Etikett: Andrew Pollard

”Så kan försäkringsbranschen hantera klimatrisker med AI”

Posted on mars 13, 2025 by Gunnar Loxdal - Allmänt

Extremväder och klimatförändringar skapar en ny verklighet för försäkringsbranschen. För att möta de nya utmaningarna krävs en ny strategi där AI och avancerad dataanalys spelar en avgörande roll, menar Andrew Pollard, försäkringsspecialist på SAS Institute.

I Kalifornien har ökade brandrisker lett till att många försäkringsbolag har dragit sig ur marknaden. Mellan 2020 och 2022 vägrade försäkringsbolagen att förnya nästan tre miljoner husägarförsäkringar i delstaten. I vissa av de mest utsatta områdena har upp till 70 procent av hemförsäkringarna sagts upp, vilket lämnar fastighetsägare utan skydd och påverkar hela fastighetsmarknaden. Situationen har beskrivits som en ”grön svan” – en klimatrelaterad kris som kan få långtgående ekonomiska konsekvenser.

Sverige är inte förskonat från liknande problem. Vid översvämningarna i Gävle 2021 uppgick skadekostnaderna till 1,6 miljarder kronor och över 80 procent av skadorna var så kallade baktrycksskador där vatten trycktes in i fastigheter via avloppssystemet.

Försäkringsbolag har krävt Gävle kommun på ersättning eftersom bristfällig infrastruktur anses ha förvärrat skadorna. Samtidigt byggs det fortfarande bostadsområden i låglänta och kustnära områden, trots att havsnivån väntas stiga.

AI och dataanalys skapar bättre riskbedömningar

Traditionella riskmodeller ger begränsad nytta för att hantera den ökade komplexiteten i klimatrelaterade skador. AI förändrar detta genom att analysera stora mängder data från flera källor i realtid.

Vid en försäkringsbedömning av översvämningsrisker i kustnära områden kan en AI-modell sammanställa data från meteorologiska institut om nederbörd och stormmönster, satellitbilder och topografiska kartor samt historiska försäkringsskador och fastighetsvärderingar. Genom att kombinera dessa källor kan AI identifiera tidiga varningssignaler för översvämningar och skapa mer exakta prognoser. Detta leder till bättre riskbedömningar, mer rättvis premiering och starkare incitament för skadeförebyggande åtgärder.

För svenska förhållanden innebär detta att försäkringsbolag kan göra mer detaljerade bedömningar av vilka områden som riskerar att drabbas av skyfall och baktrycksskador. Det kan också hjälpa kommuner att identifiera vilka infrastruktursatsningar som krävs för att hantrera översvämningsrisker.

IoT och realtidsdata revolutionerar försäkringsbranschen

För att göra väderrelaterade riskbedömningar ännu mer exakta krävs realtidsdata. Här spelar Internet of Things (IoT) en nyckelroll. I North Carolina har myndigheter implementerat ett prediktivt översvämningssystem baserat på solcellsdrivna IoT-sensorer och AI-analys. Genom att samla data i en plattform kan de se exakt när och var översvämningar kan uppstå, vilket möjliggör snabbare respons och bättre skydd för invånare och infrastruktur.

I Sverige kan liknande lösningar användas för att förutsäga hur extrema skyfall påverkar enskilda områden och hur vattenflödena rör sig genom kommunala avloppssystem. Det skulle kunna ge ett tidigt varningssystem för att minska baktrycksskador i fastigheter och möjliggöra mer effektiv vattenhantering.

Parametrisk försäkring – en modell för framtiden

Klimatförändringarna har även lett till nya försäkringsmodeller. En av de mest lovande är parametrisk försäkring, där utbetalningar sker automatiskt när en förutbestämd händelse inträffar, till exempel en viss mängd nederbörd eller en jordbävning över en viss magnitud.

Den globala marknaden för parametrisk försäkring omsatte 11,7 miljarder dollar år 2021 och väntas växa till 29,3 miljarder dollar år 2031. Fördelarna är tydliga: snabbare utbetalningar, förenklade skadeprocesser och större transparens. För att denna modell ska fungera krävs dock tillförlitlig data och avancerade AI-modeller som säkerställer att parametrarna är korrekt definierade och speglar verkliga risker.

I Sverige skulle parametrisk försäkring kunna bli särskilt relevant för fastighetsägare i översvämningsdrabbade områden. Istället för att hantera långa skadeutredningar skulle försäkringstagare få snabb ekonomisk kompensation baserat på verifierbara data, vilket kan vara avgörande för att snabbt kunna åtgärda skador och återuppbygga.

Framtidens försäkring kräver teknikinvesteringar

Vi befinner oss i en ny situation där data, AI och IoT radikalt kan förändra hur försäkringsbranschen arbetar. Riskbedömningar kan bli mer exakta och individanpassade, skadeförebyggande åtgärder kan bli mer effektiva och kostnadsbesparande, och försäkringsmodeller kan bli snabbare, rättvisare och mer transparenta.

För att lyckas behöver försäkringsbolag gå bortom traditionella metoder och investera i teknik som möjliggör bättre beslut och smartare lösningar. AI och IoT kan hjälpa till att identifiera riskområden, optimera prissättning och förhindra skador innan de inträffar.

De aktörer som tar ledningen i denna transformation kommer inte bara att hantera de klimat- och väderrelaterade riskerna bättre utan även stärka sin konkurrenskraft i en alltmer osäker värld. För svensk försäkringsbransch är det dags att ta steget in i framtiden – och göra AI och dataanalys till en självklar del av arbetet med klimatrisker.

Andrew Pollard
försäkringsspecialist
SAS Institute

”Så kan branschen hantera fem utmaningar med AI och dataanalys”

Posted on november 8, 2024 by Gunnar Loxdal - Allmänt

AI möter i dag ökad kritik för de risker som tekniken kan medföra. Samtidigt är det uppenbart att när AI, dataanalys och digitala lösningar används på rätt sätt, kan de bidra till att lösa många av branschens centrala problem. Det skriver Andrew Pollard, rådgivare för försäkringsbranschen på SAS Institute.

Miljontals människor förlitar sig dagligen på försäkringsbolag, samtidigt som branschen i dag har stora utmaningar.

Ett tydligt tecken på detta är att försäkringsersättningarna i Sverige har ökat kontinuerligt sedan 2014. Enligt statistik från Svensk Försäkring, branschorganisationen för privata försäkringsbolag, har de årliga utbetalningarna ökat från knappt 200 miljarder kronor 2014 till nästan 360 miljarder kronor 2023.

Väderrelaterade katastrofer och ekonomiska nedgångar har bidragit till högre premier och självrisker. Analytiker varnar för att kombinationen av dessa problem riskerar att leda till en ohållbar situation på lång sikt. Därför hoppas många att generativ AI ska erbjuda snabba lösningar. Men de algoritmer som används kritiseras, inte minst för att uppvisa partiskhet i bedömningarna.

Verkligheten är dock mer nyanserad än vad kritikerna antyder. Det är sant att det finns utmaningar att övervinna med AI och dataanalys. Men med lämpliga etiska överväganden och respekt för individers livssituationer, kan AI bli en trovärdig lösning som både levererar insikter och den flexibilitet som krävs för att transformera försäkringsbranschen.

Här följer en översikt över hur AI och dataanalys kan bidra till att hantera de fem största problemen som försäkringsbolag står inför i dag:

Datakaos i väntan på reglering
Bristen på tydlig lagstiftning för datahantering skapar oro kring hur data används i AI, särskilt inom en bransch där regelefterlevnad är avgörande. EU:s AI-förordning är ett steg i rätt riktning, men lagstiftningen kring AI och data förändras snabbt vilket innebär att försäkringsbolag ofta tvingas skapa egna riktlinjer. Genom att säkerställa hög datakvalitet kan försäkringsbolagen minska felaktigheter, förbättra beslutsfattandet och öka produktiviteten.
Algoritmernas påverkan på riskhantering
Den ökade användningen av AI, särskilt generativ AI, har väckt farhågor om hur algoritmer påverkar riskbedömningar. För att AI ska fungera på ett tillförlitligt sätt krävs en robust infrastruktur samt transparens och förmågan att förklara resultaten från AI-modellerna. Att integrera AI-lösningar med befintliga system och använda syntetiska data kan stärka personlig integritet samtidigt som prissättningen optimeras.
Att minska skadeersättningsnivåerna
Försäkringsbolagens roll är att ge skadeersättning vid behov, men med AI kan de i allt högre grad hjälpa kunder att undvika skador. Ett exempel är att WHO rapporterar att 30 procent av cancerfallen och 80 procent av kroniska sjukdomar globalt är kopplade till levnadsvanor som kan undvikas. Genom att använda data de har tillgång till, kan försäkringsbolag erbjuda hälsorådgivning via mobilappar. Försäkringsbolag kan även erbjuda rådgivning om miljöfrågor, sociala frågor och styrning (ESG, environmental, social, governance). En modell med försäkringsbolag som aktiva partner är fullt möjlig.
Att upptäcka bedrägerier och risker
Försäkringsbolag har idag möjlighet att nå sina kunder var som helst via mobila lösningar, men har ännu inte fullt ut utnyttjat detta för att bekämpa bedrägerier och identifiera risker. Genom att utveckla användarvänliga och molnbaserade system kan de förbättra riskhanteringen och samtidigt erbjuda konkurrenskraftiga premier.
Att utnyttja potentialen inom livförsäkringar
Försäkringsbolag har traditionellt fokuserat på sakförsäkringar, men den marknaden har blivit allt mer utmanande. Samtidigt ökar livslängden globalt, vilket öppnar nya möjligheter. Ett exempel är efterlevandeskydd, där många saknar skydd om en familjemedlem avlider, vilket ofta leder till ekonomiska svårigheter. Med hjälp av kvalitativ data kan försäkringsbolagen nå ut till potentiella kunder för att erbjuda detta skydd.

För att möta de miljömässiga, ekonomiska och etiska utmaningarna krävs nytänkande och mod. AI kommer att spela en avgörande roll i denna omvandling.

Teknikbaserade lösningar ger både etablerade och nya aktörer möjligheten att skapa tryggare och mer hållbara försäkringsmodeller.

Andrew Pollar
rådgivare inom försäkringsbranschen
SAS Institute

”Så skapar digitaliseringen nya affärsmodeller för försäkring”

Posted on oktober 4, 2024 by Gunnar Loxdal - Allmänt

På några års sikt kommer digitaliseringen att förändra försäkringsbranschen att i grunden. Digitaliseringen i kombination med AI kommer också att skapa helt nya affärsmodeller. Men det är inte bara tekniken som har betydelse, utan det avgörande blir att försäkringsbolagen förmår att utveckla organisationen, företagskulturen och kompetensen för att kunna tillämpa ny teknik, skriver Andrew Pollard, rådgivare för försäkringsbranschen på SAS Institute, i en debattartikel för Sak & Liv.

Den nyligen publicerade rapporten från SAS och IDC, ”Welcome to the Era of Digital Business for Insurance: A Path to a Future Beyond Digital Transformation”, sammanfattar en förändringsresa för försäkringsbranschen i tre faser.

Detta är de tre faser som varje försäkringsaktör behöver förbereda sig för:

Fas 1: Digitaliserade försäkringar (2024)

Denna fas innebär att försäkringsbolag proaktivt utvecklar digitala lösningar över hela värdekedjan, vilket möjliggör smidigare arbetsprocesser. Istället för att se digitalisering som ett störningsmoment, börjar bolagen se det som en möjlighet att anpassa sig till förändrade marknadsförhållanden.

Fas 2: Proaktiva digitala lösningar i hela värdekedjan (2025-2027)

Här övergår vi till en modell där tjänster och produkter inte bara erbjuds isolerat utan som delar av ett större ekosystem. Affärsmodellen bygger på samproduktion av hybridtjänster tillsammans med både traditionella och icke-traditionella aktörer.

Vi har redan sett initiativ i den här riktningen, men i dagsläget finns flera hinder som gör att utvecklingen inte har tagit fart ordentligt. Ett exempel är brist på överenskommelser om hur data ska delas på säkra sätt mellan deltagare i ekosystemet. Ett annat exempel är det saknas underliggande kostnads- och incitamentsstrukturer som stödjer ekosystem. Dessutom finns en inneboende komplexitet för riskbedömningar. Sammantaget har de här hindren gjort att försäkringsbranschen ännu inte accepterat modellen med ekosystem fullt ut.

Men acceptansen kommer.

Fas 3: AI-baserade försäkringar (från 2028)

Den tredje fasen markerar en fullständig transformation, där försäkringar blir en integrerad del av våra liv. AI kommer att spela en central roll i att analysera och förstå kundernas behov på djupet, vilket möjliggör sömlöst integrerade produkter och tjänster som är exakt anpassade efter kundens situation.

Försäkringsbranschens digitala utveckling kommer inte att ske av sig självt. Det krävs omfattande planering, investeringar och effektiv förändringshantering. Ett framgångsrikt genomförande kräver engagemang från alla delar av ett försäkringsbolag. Genom att integrera mänskliga insikter med AI kan försäkringsbolagen inte bara överleva, utan också bli konkurrenskraftiga.

Men även om avancerad dataanalys och AI kommer att forma digitaliseringen i försäkringsbranschen, så är det organisation, kultur och kompetens för att tillämpa ny teknik i den dagliga verksamheten som blir avgörande.

Andrew Pollard
rådgivare för försäkringsbranschen
SAS Institute

”Så kan digitaliseringen skapa värde för försäkringsbolagen”

Posted on juni 7, 2024 by Gunnar Loxdal - Allmänt

Digitaliseringen innebär möjligheter för försäkringsbolagen att utvinna värde från sina data — bland annat när det gäller skadereglering, värdering av försäkringsobjekt och utveckling av nya produkter och tjänster. Men det krävs omfattande datamängder av hög kvalitet för att kunna dra nytta av utvecklingen, skriver Andrew Pollard, rådgivare för försäkringsbranschen på SAS Institute.

När analysföretaget IDC rankar de ekonomiska fördelarna med digitalisering för försäkringsbolag toppas listan av dynamiska prismodeller.

Tvåa är “data monetization”, vilket kan betyda olika saker: allt från att använda data för att effektivisera verksamheten till att sälja data när det är lämpligt.

Andra intäktskällor som nämns är ett branschspecifikt ekosystem, att skapa nya digitala tjänster, att erbjuda APIer och färdiga mjukvaror, samt att kunna interagera direkt med slutkunder.

I de flesta av de ovannämnda fallen kommer AI in som möjliggörare. Men användningen av AI är än så länge begränsad hos många försäkringsföretag. Det råder dock ingen tvekan om att tekniken snart kommer att bli en helt central del av branschens utveckling. En effektiv hantering av data kan ge försäkringsbolag en djupare insikt i kundbeteenden, risker, ärenden och finansiella frågeställningar, samt effektivisera processen för skadereglering. Grundläggande för detta är en god datahantering, som inte bara omfattar hantering av skillnader mellan olika geografiska marknader och ärenden, utan även säkerställer datakvaliteten för att möjliggöra användning av avancerad dataanalys och AI.

Det bör påpekas att investeringar i AI och dataanalys innebär kostnader. Enligt IDC förväntas utgifterna för digitalisering bland europeiska företag öka med 29 procent mellan 2024 och 2026.

För att lyckas med datahantering inom försäkringsbranschen krävs en funktionell dataplattform, helst en som kan integreras med eller innehåller verktyg för AI och dataanalys.

Modern datahantering genomförs med fördel i molnet. Även om vissa försäkringsbolag redan har börjat flytta sina it-miljöer dit står många inför ett omfattande arbete med att migrera. Molnflytten innebär inte endast en omställning från fasta till löpande kostnader och en möjlighet att fokusera mer på kärnverksamheten, utan också en anpassning till där utvecklingen av nya avancerade it-lösningar och dataanalyser sker i dag.

När processer för datahantering väl är på plats öppnas goda möjligheter för försäkringsbolag att utvinna värde från sina data.

Detta kan exempelvis omfatta skadereglering, försäkringstrender, värdering av försäkringsobjekt och utveckling av nya produkter och tjänster.

För detta krävs stora datamängder av hög kvalitet. Om datamängden är för liten eller bristfällig blir det omöjligt att identifiera de mönster och insikter som kan tillföra verkligt värde till verksamheten.

Behovet av data och dess kvalitet varierar självklart från fall till fall.

Försäkringsbolagen har fördelen av att redan besitta stora mängder data om kunder, skador, försäkringsobjekt med mera. Nu är utmaningen att organisera och hantera denna data med lämpliga verktyg för att fullt ut nyttja AI:s och dataanalysens potential!

På operativ nivå är hanteringen av krav i försäkringsärenden ett utmärkt exempel. Otillräckliga data resulterar i långsamma processer och ökad bedrägeririsk, vilket försämrar kundupplevelsen och ökar risken för att försäkringsbolaget betalar ut högre belopp än nödvändigt. Även om förlusten per ärende kan vara liten ackumuleras det totala läckaget snabbt.

På strategisk nivå möjliggör stora datamängder av hög kvalitet en djupare förståelse för bolagets övergripande problematik och möjligheter, vilket i sin tur förbättrar chanserna för långsiktig utveckling och hållbarhet.

När dataanalys guidar försäkringsbolagens beslut, både på operativ och strategisk nivå, är det ett tecken på digitalt företagande. I en digital affärsmodell måste ledningen inse att datahantering, dataanalys och AI inte bara är en post i it-budgeten, utan istället en kärnverksamhet som övriga funktioner hänger på. Därför blir omprövning av budgeteringen en viktig fråga för försäkringsbolag som tar sin digitala transformation på allvar.

Dessutom är etiken en nödvändig aspekt för att verkligen kunna tala om god datahantering. Hela försäkringsbranschen måste enas om ramar och riktlinjer, särskilt med tanke på att kommande europeiska regelverk kräver branschens engagemang för att tydliggöra nödvändig etisk datahantering inom försäkringssektorn.

Lyckligtvis har försäkringsbranschen lång erfarenhet av att föra etiska diskussioner kring sin verksamhet.