Cum arata viitorul industriei de asigurari sub impactul dezvoltarii inteligentei artificiale? Reprezinta acest factor un risc, o oportunitate sau ambele situatii pentru specialistii din domeniu? Cum incearca ei sa faca fata provocarilor din piata care apar in ultima perioada pe fondul unei dezvoltari tehnologice tot mai mari?
”Ca in orice domeniu in care apar tehnologii noi care pot creste eficienta, specialistii din asigurari trebuie sa fie deschisi la schimbare si dispusi sa invete. AI nu vine, in primul rand, sa inlocuiasca oamenii, ci sa ii ajute sa lucreze mai rapid, mai bine si mai consistent — dar doar daca stim sa folosim aceste instrumente corect”, a declarat, printre altele, Erik BARNA, Co-Founder (FaraGrija.ro) si Board of Directors Member (CLUJ IT Cluster), intr-un interviu in exclusivitate pentru 1asig.ro.
Totodata, Erik BARNA a spus si daca asistam in prezent la aparitia unei competitii intre AI si piata de munca, inclusiv cea a asigurarilor. Iata declaratiile sale:
– In ultima vreme, observam cum AI capata o ascensiune fulminanta, iar multi oameni se tem ca vor fi inlocuiti la locul de munca de catre acesta. Ce impact credeti ca va avea AI in industria asigurarilor, in acest an? Ce riscuri si ce avantaje?
– Industria asigurarilor, prin definitie, este o industrie care stie sa gestioneze riscul — iar asta se va reflecta direct in felul in care adopta AI. In acest moment, adoptia AI in asigurari este inca relativ timida: majoritatea companiilor sunt prudente si prefera sa testeze controlat, inainte de a scala in zonele critice.
De aceea, vedem ca jucatorii mai inovatori folosesc AI in primul rand in procese non-critice si repetitive, mai ales in zona de back-office operational: preluare si verificare documente, automatizari administrative, suport clienti si optimizari de flux. Impactul imediat, in acest an, va fi mai degraba unul de eficientizare — reducerea timpilor de lucru, scaderea costurilor operationale si cresterea calitatii executiei — decat o inlocuire masiva a oamenilor.
Avantajele sunt clare: procese mai rapide, erori mai putine, cost per operatiune mai mic si o experienta mai buna pentru client. In acelasi timp, riscurile principale tin de controlul costurilor la scalare, de calitatea datelor, de securitate si confidentialitate, dar si de bias si lipsa de transparenta in decizii. De aceea, vom vedea AI folosit tot mai mult ca un “copilot” pentru oameni, nu ca un inlocuitor direct — cu accent pe guvernanta si implementari pragmatice, cu ROI clar.
– Cum trebuie sa se adapteze specialistii din asigurari fata de evolutia AI?
– Ca in orice domeniu in care apar tehnologii noi care pot creste eficienta, specialistii din asigurari trebuie sa fie deschisi la schimbare si dispusi sa invete. AI nu vine, in primul rand, sa inlocuiasca oamenii, ci sa ii ajute sa lucreze mai rapid, mai bine si mai consistent — dar doar daca stim sa folosim aceste instrumente corect.
Eu vad evolutia de acum foarte similar cu momentul in care au aparut calculatoarele in companii. La inceput a existat teama si rezistenta, insa in timp s-a vazut clar ca nu “computerul” a luat joburile, ci au fost dezavantajati cei care nu au vrut sa invete sa-l foloseasca. Exact acelasi principiu se aplica si astazi cu AI: diferenta nu va fi intre „oameni vs. AI”, ci intre oameni care folosesc AI si cei care aleg sa ramana in vechile metode.
In practica, adaptarea inseamna sa intelegem unde AI poate aduce valoare reala (ex: ofertare, suport clienti, documente, daune, analiza de risc), sa ne dezvoltam gandirea critica asupra rezultatelor generate de modele si sa ne concentram pe competente care raman esentiale: relatia cu clientul, decizia in cazuri complexe, etica si responsabilitatea profesionala.
– Credeti ca in prezent se genereaza o competitie intre AI si restul domeniilor, inclusiv cel al asigurarilor? De ce?
– Nu vad neaparat o competitie directa intre AI si restul domeniilor, inclusiv asigurarile. Mai degraba, competitia reala se vede intre companiile care dezvolta si furnizeaza solutii AI — pentru ca ele dicteaza ritmul de adoptie, accesibilitatea si maturitatea tehnologiei.
Astazi exista deja cativa jucatori mari care s-au distantat clar din punct de vedere tehnologic si sunt recunoscuti pentru capabilitatile lor, dar in acelasi timp apar constant competitori care vin puternic din urma, cu abordari mai agile si mai eficiente.
In final, vor castiga acele companii care reusesc sa livreze AI la costuri optime, cu modele care pot fi operate predictibil la scara, fara dependente rigide de hardware sau infrastructuri greu de sustinut. La fel de important, vor conta enorm si criteriile de etica, securitate, confidentialitate si transparenta in procesarea datelor — pentru ca, mai ales in asigurari, increderea este un activ esential, iar AI-ul trebuie sa fie nu doar performant, ci si responsabil.
– Cum va influenta AI detectarea si prevenirea fraudelor in asigurari?
– Exista deja solutii mature pe piata care folosesc AI de cativa ani, in special in zona daunelor auto, unde impactul este foarte vizibil. Aceste sisteme pot analiza fotografiile si documentatia din dosar, pot identifica inconsecvente, tipare suspecte sau semne de manipulare si pot semnala rapid cazurile care merita verificate mai atent.
Insa lucrurile nu se opresc aici. AI evolueaza dincolo de analiza imaginilor si incepe sa combine tot mai mult date operationale, istoricul de daune, comportamente recurente si corelari intre cazuri, pentru a creste acuratetea detectiei si pentru a reduce numarul de „false positives”.
In plus, directia urmatoare este clara: extinderea catre linii unde frauda este mai greu de prins, cum este zona asigurarilor de sanatate, unde nu vorbim doar de poze, ci de servicii medicale, coduri, justificari si relatii complexe intre furnizori, pacienti si decontari. Acolo AI va avea un rol important in identificarea anomaliilor si in preventie, dar cu reguli foarte clare de control, audit si conformitate.
– Ce impact va avea AI asupra relatiei dintre asiguratori si clienti?
– Din punctul meu de vedere, AI va avea un impact foarte clar asupra relatiei dintre asiguratori si clienti, in special prin modul in care va imbunatati calitatea si viteza de livrare a serviciilor. In 2026–2027, utilizarea AI in procesele de back-office si mai ales in zona de gestionare si solutionare a daunelor va reduce timpii de raspuns, va scadea numarul de erori si va face interactiunile mai fluide. Iar pentru client, asta se traduce direct in ceva esential: mai putin stres, mai multa claritate si mai multa predictibilitate — ceea ce, in timp, duce la cresterea increderii si la loializare.
In paralel, AI va permite asiguratorilor sa mearga spre produse tot mai personalizate, prin oferte mai relevante si acoperiri mai bine adaptate nevoilor reale ale fiecarui client. Diferentiatorul in piata va fi capacitatea de a livra rapid si personalizat, fara frictiune, de la ofertare pana la reinnoire si daune.
Totusi, aceasta transformare nu se intampla peste noapte. Este un proces care a inceput deja in multe companii, dar va continua etapizat, pe masura ce se consolideaza infrastructura, datele si modelele operationale necesare pentru a scala AI intr-un mod sustenabil si responsabil.
– Vor putea companiile de asigurari sa ofere produse mai personalizate cu ajutorul AI?Cum?
– AI va permite companiilor de asigurari sa ofere produse mult mai personalizate, dar nu ca „pret diferit pentru fiecare client in orice situatie”, ci mai realist ca pachete si acoperiri configurabile, evaluate dinamic, cu o experienta mult mai buna pentru client.
Personalizarea nu e “fara limite”, pentru ca apar:
● GDPR si confidentialitate
● discriminare / fairness (AI nu are voie sa creeze efecte discriminatorii)
● explicabilitate (trebuie sa poti justifica tariful / refuzul)
● reglementari (ex: in unele linii de business nu poti folosi anumite tipuri de date)
Ce inseamna asta pentru client ?
● oferte mai relevante, mai clare
● mai putine excluderi “ascunse”
● polite mai flexibile (platesti pentru ce ai nevoie)
● daune mai rapide
– Cum va afecta utilizarea AI costurile operationale ale companiilor de asigurari?
– Utilizarea AI poate reduce semnificativ costurile operationale in asigurari, dar impactul nu este uniform si nu apare “peste noapte”. In practica, AI muta costul din munca manuala + timpi morti catre automatizare + control + managementul exceptiilor, iar economiile devin vizibile mai ales acolo unde exista volum mare si procese repetitive.
Totusi, realitatea din piata (in asigurari, dar si in alte industrii) este ca multe initiative sunt inca la nivel de POC (proof of concept): rezultatele sunt promitatoare ca valoare adaugata, insa o parte importanta dintre ele se lovesc de bariera costurilor atunci cand trebuie scalate in productie.
Concret, in faza de POC, costurile utilizarii AI sunt de obicei controlabile. In productie insa, odata cu cresterea volumului, apar costuri suplimentare care pot creste rapid: infrastructura, procesare, stocare, observabilitate, securitate, integrare si cerinte de conformitate. In unele cazuri, aceste costuri ajung sa creasca mai repede decat economiile obtinute prin reducerea timpului de lucru uman sau prin imbunatatirea calitatii procesului, iar solutia devine neviabila economic.
Acest fenomen se intampla si pentru ca, in acest moment, nu exista inca suficiente instrumente standardizate si mature care sa permita o estimare predictibila si realista a costurilor end-to-end (de la experiment la productie). De aceea, succesul AI in reducerea costurilor operationale nu depinde doar de “cat de bine functioneaza modelul”, ci mai ales de cat de bine este controlat costul total de operare la scara (TCO).
– Ce rol va juca AI in gestionarea si solutionarea daunelor in 2026?
– Trendul general in zona de daune este ca AI va deveni un element central in gestionarea si solutionarea acestora, prin accelerarea proceselor, optimizarea costurilor operationale si imbunatatirea experientei clientului. In esenta, AI va schimba treptat modelul traditional — bazat pe pasi manuali si fluxuri secventiale — catre unul automatizat, asistat si orientat pe tratarea exceptiilor.
Pe masura ce aceasta transformare se consolideaza, majoritatea cazurilor simple vor putea fi solutionate mai rapid, iar echipele de daune isi vor concentra timpul si expertiza pe dosarele complexe, pe situatiile atipice si pe investigatii. Rezultatele se vor vedea direct in indicatori: durata mai mica de solutionare, cost redus per dauna, detectie mai eficienta a fraudei si cresterea satisfactiei clientilor (NPS).
– Care sunt principalele riscuri etice si de confidentialitate asociate utilizarii AI in asigurari?
– Principalele riscuri etice si de confidentialitate ale utilizarii AI in asigurari tin de modul in care sunt folosite datele si de impactul deciziilor automate asupra clientilor. Un risc major este bias-ul si discriminarea, deoarece modelele pot invata tipare istorice care duc la tarife sau conditii injuste pentru anumite categorii, inclusiv prin variabile „proxy” (ex: zona de domiciliu).
Un alt risc important este lipsa transparentei: multe modele sunt greu de explicat, iar in asigurari este esential sa poti justifica clar de ce s-a modificat un pret, de ce un client a fost incadrat intr-o clasa de risc sau de ce o dauna a fost intarziata ori investigata.
AI poate incuraja si colectarea excesiva de date (telematics, geolocatie, comportament), ceea ce poate depasi principiul de minimizare a datelor si poate crea perceptia unei asigurari „de supraveghere”. In paralel, creste riscul de data leakage si expunere accidentala prin integrari multiple, log-uri si furnizori terti.
In zona de fraude, apare riscul de false positives, care pot afecta clienti onesti prin investigatii inutile, intarzieri la plata si deteriorarea increderii. In plus, exista riscul de automation bias, cand oamenii tind sa accepte deciziile modelului fara verificare.
Pe termen mediu, apare riscul de model drift: performanta scade in timp daca datele si comportamentele se schimba, iar fara monitorizare deciziile devin tot mai imprecise. Nu in ultimul rand, sistemele pot fi „pacalite” prin comportamente adversariale (gaming), iar dependenta de tool-uri externe aduce riscuri suplimentare de securitate si conformitate.