Ubezpieczyciele tracą pieniądze na polisach, których nie potrafią zidentyfikować. Sztuczna inteligencja ma to zmienić

Nawet w silnym roku dla branży, jedna firma startup twierdzi, że nawet 20% do 30% polis ubezpieczyciela może być nieopłacalnych. Pozyskała $8 million, aby pomóc je zidentyfikować.

Ubezpieczyciele majątkowi i majątkowo-ubezpieczeniowi w USA właśnie odnotowali jeden z najlepszych lat underwritingowych od dziesięcioleci, według raportu Soteris, startupu wspieranego przez Y Combinator, który sprzedaje oprogramowanie branży. 

Jednak silne wyniki ogólne mogą ukrywać słabe punkty. Soteris twierdzi, że wielu ubezpieczycieli cicho traci pieniądze na znaczącej części swoich polis i nie ma wiarygodnego sposobu, aby określić, które to są.

Soteris wychodzi z fazy tajemnicy z ponad $8 million finansowania seed i nowym produktem skierowanym na ten problem. Jej CEO, Sunit Shah, wypowiedział się na temat tego, co postrzega jako ślepy punkt branży oraz co naprawa tego może oznaczać dla ubezpieczycieli i ich klientów.

Dlaczego ubezpieczyciele nie widzą problemu

Ubezpieczyciele ustalają ceny i oceniają wyniki, grupując podobnych klientów, takich jak kierowcy w określonym wieku w określonym regionie. Ponieważ każda pojedyncza polisa albo generuje roszczenie, albo nie, aktuariusze od dawna traktują różnice w grupie jako losowy szum. Grupa może wydawać się zdrowa, podczas gdy niektóre polisy w niej tracą pieniądze, a rzeczywisty koszt polisy ujawnia się dopiero, gdy pojawią się roszczenia, czasem lata po sprzedaży.

„Każdy ubezpieczyciel wie, że wystawia polisy, które przyniosą mu straty,” powiedział Shah w oświadczeniu. Twierdzi, że brakuje im narzędzi do wykrywania tych polis. Współpracując z ubezpieczycielami, mówi, odkrył, że nawet ci z silnymi portfelami mieli w swoich zasobach polisy, które obniżały zysk, w niektórych przypadkach od 20% do 30% całości.

Branża zmierza w kierunku indywidualnej polisy

Wielkość nagrody jest powodem, dla którego pomysł przyciąga uwagę. McKinsey oszacował, że ubezpieczyciele mogą zwiększyć wyniki underwritingowe, czyli zysk z wystawiania polis, o 30% do 50% poprzez skoordynowane działania, takie jak ograniczanie nieopłacalnego biznesu i odzyskiwanie zysków w grupach, które średnio wydają się zdrowe. Raport konsultingu z 2025 roku raport ubezpieczeniowy wskazuje na dokładniejszą segmentację i personalizację aż do poziomu indywidualnej polisy jako kierunek, w którym zmierza branża.

Soteris jest jednym ze startupów pracujących nad tą zmianą. Jego podejście wykorzystuje uczenie maszynowe, formę sztucznej inteligencji, która uczy się wzorców z danych historycznych, aby analizować przeszłe polisy ubezpieczyciela na miliony, a nawet miliardy sposobów. Firma twierdzi, że zespół pracujący w arkuszach kalkulacyjnych może przeprowadzić dziesiątki lub setki analiz. Łącząc te analizy, ocenia każdą polisę indywidualnie, a nie jako część grupy.

Firma twierdzi, że ubezpieczyciele mogą uzyskać ocenę w mniej niż ćwierć sekundy, gdy zostanie złożona oferta lub w dowolnym momencie później, a cały proces zajmuje mniej niż 90 dni.

Od roszczeń do zysku

Pierwszy produkt Soteris, używany przez ubezpieczycieli i agencje sprzedające w ich imieniu od 2020 roku, przewiduje, jaka część składki każdej polisy zostanie wypłacona w roszczeniach. Firma twierdzi, że oceniła ponad 100 milionów wniosków o polisę o łącznej wartości ponad $180 billion w składkach, a klienci poprawili wskaźnik wypłat roszczeń o 5 do 15 punktów procentowych w ciągu roku.

Nowy produkt idzie o krok dalej, w kierunku zysku. Pieniądze z jednej polisy są często podzielone pomiędzy firmę ją sprzedającą, tę, która posiada licencję państwową, oraz tę, która dostarcza kapitał, przy czym każda otrzymuje inny udział. Soteris twierdzi, że koszt roszczeń polisy nie ujawnia, ile zarabia firma ją wystawiająca. Nowe narzędzie szacuje tę wartość i raportuje ją w EBITDA, powszechnym wskaźniku zysku operacyjnego.

Firma twierdzi, że kilka projektów pilotażowych wykazało wzrost EBITDA ubezpieczycieli o 70% do 125%. Były to pilotaże, a nie pełne wdrożenia, a wyniki pochodzą od Soteris.

Co to może oznaczać dla klientów

Dla osoby kupującej ubezpieczenie samochodu lub domu, Shah twierdzi, że główny wpływ odczuwa ubezpieczyciel, ponieważ narzędzie pomaga zapewnić rentowność każdej polisy. Argumentuje, że korzyść dla klientów jest pośrednia.

„Głównym celem ubezpieczycieli jest zwiększenie liczby polis, więc efekt uboczny polega na tym, że umożliwia im to obniżenie cen, aby zdobyć większy udział w rynku,” powiedział Shah. „Dlatego dla większości osób spodziewalibyśmy się, że ich stawki będą niższe niż byłyby, gdyby ubezpieczyciel nie korzystał z naszego produktu.”

To jest oczekiwanie, a nie gwarancja. Odpowiedź Shaha koncentrowała się na cenach i nie odnosiła się do tego, czy klienci oznaczeni jako nieopłacalni mogą zostać odrzućeni lub nie otrzymać odnowienia. Opis firmy dotyczący własnego produktu, który powoduje, że ubezpieczyciele przestają wystawiać polisy, które nigdy nie przyniosą zysku, sugeruje, że jest to realne pytanie.

Pytanie o sprawiedliwość

Wykorzystanie sztucznej inteligencji przez ubezpieczycieli wywołało obawy, że ludzie mogą być wyceniani niesprawiedliwie lub odrzucani przez algorytm. „To uzasadniona obawa i podchodzimy do niej poważnie” – powiedział Shah. Wskazuje na istniejące przepisy zakazujące dyskryminacji oraz wymogi testowania uprzedzeń, i twierdzi, że regulacje są powodem, by budować AI we własnym zakresie zamiast polegać na zewnętrznych chatbotach. Soteris twierdzi, że jego modele pozwalają pokazać, jak bardzo każdy czynnik przyczynił się do wyniku, co, jak mówi, ma znaczenie dla ubezpieczycieli, ponieważ prawidłowe spełnienie regulacji jest niezbędne do odniesienia sukcesu w branży.

Dlaczego tak długo czekano i kto to wspiera

Soteris współpracuje z ubezpieczycielami od 2020 roku, ale dopiero teraz wchodzi na giełdę. Shah mówi, że problem wymagał czasu, aby go rozwiązać. Zbudowanie właściwego zespołu było trudne i odkrył, że eksperci spoza sektora ubezpieczeń nie zawsze pasują automatycznie. „Znaczenie wiedzy dziedzinowej było ogromne” – powiedział. Jego własna ścieżka rozpoczęła się od działalności pobocznej, tworzenia modeli wyceny dla ubezpieczycieli na życie podczas studiów magisterskich. Po uzyskaniu doktoratu z ekonomii pracował w funduszu hedgingowym Pine River Capital i pomógł poprowadzić tam projekt budowy reasekuratora majątkowego i wypadkowego. „To naprawdę tam nauczyłem się, jak naprawdę trudne jest ubezpieczenie” – dodał.

Runda seed została poprowadzona przez Spider Capital, przy udziale Intact Private Capital, Amplify Partners, Foundation Capital, Webb Investment Network oraz Overlook Ventures. Soteris nie ujawnił żadnych klientów. „Na tym etapie nie możemy publicznie udostępnić tych informacji ze względu na zobowiązania kontraktowe” – powiedział Shah.

Na co zwrócić uwagę

Kierunek branży jest jasny: coraz więcej ubezpieczycieli chce wyceniać i oceniać ryzyko jedną polisę na raz. Otwarte pytania dotyczą tego, jak duża część potencjalnych korzyści jest rzeczywista poza projektami pilotażowymi i gdzie ona się znajdzie. Ubezpieczyciele mogą przekazać oszczędności klientom poprzez niższe ceny, jak przewiduje Shah, lub zachować je jako wyższe marże przy mniejszej liczbie polis. Regulacje prawdopodobnie będą uważnie obserwować, którzy klienci znajdą się po niewłaściwej stronie ocen.