Čarobne krogle še ni, obstajajo pa zgodnji opozorilni znaki

Podjetja imajo danes več podatkov kot kdaj prej, a podatki sami po sebi še niso varnost. Mobilne naprave, senzorji, aplikacije in UI-modeli nam dajejo natančen pogled v poslovanje, hkrati pa izjemno povečajo odvisnost od sistemov. Kako naj podjetje obvladuje tveganja, ko se poslovanje seli v podatke, mobilne naprave, senzorje in avtomatizirane odločitve? Zavarovalniška industrija doživlja temeljito preobrazbo, ki jo poganjata hitra uvedba umetne inteligence in napredna napovedna analitika.

Kaj vse podjetja urejajo s pomočjo sistemov umetne inteligence? Kot primer lahko navedemo vodjo logistike, ki na telefonu spremlja gibanje vozil, vodjo proizvodnega obrata, ki v realnem času spremlja delovanje strojev, ali pa vodjo nabavne službe, ki preverja zamude pri dobaviteljih na drugem koncu sveta. Ključne informacije v različnih panogah se osvežujejo iz minute v minuto, zato danes odločitve, za katere smo si včasih vzeli nekaj dni časa za razmislek, sprejemamo v nekaj trenutkih.

Takšna povezanost sicer prinaša večjo učinkovitost, boljši pregled nad poslovanjem in hitrejše odzivanje na spremembe, hkrati pa nas postavlja pred vedno nova vprašanja. Kaj se bo zgodilo, če podatki niso pravilni? Kako zanesljivi so modeli, na podlagi katerih sprejemamo odločitve? Kdo odgovarja, ko pride do napake v sistemu ali pri zunanjem ponudniku storitev?

Od letnih pregledov do spremljanja tveganj v realnem času

Umetna inteligenca spreminja skoraj vse dele zavarovalniške verige vrednosti – od sklepanja zavarovanj in ocenjevanja tveganj do podpore strankam in odkrivanja prevar. FOTO: Depositphotos

Dolga leta je ocenjevanje tveganj v podjetjih temeljilo predvsem na zgodovinskih podatkih, to pomeni, da so podjetja in zavarovalnice proučili pretekle škodne dogodke, finančne rezultate in druge kazalnike, na podlagi katerih so potem ocenili prihodnjo izpostavljenost. Danes se ta pristop spreminja, ker so na voljo podatki iz telematike, senzorjev interneta stvari (IoT), mobilnih naprav, satelitskih posnetkov in številnih drugih virov. Zato ocena tveganj postaja bistveno bolj dinamična in kompleksna, saj lahko odraža dejansko stanje v določenem trenutku in ne predstavlja zgolj slike iz preteklosti.

Pri GrECu opozarjajo, da tehnologija odpira možnosti za bistveno natančnejše razumevanje tveganj, vendar hkrati zahteva odgovorno upravljanje podatkov, preglednost modelov in jasno razumevanje omejitev avtomatiziranega odločanja. Umetna inteligenca in napredna analitika omogočata tudi hitrejšo obravnavo škodnih primerov, bolj prilagojene produkte in učinkovitejše odkrivanje prevar. Lahko bi rekli, da se zavarovalništvo premika od modela »predvidi in odpravi škodo« k modelu »predvidi in prepreči škodo«. Premoženjske zavarovalnice lahko na primer v nekaj sekundah ocenijo poplavno ogroženost posamezne lokacije s pomočjo analize reliefa in vremenskih podatkov. Zdravstvene zavarovalnice pa lahko z uporabo podatkov iz pametnih naprav bolje razumejo življenjske navade zavarovancev in oblikujejo bolj prilagojene produkte.

Pomembno vlogo pri tem ima napovedna analitika, ki zgodovinske in aktualne podatke pretvarja v uporabne poslovne informacije. Zavarovalnicam pomaga napovedovati trende, prilagajati cene zavarovanj, zaznavati sumljive zahtevke in hitreje obravnavati škode. V prihodnje bodo uspešnejše tiste zavarovalnice in svetovalne družbe, ki bodo znale združiti podatkovno analitiko, umetno inteligenco, strokovno znanje in odgovorno upravljanje tveganj, kar jim bo omogočilo hitrejše prilagajanje novim oblikam tveganj.

Digitalna tveganja niso več samo vprašanje informatikov

Podatki v realnem času podjetjem omogočajo hitrejše odločanje, hkrati pa odpirajo nova vprašanja glede upravljanja tveganj. FOTO: Depositphotos

Ko podjetje uvaja nove digitalne rešitve, običajno razmišlja o produktivnosti, stroških in konkurenčnosti, manj pozornosti pa namenja vprašanju, kako se s tem spreminja profil tveganj.

Ker postajajo podatki pomemben poslovni vir, so v ospredju tudi vprašanja njihove kakovosti, dostopnosti in zaščite. Poleg tega so podjetja vse bolj odvisna od zunanjih ponudnikov oblačnih storitev, programske opreme in digitalnih platform in ta odvisnost lahko vplivajo na poslovanje, tudi če težava ne nastane znotraj podjetja.

Digitalna odpornost podjetja vse pogosteje odloča tudi o pogojih zavarovanja in možnostih pridobitve ustreznega kritja. Zavarovalnice zato poleg fizičnega premoženja ali finančnih kazalnikov ocenjujejo način upravljanja podatkov, organizacijo digitalnih procesov in pripravljenost podjetja na motnje.

Umetna inteligenca pomaga, vendar ne prevzema odgovornosti

Mobilne tehnologije, umetna inteligenca in povezani sistemi spreminjajo način spremljanja poslovnih procesov. FOTO: Depositphotos

Umetna inteligenca je postala del številnih poslovnih procesov. Uporablja se pri analizi podatkov, napovedovanju tveganj, spremljanju dobavnih verig in podpori pri odločanju.

Pri spremljanju dobavnih verig lahko umetna inteligenca zazna tveganja že nekaj dni, včasih celo tednov pred dogodkom. Sistem celo razume kontekst: angleška beseda »strike« lahko pomeni stavko ali udar strele, za oceno tveganja pa je razlika med obema ključna. Takšni primeri kažejo, zakaj podatki sami po sebi niso dovolj, prava vrednost se pokaže šele takrat, ko jih podjetje zna pravilno razvrstiti, razumeti in povezati z odločitvami.

Pri večjih korporacijah, ki imajo lahko več kot 50.000 dobaviteljev, spremljanje dobavne verige brez umetne inteligence praktično ni več izvedljivo in se mora ocenjevanje tveganj nujno premakniti od ročnega pregleda dokumentov k sprotnemu spremljanju podatkov.

Katera tveganja zmanjšati, katera prenesti

Sodobna skladišča so vse bolj povezana s senzorji, mobilnimi napravami in analitičnimi orodji, ki omogočajo natančnejši pregled nad celotno dobavno verigo. FOTO: Depositphotos

Upravljanje tveganj je vedno bolj povezano s poslovno strategijo podjetij, ki morajo vedeti, katera tveganja lahko zmanjšajo z boljšimi procesi, katera obvladujejo z organizacijskimi ukrepi in katera je smiselno prenesti na zavarovalni trg. GrECo International kot mednarodna zavarovalnoposredniška skupina s sedežem na Dunaju, ki ima tudi svoje zastopništvo v Sloveniji, deluje kot svetovalec za upravljanje tveganj in specialistična zavarovanja ter podjetjem pomaga prepoznavati ključne izpostavljenosti, oceniti tveganja in izbrati ustrezne rešitve. Med področji, ki jih pri svojem delu posebej izpostavljajo, so kibernetska zavarovanja, upravljanje tveganj in upravljanje škodnih primerov.

Boljši podatki pomenijo tudi boljše odločitve

Digitalni sistemi omogočajo sprotno spremljanje zalog, dobav in logističnih tokov. FOTO: Depositphotos

Podjetja, ki dobro razumejo svoje digitalne procese, lažje prepoznajo šibke točke in hitreje ukrepajo, ko pride do odstopanj. Posledično lažje zmanjšujejo tveganja in bolj argumentirano urejajo svojo zavarovalno zaščito.

Prihodnost zavarovanj bo vse bolj povezana z razumevanjem poslovanja in manj zgolj s preteklimi škodnimi dogodki. Podjetje, ki zna pojasniti, kako zbira podatke, kako uporablja umetno inteligenco in kako nadzoruje svoje digitalne procese, ima bistveno boljše izhodišče za učinkovito upravljanje tveganj in ustrezno zavarovalno kritje.

Vsebino ustvarja Vsebinski studio Delo mediji d.o.o.