Využití robotizace u pojišťoven na domácím trhu je zatím poměrně nízké, soudí partner poradenské společnosti PwC Petr Ložek. Významnější české pojišťovny zatím její zavedení zvažují, případně dochází k pilotnímu testování. Přitom robotizace má řadu výhod, například standardizaci procesů či snížení rizika podvodů.

HN: Jak pronikají firmy z oblasti fin-techu do pojišťovnictví a proč se pojišťovnám spolupráce s nimi, případně jejich akvizice vyplatí?

Obecně lze říci, že fin-tech nebo také insure-tech firmy, jak se specificky v oblasti pojišťovnictví nazývají, se spíše snaží vytvářet řešení, která by poskytovaly tradičním pojišťovacím společnostem a doplňovaly a rozšiřovaly tak jejich služby, než aby s nimi soupeřily. To primárně souvisí s významnou bariérou vstupu na pojišťovací trh, kde pojišťovny musí disponovat licencí, kapitálem a mají řadu dalších povinností.

Pojišťovnám se spolupráce s insure-tech firmami vyplatí, protože mají přístup k řešením, která by samy neměly schopnost nebo kapacitu vytvořit, nebo by jim to trvalo neúměrně dlouho a stálo příliš mnoho peněz. Jiná otázka je, jak jsou pojišťovny připraveny na spolupráci s insure-tech společnostmi, jak jsou schopny upravit své obchodní modely a zapracovat nové technologie do svých aplikací.

Petr Ložek

Působí v oblasti consultingu více než 20 let. Věnuje se zejména finančním službám a technologickému poradenství. Pracoval pro většinu významných bankovních a pojišťovacích skupin v regionu střední Evropy a podílel se na řadě technologických projektů.

HN: V souvislosti s různými obory se hodně mluví o robotizaci. Kam až v případě pojišťovnictví dospěla a co všechno může dělat?

Robotizace obecně řečeno umožňuje nahradit jakékoliv činnosti prováděné člověkem za předpokladu, že je plně algoritmizovatelná, tedy že běží podle přesně daných pravidel. V pojišťovnách je potenciální možnost využití velmi široká. V první řadě to jsou takzvané backofficové činnosti nevyžadující přímou komunikaci s klientem. Jde zejména o robotizaci schvalování pojistných smluv, robotizaci provádění servisních změn na smlouvách a robotizaci likvidace pojistných událostí.

Toto všechno jsou činnosti, které běží podle daných pravidel. V současné době jsou převážně vykonávány lidmi, ačkoliv již existují vyspělé technologie k jejich robotizaci. Dále to potenciálně může být, a některé pojišťovny v zahraničí s tím již experimentují, i robotizace prodejní konverzace s klientem (takzvaní chatboti).

HN: Co všechno dnes z této oblasti české pojišťovny využívají?

Pokud robotizaci budeme striktně vnímat přes takzvané RPA technologie (robot process automation), tak je zatím využití relativně nízké. V podstatě všechny významnější české pojišťovny využití robotizace zvažují, některé se pustily do pilotního ověřování, ale významnější nasazení zatím nenalezneme.

HN: Vyplatí se robotizace a automatizace i v zemích s nízkými platy, jako je Česko? Kolik roboti stojí, jsou levnější než lidé?

Platy nahrazovaných zaměstnanců jsou samozřejmě významným parametrem výhodnosti zavedení robotizace. Je ale i řada dalších parametrů, které je nutné zohlednit − další náklady, mimo plat, spojené se zaměstnanci, náklady na případné propouštění lidí, komplexita a frekvence robotizovaných procesů, náklady na licence k získání a používání robotů, náklady na zaměstnance, které si naopak pojišťovna musí k provozu robotů pořídit.

Úspora nákladů na zaměstnance navíc není jediným možným přínosem robotizace pro pojišťovny. Mezi další patří snížení operačního rizika, protože robot nedělá chyby, není nemocný, dále standardizace procesu, jelikož robot vždy pracuje stejně, a také snížení rizika podvodů provedených zaměstnanci.

Rozhodně platí, že pro české pojišťovny je s ohledem na úroveň českých platů nalezení vhodných oblastí pro robotizaci složitější, než je tomu například u pojišťoven ve Velké Británii nebo ve Švýcarsku. Na druhou stranu i u českých pojišťoven jsou zcela jistě procesy, které se vyplatí robotizovat. Podle mých zkušeností se u většiny českých pojišťoven dají nalézt procesy, u kterých se náklady na robotizaci vrátí již během půl roku od zavedení.

HN: Řeší finanční instituce, co se zaměstnanci, pokud je nahradí stroje? A nebude to nakonec celé nákladnější, protože lidé, kteří se budou muset o automaty starat, budou muset být kvalifikovanější, a tím pádem i dražší?

Robotizace z tohoto pohledu nepředstavuje žádný historický předěl. Pojišťovny se od nepaměti snaží optimalizovat procesy, zvyšovat míru automatizace a snižovat potřebu lidské práce. Z tohoto pohledu jsou přístupy k nakládání s uvolněnou kapacitou zaměstnanců standardní.

Je vhodnější lidi přesunout na nově vzniklé činnosti, i kvůli pokrytí budoucího růstu firmy, namísto nabírání nových. Až poslední možností je propouštění. Musíme si uvědomit, že proti trendu robotizace působí další faktory, které naopak pracnost a potřebu lidské práce v pojišťovnách zvyšují. Například stále rostoucí míra komplexity procesů a IT systémů a přibývající regulace trhu.

HN: Klíčem k úspěchu pojišťoven je mimo jiné správné roztřídění klientů. Tedy odlišení těch rizikovějších od méně rizikových… Kam až mohou ve snaze získat data pojišťovny zajít?

Nové typy datových zdrojů určitě budou ovlivňovat modely oceňování rizikovosti klientů. Kromě dat ze sociálních sítí, která nepochybně mají vysokou predikční sílu, se nabízejí i další zdroje − data od ostatních poskytovatelů služeb, jako jsou banky či telekomunikační operátoři, kteří vědí mnoho o charakteristice klientů. Například i o charakteru místa, kde se pojišťovaný majetek nachází. Rozsáhlejší soubor informací o zákazníkovi mohou pojišťovny používat nikoli pouze k určení velikosti rizika, ale i pro nastavení správné výše pojistného s ohledem na to, jak je klient citlivý na cenu. Jde i o kvalitnější predikci podvodných pojistných událostí.

HN: Jak moc si různé generace klientů váží osobních dat. Jsou ochotni je s pojišťovnou za výhodnější služby "zobchodovat"?

Obecně platí, že zákazníci jsou ochotni sdílet osobní data výměnou za cenu. Podle našich zkušeností není věk tím jediným a ani hlavním parametrem určujícím ochotu klientů data sdílet. Mezi další parametry patří vzdělání, cenová citlivost a geografická lokace.