Umjetna inteligencija (engl. Artificial Intelligence - AI) zaokuplja pažnju javnosti kao malo koja tehnologija prije nje. Svi pričaju o tome što AI već može, ali i što bi sve umjetna inteligencija mogla obavljati u budućnosti. No uz brojne pozitivne strane koje AI neupitno donosi, ima i onih koje izazivaju zabrinutost. Primjerice, mnogi se boje da će šira primjena AI-ja u određenim industrijama značiti i znatni gubitak radnih mjesta, neki se pribojavaju „zle” tehnologije koja bi se mogla okrenuti protiv nas, a tu su i puno realnije opasnosti jer, zbog svojih neslućenih mogućnosti, koliko će AI pomoći u nekim segmentima poslovanja, toliko će olakšati posao i kriminalcima i prevarantima jer će im biti sve lakše počiniti sofisticirane prijevare. Ustvari, ne trebamo ni govoriti u budućnosti jer to se već događa. Umjetna inteligencija može „glumiti” pouzdane institucije, prijatelje ili članove obitelji, što postavlja ozbiljna pitanja povjerenja u sadržaj kojem smo izloženi. Napredak umjetne inteligencije čini nas sve ranjivijima na kriminalne aktivnosti. Sadržaj generiran umjetnom inteligencijom sve je teže razlikovati od sadržaja koji je izradio čovjek. Generirana umjetna inteligencija već se sada koristi za kreiranje prilagođene e-pošte i slikovnog sadržaja koji ima potencijal za velike prijevare i koji se koristi u phishingu i smishingu. Lažni (deepfake) videozapisi i fotografije već se naveliko koriste, a njihova opasnost tim je veća jer mogu usmjeriti klikove na zlonamjerna web-mjesta koja prikupljaju podatke o kartičnom plaćanju i poslužiti za prijevare.

Međunaslov: Što umjetna inteligencija znači za osiguranja?

Puno dobrobiti, ali i puno poziva na oprez. Kao prvo, treba napomenuti da umjetna inteligencija nije više tolika novost u industriji osiguranja jer osiguratelji već godinama koriste različite oblike chatbotova i virtualnih agenata za komunikaciju s postojećim i budućim klijentima. Činjenica je da društva za osiguranje koja koriste velike podatke za razvoj prediktivnih modela koriste umjetnu inteligenciju kako bi prolazila kroz ogromne skupove podataka i time dobila preciznije uvide u rizike, kao i za automatizaciju brojnih zadataka koji se ponavljaju. AI ima i ogromni potencijal za otkrivanje prijevara. No tu dolazimo do problema jer iako umjetna inteligencija može olakšati osigurateljima otkrivanje prijevara, ona omogućuje i vrlo realne lažne prijave šteta. Prevaranti su ne tako davno trebali posjedovati poprilične tehničke vještine kako bi izveli prijevare. Danas trebaju samo primijeniti jedan od mnogih AI alata koji su jednostavni za korištenje i vrlo dostupni te pružaju sofisticirane mogućnosti pisanja, kodiranja, generiranja i manipulacije slikama. Prevaranti mogu napraviti lažne slike i videozapise kako bi potvrdili svoje lažne tvrdnje, a takvi prikazi koje je generirala umjetna inteligencija osigurateljima uvelike otežavaju otkrivanje prijevara.

Prijevare u osiguranju su rak rana osiguratelja, koja datira puno prije pojave AI-ja i donosi ogromne gubitke industriji osiguranja. Podaci ukazuju na to da su prijevare u osiguranju drugi najskuplji kriminal u poslovnom sektoru u SAD-u, odmah nakon utaje poreza. Problem s prijevarama u osiguranju je to što one ne utječu samo na osiguratelje, kako mnogi olako shvaćaju, već se ti gubici prenose i na osiguranike kroz veće premije.

A na kakve se sve vrste prijevara u osiguranju s pomoću umjetne inteligencije može naići? Primjerice, prevaranti više ne trebaju inscenirati nesreću u stvarnom životu ili mukotrpno uređivati fotografije, već se okreću AI alatima kao što je GAN (Generative Adversarial Network), model strojnog učenja dizajniran za generiranje realnih podataka učenjem obrazaca iz postojećih skupova podataka, koristeći tehnike dubokog učenja. GAN može proizvesti slike koje izgledaju toliko stvarno da mogu lako prevariti i ljude i strojeve. I što je onda prevarantima potrebno? Osmisliti fotografiju automobila za koji se čini da je oštećen iako nije, ili kuću koja izgleda kao da je poplavljena, iako nije, ili je u znatno boljem stanju no što prikazuju slike. Takve izmišljene slike prevaranti podnose kao dokaz u svojim zahtjevima za osiguranje, nadajući se da procjenitelji štete neće stići izaći na procjenu. S ovakvim se prijevarama susreću autoosiguratelji, ali i imovinski i zdravstveni osiguratelji.

Na nedavno održanom skupu osiguratelja među važnim temama bila je i digitalna transformacija, a razgovaralo se o tome kako se industrija prilagođava suvremenim tehnologijama, automatizaciji i upotrebi umjetne inteligencije u procjeni rizika, obradi šteta i korisničkoj podršci. Tako se moglo čuti iz slovenskih iskustava da su 2023., nakon velikih poplava u toj zemlji gdje su bile prijavljene masovne štete na imovini i gdje procjenitelji zbog ogromnog obima posla nisu mogli izlaziti na teren u svakom pojedinačnom slučaju, dobili fotografiju poplavljenog vozila za procjenu štete, pri čemu se procjenitelju činilo da je fotografiju vozila u istom takvom okruženju već vidio na nekoj društvenoj mreži, ali da je bilo u pitanju drugo vozilo. Uspostavilo se da je procjenitelj bio u pravu jer je na predočenoj fotografiji za prijavu štete bilo vozilo koje nije poplavljeno, već je fotografiju generirala umjetna inteligencija. Promjene procesa poslovanja donose rizike i toga moramo biti svjesni.

Razvojna prilika

Vratimo li se ponovno na dobrobiti AI-ja za industriju osiguranja, zanimljivo je da je jedno hrvatsko društvo za osiguranje još potkraj 2023., kao prvo u Europi, uvelo automatiziranu procjenu šteta temeljenu na umjetnoj inteligenciji. Tako proces prijave, procjene i obrade štete kreće prijavom štete putem QR koda i traje tek nekoliko minuta bez potrebe fizičkog popunjavanja papirnate dokumentacije. Slijedi procjena štete u procjenilištu na sofisticiranoj platformi koja se okreće za 360 stupnjeva i snima vozilo. Prilikom procjene vozač uopće ne treba izlaziti iz vozila, a sustav aktivno komunicira s vozačem preko obavijesti na ekranu. Putem AI rješenja obavlja se prepoznavanje vozila i oštećenja te se po završetku rotacije platforme izrađuje izračun cijene popravka vozila. Ovakva unaprijeđena procjena šteta obavlja se u manje od tri minute, što je pet puta brže od dosadašnjeg klasičnog načina. Klijenti su pozitivno iznenađeni brzinom procjene, a ne smije se smetnuti s uma ni dodana vrijednost ovakve procjene, koja leži u transparentnosti procesa i objektivnosti procjene.

Iz ovog primjera također vidimo da AI nudi puno prilika osigurateljima za promjene. Promjene se odnose na pojednostavljenje procesa, bolja korisnička iskustva i sklapanje polica na daljinu. Funkcionalnosti AI-ja sve su bolje, no još se uvijek testiraju različiti alati za prepoznavanje jednakih šteta na različitim fotografijama. Primjerice, među prijavama šteta na motornim vozilima često se nađe bijeli Renault Clio oštećenih vrata. Umjetna inteligencija nerijetko prepoznaje neka od tih vozila kao ista iako ona to ustvari nisu! Problem je i što se vozila fotografiraju na različite načine pa su potrebna daljnja testiranja kako bi se vidjelo što se može učiniti da AI kao procjenitelj daje preciznije rezultate. Jednako tako, ako osiguratelju fotografije za prijavu štete dolaze putem svih mogućih kanala, odnosno e maila, društvenih mreža i slično, prevarantima je lako poslati i manipulirane slike. Osiguratelji te slike spremaju kao PDF datoteke i time gube vrijedne podatke, stoga bi bilo bolje razviti vlastite aplikacije za prijavu šteta i slanje fotografija jer tada osiguratelj dobiva i metapodatke fotografija te smanjuje rizike deep fake podataka.

AI će u budućnosti još više pomagati u otkrivanju i sprječavanju prijevara jer će kombinacijom tehnologija protiv prijevara vođenih umjetnom inteligencijom s naprednom analitikom podataka osiguravateljima biti olakšan posao u segmentima imovinskih potraživanja i osobnog osiguranja automobila. Videoanalitika može potvrditi pojavu i opseg oštećenja, identificirati autentičnost slika i istaknuti znakove neovlaštenog mijenjanja ili namještanja. Uređaji za nadzor u stvarnom vremenu, poput telematike vozila, mogu već sada rekonstruirati nesreće i potvrditi legitimnost zahtjeva. Senzori pametne kuće, poput detektora curenja vode i sigurnosnih kamera, pomažu u prikupljanju dokaza koji se mogu koristiti za provjeru tvrdnji i otkrivanje lažnih ili namještenih aktivnosti.

Tako AI u osiguranju doista može biti i prilika za razvoj branše, a ne samo prilika za napad na branšu. U Deloitteovoj anketi među direktorima osiguranja, 35 posto ispitanika odabralo je upravo otkrivanje prijevara kao jedno od pet najboljih područja za razvoj ili implementaciju aplikacija generativne umjetne inteligencije.

Uredba o umjetnoj inteligenciji

Da bi se smanjili rizici od umjetne inteligencije, 1. kolovoza 2024. godine na snagu je stupila Uredba o umjetnoj inteligenciji. Riječ je o prvom pravnom okviru EU-a za uporabu umjetne inteligencije. Ova je Uredba odredila minimalna pravila koja države članice trebaju uvesti. Kada je o osiguranjima riječ, Uredba predviđa nekoliko različitih kategorija sustava umjetne inteligencije s obzirom na stupanj navedenog rizika. Primjerice, sustavi automatizirane obrade i isplate šteta svakako spadaju u visokorizičnu, najvišu kategoriju sustava umjetne inteligencije s obzirom na to da takvi sustavi izravno, potencijalno bez autorizacije ljudskih agenata, odlučuju o pravima i obvezama osiguranika. Neki drugi sustavi umjetne inteligencije koji se koriste u poslovanju društava za osiguranje i distributera u osiguranju ne predstavljaju posebno rizične sustave, već spadaju u posebnu kategoriju tzv. sustava umjetne inteligencije za opću upotrebu. U nisku kategoriju rizika spada uobičajeno korištenje virtualnih agenata. U istu kategoriju spadaju i sustavi umjetne inteligencije koji analiziraju postojeće podatke te optimiziraju ponudu proizvoda i cjenovnih modela. Isto tako, sustavi umjetne inteligencije koji se koriste za generiranje reklamnih i drugih sadržaja na temelju postojećih podataka načelno ne spadaju u rizične kategorije. No ako se za određeni sustav umjetne inteligencije za opću upotrebu može utvrditi kako vrši široki utjecaj i time predstavlja sistemski rizik, Uredba nameće dodatne obveze na strani korisnika kao što je slučaj kod kategorija višeg rizika.

Uredba također traži da svaku automatiziranu odluku sustava umjetne inteligencije prethodno treba odobriti čovjek. Iako AI ubrzava obradu podataka i procjene, osiguratelji i dalje trebaju donositi sve relevantne odluke, osobito ako se njima reguliraju prava i obveze osiguranika.