Jak wskazuje raport McKinsey „The State of AI in 2022”, już ponad 52% przedsiębiorców na świecie przeznacza 5% lub więcej ze swoich budżetów IT na rozwój sztucznej inteligencji. Co więcej, 63% firm planuje zwiększyć swoje wydatki w tym obszarze w najbliższych latach. Z kolei z danych SkyQuest Technology Group wynika, że rynek samych tylko narzędzi AI do zarządzania ryzykiem osiągnąć ma w 2030 roku poziom 68,5 mld USD w skali globalnej – to sześciokrotnie więcej w porównaniu z rokiem 2022.
Według wspomnianego już raportu McKinsey, 43% firm zauważyło, że korzystanie z AI do zarządzania ryzykiem obniżyło ich koszty, a 48% odnotowało wzrost zysków z tego tytułu.
“Skala spodziewanych inwestycji firm w narzędzia wspierające zarządzanie ryzykiem, zapobieganie awariom oraz minimalizację skutków innych nieprzewidzianych zdarzeń wcale mnie nie dziwi. W końcu skutki pożarów, zjawisk pogodowych, złej konserwacji i awarii maszyn znajdują się w pierwszej piątce najkosztowniejszych szkód wskazanych w globalnej analizie ubezpieczeń korporacyjnych przygotowanej przez Allianz. Łącznie pochłonęły one połowę wartości odszkodowań wypłaconych w ostatnich pięciu latach” – komentuje Mateusz Bartoszcze, broker ubezpieczeniowy, z-ca dyrektora oddziału Kraków EIB SA.
Jak AI pomaga zarządzać ryzykiem w praktyce?
Rozwiązania korzystające z AI mogą wspomagać każde etap procesu zarządzania ryzykiem, czyli ułatwić identyfikację ryzyk, ich pomiar, sterowanie oraz monitorowanie i kontrolę. Jak to może wyglądać w praktyce?
- Identyfikacja i ocena ryzyk – sztuczna inteligencja może szybko usystematyzować wszystkie czynniki, które mają wpływ na działalność firmy, zestawić je z potencjalnymi zagrożeniami i w efekcie wytypować główne ryzyka, z którymi musi zmierzyć się przedsiębiorstwo.
- Predykacja i pomiar – na bazie danych historycznych AI może przygotować szacunek ewentualności wystąpienia poszczególnych zdarzeń, ocenić ich wagę i skalę wpływu na funkcjonowanie firmy. Te dane są kluczowe do ułożenia skutecznego planu zarządzania ryzykiem.
- Monitoring i kontrola – sztuczna inteligencja może na bieżąco monitorować stan mienia firmowego czy poszczególnych zabezpieczeń, np. przeciwpożarowych lub kontrolować procesy produkcji i stan parku maszynowego. Jednym z głównych zadań AI w tym obszarze, z którego chętnie korzystają firmy, jest ocena zużycia materiałów i komponentów maszyn. Kiedy zbliża się moment krytyczny, kiedy wzrasta ryzyko awarii, narzędzie wydaje alert, który pozwala zaplanować konserwację czy przegląd.
AI wpływa również na ubezpieczenie firmy
Jak widać, zaangażowanie sztucznej inteligencji w proces zarządzania ryzykiem może mieć istotny wpływ na liczbę zdarzeń i rozmiar szkód, które powodują. Dlatego korzystanie z tych rozwiązań może też mieć istotne znaczenie dla ochrony ubezpieczeniowej. W końcu skoro ryzyko jest mniejsze, szkody rzadsze i mniej kosztowne, to ubezpieczyciele są skłonni zaoferować firmie bardziej atrakcyjne warunki ochrony, zarówno co do zakresu polisy, jak i jej ceny.
Jak się okazuje, towarzystwa ubezpieczeń przychylnie patrzą na firmy korzystające ze sztucznej inteligencji do wspierania procesów zarządzania ryzykiem. Ponadto, zarówno ubezpieczyciele, jak i brokerzy, coraz częściej oferują klientom korporacyjnym dodatkowe wsparcie w ramach systemów monitorujących i predykcyjnych na bazie AI, wskazują specjaliści. “Zgoda firmy na wykorzystanie sugerowanych rozwiązań pozwala czasem na zmniejszenie składki, szczególnie gdy korzystamy z rozwiązań telemetrycznych. Czasem jest wręcz kluczowa do zawarcia umowy ubezpieczenia, jeśli mamy do czynienia z ryzykiem początkowo nieakceptowalnym przez towarzystwo ubezpieczeń” – podsumowuje Mateusz Bartoszcze.
