În data de 22 mai 2025, în cadrul proiectului “PROASIG – Promovarea dialogului pentru ocupare și formare în asigurări”, cod SMIS 305698, PIAR – Patronatul Industriei Asigurărilor din România și FSAB – Federația Sindicatelor din Asigurări și Bănci au organizat, la Hilton Garden Inn Bucharest Old Town, o masă rotundă care a adus împreună reprezentanți ai companiilor de asigurări, experți IT, consultanți în securitate cibernetică și dezvoltatori AI pentru a prezenta teme de interes privind explorarea utilizării inteligenței artificiale în industria asigurărilor din România.
Evenimentul a fost împărțit în mai multe sesiuni de discuții, structurate în așa fel încât să fie clare și relevante pentru industrie, dar și pentru reglementările specifice pieței din România și Uniunea Europeană. Prezentăm mai jos câteva dintre subiectele prezentate:
Reglementările privind AI și securitatea cibernetică
- GDPR: Asigurătorii trebuie să respecte reglementările de protecția datelor personale atunci când utilizează AI pentru prelucrarea informațiilor clienților.
- Directiva NIS2: Impune măsuri de securitate cibernetică pentru protejarea infrastructurilor esențiale, inclusiv în sectorul asigurărilor.
- AI Act: Viitoarele reglementări europene vor impune transparență și responsabilitate în utilizarea AI, asigurându-se că deciziile automate sunt explicabile și corecte.
Automatizarea underwriting-ului și evaluarea riscurilor
- Automatizare: AI poate accelera procesul de underwriting, analizând rapid date precum istoricul de sănătate, comportamentul la volan etc., reducând erorile umane și optimizând costurile.
- Evaluare avansată a riscurilor: Prin big data și machine learning, asigurătorii pot evalua mai bine riscurile și pot ajusta prețurile pe baza unor profiluri mai detaliate ale clienților.
Detectarea fraudelor prin machine learning
- Detectare comportamentală: Algoritmii pot analiza comportamentele anormale din reclamațiile de daune și pot identifica fraudele mai rapid.
- Îmbunătățirea acurateței: Machine learning ajută la prevenirea fraudei prin învățare continuă din datele istorice și actuale, reducând costurile legate de fraudele neidentificate.
În ansamblu, aceste tehnologii pot aduce eficiență, reducerea riscurilor și respectarea reglementărilor, în timp ce îmbunătățesc experiența clientului.
