za detekciju prevara
Skaliranje i integracija
Trajanje: 6-12 mjeseci
Nakon uspješnih pilot projekata, vrijeme je za šire uvođenje rješenja vještačke inteligencije. McKinsey ističe da uspješni osiguravatelji grade sposobnosti ponovne upotrebe komponenti umjetne inteligencije koje se mogu primijeniti kroz više domena.
- Integracija sistema umjetne inteligencije sa postojećim core sistemima
- Obuka zaposlenih za rad sa alatima vještačke inteligencije
- Uspostavljanje strukture upravljanja umjetnom inteligencijom
- Kontinuirano praćenje performansi i optimizacija
- Razvoj kulture koja prihvata testiranje, učenje i skaliranje
Koji su glavni regulatorni izazovi i etička pitanja vještačke inteligencije u osiguranju?
Dok tehnološke mogućnosti umjetne inteligencije rastu eksponencijalno, regulatorni okviri često zaostaju. Na Balkanu, gdje svaka zemlja ima svoje specifične zakone o osiguranju i zaštiti podataka, ovo predstavlja poseban izazov. Kennedys izvještava da preko 85% globalnih partnera navodi usvajanje vještačke inteligencije kao događaj koji će imati najveći uticaj na rizik u narednih pet godina.
Ključni regulatorni izazovi:
- GDPR usklađenost: Kako osigurati privatnost podataka pri analizi umjetne inteligencije?
- Transparentnost algoritama: Klijenti imaju pravo znati kako se donose odluke
- Diskriminacija: Modeli vještačke inteligencije ne smiju diskriminirati na osnovu zaštićenih karakteristika
- Odgovornost: Ko je odgovoran kada umjetna inteligencija napravi grešku?
- Sigurnost podataka: Zaštita od cyber napada i zloupotrebe
Evropska unija priprema sveobuhvatan AI Act koji će postaviti stroge standarde za korištenje umjetne inteligencije u kritičnim sektorima poput osiguranja. Kazne za nepoštovanje mogu dostići 38 miliona eura, što predstavlja ozbiljan rizik za kompanije koje ne pristupe ovome odgovorno. Naš vodič za digitalnu transformaciju pomaže finansijskim institucijama da navigiraju kroz složene regulatorne zahtjeve.
U Hrvatskoj, gdje je GDPR već u potpunosti implementiran, osiguravatelji moraju posebno paziti na način kako prikupljaju i obrađuju podatke. Ministarstvo unutrašnjih poslova Republike Hrvatske jasno definiše procedure za zaštitu podataka, koje se moraju poštovati i pri korištenju vještačke inteligencije.
Etička dimenzija: Balansiranje efikasnosti i humanosti
Jedan od najvećih izazova je održavanje ljudskog elementa u industriji koja se sve više oslanja na algoritme. Istraživanja pokazuju da 76% ljudi ne smatra da sadržaj generiran umjetnom inteligencijom može zamijeniti ljudsku empatiju i razumijevanje, posebno u trenucima kada su najranjiviji – nakon nesreće ili gubitka.
Najbolje prakse za etičko korištenje vještačke inteligencije u osiguranju:
- Hibridni pristup gdje umjetna inteligencija asistira, ali ne zamjenjuje potpuno ljudske agente
- Jasna komunikacija o tome kada klijenti komuniciraju sa sistemom umjetne inteligencije
- Mogućnost eskalacije na ljudskog agenta u bilo kom trenutku
- Redovne revizije odluka vještačke inteligencije od strane ljudskih eksperata
- Kontinuirana edukacija zaposlenih o etičkim aspektima umjetne inteligencije
Kakva je budućnost vještačke inteligencije u industriji osiguranja do 2030?
Projekcije za narednih pet godina su fascinantne. McKinsey predviđa da će se do 2030. godine industrija osiguranja transformirati do neprepoznatljivosti, sa vještačkom inteligencijom kao centralnim pokretačem promjena. Do 2030. godine, očekuje se da će umjetna inteligencija biti standardni alat u 90% osiguravajućih kuća globalno. Na Balkanu, gdje trenutno manje od 20% kompanija aktivno koristi vještačku inteligenciju, prostor za rast je ogroman.
povezanih IoT uređaja do 2025 (McKinsey)
godišnji rast tržišta umjetne inteligencije u osiguranju
globalno tržište umjetne inteligencije u osiguranju do 2032
organizacija već vidi povrat investicija od generativne umjetne inteligencije
Ključni trendovi koji će oblikovati budućnost:
1. Proaktivno upravljanje rizikom: Umjesto čekanja da se šteta dogodi, vještačka inteligencija će predviđati i prevenirati rizike. Senzori u kućama će detektovati curenje vode prije nego što postane problem, dok će telematika u automobilima upozoravati vozače na opasne uslove. McKinsey navodi da će pojedinci primati upozorenja u realnom vremenu koja mogu biti povezana sa automatskim intervencijama za inspekciju, održavanje i popravku.
2. Mikro-osiguranje na zahtjev: Generativna umjetna inteligencija omogućiće kreiranje ultra-personaliziranih polisa koje se aktiviraju samo kada su potrebne. Na primjer, osiguranje koje se automatski aktivira kada krenete na skijanje i deaktivira kada se vratite. Naš vodič za B2B marketing pokazuje kako kompanije mogu targetirati specifične niše sa ovim novim proizvodima.
3. Blockchain i pametni ugovori: Kombinacija vještačke inteligencije i blockchain tehnologije omogućiće potpuno automatizovane polise koje se same izvršavaju. Šteta će biti automatski obrađena i isplaćena bez ikakvog ljudskog učešća.
4. Virtuelni osiguravajući agenti: Do 2030, većina interakcija sa osiguravateljima odvijat će se kroz sofisticirane agente umjetne inteligencije koji mogu voditi kompleksne razgovore, davati savjete i rješavati probleme 24/7. Deloitte predviđa značajan rast u implementaciji agenata vještačke inteligencije, sa fleksibilnošću i širim spektrom slučajeva upotrebe u odnosu na tradicionalne metode mašinskog učenja.
Često postavljana pitanja o vještačkoj inteligenciji u osiguranju
Hoće li umjetna inteligencija zamijeniti ljude u industriji osiguranja?
Ne u potpunosti. Vještačka inteligencija će automatizirati rutinske zadatke i poboljšati efikasnost, ali ljudski element ostaje ključan za kompleksne slučajeve, empatiju prema klijentima i strateško odlučivanje. Prema istraživanjima McKinsey-ja, umjetna inteligencija će transformirati 60% radnih mjesta u osiguranju, ali će stvoriti nove uloge poput trenera za vještačku inteligenciju i etičkih savjetnika. Zaposleni koji nauče raditi sa alatima umjetne inteligencije imat će značajnu prednost na tržištu rada. U najuspješnijim transformacijama, zaposleni počinju gledati na asistente vještačke inteligencije kao na ključni dio svojih poslova.
Koliko košta implementacija rješenja vještačke inteligencije za osiguravajuću kuću?
Troškovi variraju značajno ovisno o veličini kompanije i opsegu implementacije. Početni pilot projekti mogu početi od 50.000 eura, dok potpuna transformacija velike osiguravajuće kuće može koštati milione. Međutim, povrat investicije je impresivan – McKinsey navodi da 87% kompanija očekuje da će vještačka inteligencija povećati prihode u roku od tri godine, sa 51% koji predviđaju rast prihoda veći od 5%. Deloitte izvještava da kompanije koje koriste umjetnu inteligenciju mogu smanjiti troškove do 50%. Male i srednje osiguravajuće kuće mogu početi sa cloud-baziranim rješenjima umjetne inteligencije koja su pristupačnija.
Kako umjetna inteligencija osigurava privatnost i sigurnost podataka klijenata?
Moderne platforme vještačke inteligencije koriste napredne tehnike enkripcije i anonimizacije podataka. Federated learning omogućava treniranje modela bez centraliziranja osjetljivih podataka. Dodatno, GDPR i drugi regulatorni okviri zahtijevaju stroge mjere zaštite. Osiguravatelji moraju implementirati “privacy by design” principe, redovne sigurnosne revizije i transparentne politike korištenja podataka. Klijenti imaju pravo na pristup, ispravku i brisanje svojih podataka u bilo kom trenutku. U Hrvatskoj i EU, kazne za nepoštovanje mogu dostići 4% godišnjeg prometa ili 20 miliona eura.
Koje vrste osiguranja najviše profitiraju od tehnologije umjetne inteligencije?
Auto-osiguranje vodi sa telematikom i procjenom rizika u realnom vremenu. Zdravstveno osiguranje koristi vještačku inteligenciju za prediktivnu analitiku i personalizirane wellness programe. Imovinsko osiguranje profitira od IoT senzora i satelitskih snimaka za procjenu rizika. Životno osiguranje koristi umjetnu inteligenciju za preciznije aktuarske kalkulacije. Na Balkanu, najveći potencijal je u auto i zdravstvenom osiguranju gdje vještačka inteligencija može značajno poboljšati dostupnost i kvalitetu usluga. McKinsey posebno ističe potencijal u komercijalnom imovinskom osiguranju gdje će 3D printane zgrade zahtijevati potpuno nove pristupe.
Kako male osiguravajuće kuće mogu konkurirati velikima u eri umjetne inteligencije?
Male kompanije imaju prednost agilnosti i mogu brže implementirati inovacije. Cloud-bazirane platforme vještačke inteligencije čine tehnologiju dostupnom bez velikih početnih investicija. Partnerstva sa insuretech startapima omogućavaju pristup najnovijim rješenjima. Fokusiranje na nišne segmente gdje poznavanje lokalnog tržišta daje prednost. Ključ je u strateškom pristupu – bolje je biti najbolji u jednom segmentu nego prosječan u svemu. Caplan AI pomaže malim osiguravateljima da definišu svoju strategiju umjetne inteligencije prilagođenu lokalnim potrebama.
Kada možemo očekivati potpuno automatizirane polise osiguranja na Balkanu?
Jednostavnije polise poput putnog osiguranja već mogu biti potpuno automatizirane. Do 2027. očekuje se da će 40% standardnih polisa biti potpuno digitalne sa procesom vođenim vještačkom inteligencijom od kupovine do isplate štete. Kompleksnije polise poput korporativnog osiguranja zahtijevat će ljudsku ekspertizu još najmanje desetljeće. Na Balkanu, s obzirom na trenutno stanje digitalizacije i regulatorne okvire, realistično je očekivati prva potpuno automatizirana rješenja do 2026-2027. godine, počevši sa jednostavnijim proizvodima. McKinsey predviđa da će do 2030. velik broj interakcija biti potpuno automatiziran.
Kako vještačka inteligencija utiče na cijene osiguranja za krajnje korisnike?
Umjetna inteligencija omogućava pravedniju raspodjelu rizika što znači niže premije za klijente sa manjim rizikom i više za one sa većim. U prosjeku, sigurni vozači mogu uštedjeti 15-30% na auto-osiguranju kroz telematiku. Zdravi pojedinci mogu dobiti popuste do 40% na zdravstveno osiguranje. Operativne uštede od vještačke inteligencije također se prenose na klijente – kompanije koje koriste umjetnu inteligenciju nude 10-20% niže premije u prosjeku. Dugoročno, povećana konkurencija i efikasnost dovest će do općeg sniženja cijena. McKinsey navodi da će personalizirane cijene bazirane na realnim podacima postati standard.
Koji su glavni rizici korištenja vještačke inteligencije u osiguranju?
Algoritamska pristrasnost može dovesti do diskriminacije određenih grupa. “Black box” problem otežava objašnjenje odluka umjetne inteligencije klijentima. Cyber sigurnosni rizici su povećani zbog količine osjetljivih podataka – broj kompromitovanih podataka raste svake godine. Pretjerano oslanjanje na vještačku inteligenciju može smanjiti ljudsku ekspertizu. Regulatorni rizici zbog brzih promjena zakona, posebno sa nadolazećim EU AI Act-om. Reputacioni rizik ako umjetna inteligencija napravi značajnu grešku. Ključ je u postupnoj implementaciji, kontinuiranom monitoringu i održavanju balansa između automatizacije i ljudske kontrole.
Transformišite vašu osiguravajuću kuću sa Caplan AI
Kao prvi strateško-komunikacijski studio za umjetnu inteligenciju na Balkanu, Caplan AI pomaže osiguravateljima da iskoriste punu moć vještačke inteligencije. Od strategije do implementacije, naši eksperti vas vode kroz svaki korak digitalne transformacije.
- Personalizirane strategije umjetne inteligencije za vaše specifične potrebe
- Integracija sa postojećim sistemima bez prekida poslovanja
- Obuka timova za efikasno korištenje alata vještačke inteligencije
- Kontinuirana podrška i optimizacija performansi
- Usklađenost sa lokalnim i EU regulativama
