Firmy nie szczędzą wydatków na sztuczną inteligencję. Według raportu 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. Wgląd w skalę inwestycji dają z kolei dane SkyQuest Technology Group, według których rynek samych tylko narzędzi AI do zarządzania ryzykiem ma wzrosnąć do 2030 r. sześciokrotnie w porównaniu z 2022 r. – do poziomu 68,5 mld USD w skali globalnej.
– 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. Warto też zauważyć, że nie tylko przedsiębiorcy inwestują w AI do zarządzania ryzykiem. Również rynek ubezpieczeń intensywnie korzysta z tych rozwiązań. Skoro zatem eksperci od oceny ryzyka chętnie z nich korzystają, to tym bardziej powinni zwrócić na nie uwagę przedsiębiorcy. Zwłaszcza że wpływają one wymiernie na budżet firmy, także w wydatkach na ubezpieczenia – zauważa Mateusz Bartoszcze, broker ubezpieczeniowy, Z-ca Dyrektora Oddziału Kraków EIB SA.
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.
Jak sztuczna inteligencja pomaga zarządzać ryzykiem?
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.
– Nie możemy też zapominać o istotnej roli, jaką AI może odegrać w momencie wychwycenia nieprawidłowych parametrów, takich jak np. drgania, temperatura, przejrzystość powietrza, jak i kiedy dojdzie już do ziszczenia wytypowanych ryzyk. Automatyzacja procesu reakcji, jak np. natychmiastowe powiadomienie odpowiednich służb ratunkowych, często decyduje o rozmiarze potencjalnych szkód i strat. Minimalizuje zatem czas powrotu do codziennego funkcjonowania po incydentach. Trzeba także pamiętać o tym, że o jakości działania sztucznej inteligencji decyduje to, jakie i ile danych do przetworzenia jej „wgramy”. W końcu mimo określenia „inteligencja”, narzędzia te analizują wyłącznie te informacje, które jej przekażemy. Prowadzona przez nie analiza nie wyjdzie poza ściśle określony katalog danych, który ma za zadanie monitorować. Zatem, im więcej uwagi poświęcimy scenariuszom potencjalnych zdarzeń, które zaprogramujemy, tym lepiej AI będzie pełniła swoją funkcję – mówi Mateusz Bartoszcze z EIB SA.
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.