Ubezpieczenia spędziły lata, rozmawiając o AI. W tym roku naprawdę je wykorzystały

Od lat sztuczna inteligencja dominowała agendy konferencji ubezpieczeniowych i rozmowy w salach zarządu. Każda firma twierdziła, że ma strategię AI; każdy startup obiecywał zrewolucjonizować underwriting; a każdy dotychczasowy ubezpieczyciel mówił o transformacji cyfrowej.

Jednak przez większą część tego czasu branża eksperymentowała bardziej niż się przekształcała. To właśnie zmieniło się w 2026 roku.

W tym roku AI przeszło od inicjatywy innowacyjnej do integralnego elementu codziennego modelu operacyjnego firm ubezpieczeniowych. Zamiast odizolowanych pilotaży, ubezpieczyciele wprowadzają AI do underwriting, obsługi klienta, wykrywania oszustw, przetwarzania roszczeń i operacji wewnętrznych.

The conversation is consequently no longer about whether the technology belongs in insurance, but how quickly organizations can deploy it responsibly while maintaining the trust that insurance has always depended on.

Szybkość operacyjna w roszczeniach i underwriting

Być może największą zmianą była prędkość. Ubezpieczenia historycznie kojarzone były z papierkową robotą, długimi cyklami zatwierdzania i ręcznymi weryfikacjami: klienci czekający dni lub tygodnie na wyceny, zmiany polis lub decyzje w sprawie roszczeń. Dziś wiele z tych czasochłonnych, rutynowych interakcji odbywa się niemal natychmiastowo.

AI pomaga ubezpieczycielom analizować dokumenty i wykrywać brakujące informacje, zanim zaangażuje się człowiek. Co ważne, nie zastępuje ono specjalistów ubezpieczeniowych. Zamiast tego systemy eliminują powtarzalną pracę administracyjną, pozwalając pracownikom skoncentrować się na decyzjach o wyższej wartości, które wymagają osądu i doświadczenia.

Firmy takie jak Allstate i Progressive rozbudowały w 2026 roku możliwości obsługi klienta opartej na AI, umożliwiając posiadaczom polis otrzymywanie wycen i odpowiedzi na typowe pytania przez całą dobę, po czym następuje płynne przekierowanie do licencjonowanych przedstawicieli w przypadku bardziej złożonych sytuacji. W całej branży tego rodzaju automatyzacja rutynowych zapytań obejmuje teraz nawet do 80% powtarzalnych kontaktów z klientami, uwalniając licencjonowanych agentów do rozmów wymagających ludzkiej ekspertyzy.

Przetwarzanie roszczeń stało się również dramatycznie bardziej efektywne. Modele widzenia komputerowego mogą oceniać uszkodzenia pojazdu na podstawie przesłanych zdjęć, a generatywna AI pomaga likwidatorom organizować dokumentację i przygotowywać raporty. Dzięki tym ulepszonym systemom administracyjnym klienci otrzymują aktualizacje szybciej, a pracownicy spędzają mniej czasu na ręcznej dokumentacji.

Jednak zmiana nie ogranicza się już tylko do start-upów insurtech opartych od początku na AI; tradycyjne firmy nadrabiają zaległości. USAA, jeden z bardziej tradycyjnych graczy w branży, nawiązał współpracę z Google Cloud w celu stworzenia modeli widzenia komputerowego, które mapują zdjęcie uszkodzenia pojazdu bezpośrednio na prognozy naprawy lub wymiany poszczególnych części – praca, która wcześniej wymagała oczu wykwalifikowanego rzeczoznawcy.

Systemy nie wyłączają ludzi z procesu całkowicie; po prostu ograniczają zakres, który muszą przeglądać, pozwalając likwidatorom poświęcać czas na decyzje wymagające osądu, których technologia nie jest w stanie podjąć.

Underwriting przeszedł podobną ewolucję. Zamiast ręcznie przeglądać dziesiątki dokumentów i rozproszone źródła danych, underwriterzy coraz częściej korzystają z asystentów AI, które konsolidują informacje i rekomendują kolejne kroki.

Zurich Insurance Group, na przykład, kontynuuje inwestowanie w narzędzia underwriting wspomagane AI, które pomagają pracownikom efektywniej syntetyzować duże ilości informacji o klientach i ryzyku, jednocześnie zapewniając, że ostateczne decyzje underwritingowe pozostają w rękach ludzi.

Insurance remains a business built on judgment, and AI works best when it augments that judgment rather than attempts to automate every decision.

Zwalczanie oszustw w środowisku AI kontra AI

Zapobieganie oszustwom stało się kolejnym obszarem, w którym AI wywiera wymierny wpływ. Ta sama technologia, która pomaga ubezpieczycielom zwiększyć efektywność, jest również wykorzystywana przez oszustów do tworzenia coraz bardziej zaawansowanych fałszywych dokumentów, manipulowanych obrazów i syntetycznych tożsamości.

W związku z tym ubezpieczyciele zostali zmuszeni do przyjęcia równie zaawansowanych narzędzi AI, które identyfikują nietypowe zachowania i nieścisłości, które mogą umknąć ludziom. Globalni ubezpieczyciele, tacy jak AXA, coraz częściej wykorzystują uczenie maszynowe do wykrywania podejrzanej aktywności roszczeń, wykrywania anomalii w milionach transakcji oraz oznaczania przypadków do ludzkiego dochodzenia, zanim zostaną wypłacone oszukańcze płatności.

To, co obserwujemy, to środowisko AI kontra AI, w którym technologia jest wykorzystywana po obu stronach równania. Sukces coraz bardziej zależy od tego, które organizacje potrafią zbudować najskuteczniejsze możliwości wykrywania, jednocześnie utrzymując nadzór ludzki w przypadku złożonych przypadków.

Przejście w kierunku autonomicznych agentów AI

W tym kontekście jednym z najciekawszych trendów w 2026 roku jest pojawienie się rozwiniętych agentów AI. W przeciwieństwie do tradycyjnej generatywnej AI – która głównie odpowiada na pytania lub generuje treści – agenci AI zaczynają autonomicznie wykonywać wieloetapowe przepływy pracy: zbieranie informacji, realizowanie zadań administracyjnych, koordynację między wewnętrznymi systemami oraz przygotowywanie rekomendacji dla pracowników. AI Jim jest tylko jednym z tysięcy agentów, które ubezpieczyciele opracowali i wprowadzili.

Rather than replacing teams, these agents are becoming digital coworkers that can monitor compliance requirements, route documents, verify information across multiple systems, and proactively identify operational bottlenecks before they become business problems. And, although fully-autonomous insurance operations remain some way off, agentic AI is already reducing friction across organizations – and it is here to stay.

Równoważenie automatyzacji z zarządzaniem i zaufaniem

Yet amid all the excitement, it’s important not to lose sight of what matters most: insurance is fundamentally a trust business.

Klienci nie kupują ubezpieczeń, ponieważ lubią nabywać polisy. Kupują je, ponieważ chcą mieć pewność, że ktoś będzie obecny w najtrudniejszych momentach życia. AI może zwiększyć efektywność, ale nie może zastąpić empatii, odpowiedzialności ani etycznego podejmowania decyzji.

Organizacje dążące do automatyzacji bez przejrzystości ryzykują uszkodzenie tego zaufania. Konsumenci zasługują na wiedzę, kiedy AI jest wykorzystywane, jak podejmowane są decyzje i kiedy wykwalifikowany człowiek może – i faktycznie – interweniować.

A wraz z rosnącą uwagą regulatorów na zarządzanie, sprawiedliwość i wyjaśnialność – w tym trwającym projekcie pilotażowym Narodowego Stowarzyszenia Komisjonerów Ubezpieczeniowych, którego celem jest standaryzowane narzędzie oceny AI w kilkunastu stanach – odpowiedzialne wdrażanie AI stanie się równie ważne jak zdolności techniczne.

Widzieliśmy tę transformację na własne oczy w GetCovered. Nasze niedawne przejęcie firmy Revyse, na przykład, odzwierciedla przekonanie, że przyszłość AI w ubezpieczeniach nie polega na automatyzacji odrębnych zadań, lecz na łączeniu inteligencji w całym cyklu życia ubezpieczenia. Łącząc inteligencję dostawców opartą na AI i automatyzację ubezpieczeniową, organizacje mogą redukować złożoność operacyjną, zachowując jednocześnie zarządzanie i przejrzystość, których klienci i regulatorzy już oczekują.

W GetCovered obserwowaliśmy tę ewolucję na własne oczy. Nasze niedawne przejęcie Revyse odzwierciedla nasze przekonanie, że przyszłość AI w ubezpieczeniach nie polega na automatyzacji odrębnych zadań, lecz na łączeniu inteligencji w całym cyklu życia ubezpieczenia. Łącząc inteligencję dostawców opartą na AI i automatyzację ubezpieczeniową, pomagamy organizacjom redukować złożoność operacyjną, zachowując zarządzanie i przejrzystość, których klienci i regulatorzy coraz bardziej oczekują.

Patrząc w przyszłość, zwycięzcami w branży ubezpieczeniowej nie będą jedynie firmy dysponujące najnowocześniejszymi modelami AI. Zwyciężą te organizacje, które połączą technologię z wyjątkowymi doświadczeniami klientów.

AI powinno redukować tarcia, a nie wprowadzać zamieszanie. Powinno upraszczać ubezpieczenia, a nie sprawiać, że stają się one bardziej bezosobowe. Firmy, które zachowają tę rozróżnienie, zbudują silniejsze relacje z klientami, jednocześnie zwiększając efektywność operacyjną.

Spędziliśmy lata, rozmawiając o potencjale AI. W 2026 roku w końcu widzimy jego praktyczny wpływ. Przyszłość ubezpieczeń nie polega na tym, że ludzie znikają z procesu – polega na tym, że technologia zajmuje się rutynowymi zadaniami, ludzie decydują o istotnych kwestiach, a klienci otrzymują szybszą, bardziej przejrzystą i bardziej spersonalizowaną obsługę niż kiedykolwiek wcześniej.

To nie tylko modernizacja technologiczna. To lepsze doświadczenie ubezpieczeniowe.