Mniej rutyny przy szkodach, wnioskach i obsłudze klienta w bankach i ubezpieczeniach

AI jest już w codziennym użyciu w tej branży. Mniej jasne jest, czy się opłaca. W badaniu Cofinpro i VÖB-Service z 2025 roku 78% z 317 ankietowanych ekspertów z niemieckich banków deklaruje produktywne użycie AI, wobec 52% w 2023 roku, ale 70% inicjatyw AI działa w izolacji. W panelu zakładów IAB za 2025 rok, opublikowanym w 2026 roku, 50% zakładów z branży finansowej i ubezpieczeniowej korzysta z generatywnej AI, więcej niż w jakiejkolwiek innej branży poza informacją i komunikacją z 59%.

W badaniu Visa wśród decydentów europejskich banków z 2026 roku obniżenie kosztów jest najważniejszym celem dla 77% respondentów z Niemiec, a Visa zauważa, że wiele banków rozpoczęło projekty AI, ale korzyść ekonomiczna często pozostaje ograniczona. Gdy to działa, zmiana jest konkretna: szkody i wnioski trafiają do systemu spraw już posortowane i wypełnione, pracownicy znajdują właściwą wytyczną albo warunek produktu ze wskazanym źródłem zamiast przeszukiwać foldery, a klienci szybciej dostają precyzyjną odpowiedź. Każdą decyzję, która dotyczy klienta, nadal podejmują ludzie.

Skupiamy się na pracy, w której asystent albo agent AI przygotowuje, a człowiek decyduje. Zarządzanie wiedzą, przetwarzanie dokumentów i obsługa klienta mają własne strony w sekcji Zastosowania, podlinkowane na końcu tej strony.

Nie wszystko trzeba budować. Voiceboty do połączeń przychodzących to produkt specjalistyczny: Württembergische podaje, że czas oczekiwania skrócił się o jedną trzecią dzięki agentowi AI, który klasyfikuje i przekierowuje połączenia, a nienazwany niemiecki ubezpieczyciel zdrowotny podaje wskaźnik automatyzacji 71,4% dla zgłoszeń zwolnień lekarskich, oba przypadki według dostawcy Parloa z 2025 roku. Zapytaj dostawcę swojego systemu bankowego, polisowego albo szkodowego, co już oferuje. Budujemy tam, gdzie muszą spotkać się twoje dokumenty, reguły i systemy spraw, i testujemy to, co kupujesz.

• Asystenci wiedzy dla likwidatorów szkód, pracowników kredytowych i doradców: odpowiedzi z ogólnych warunków ubezpieczenia, wytycznych kredytowych, kart produktów i okólników wewnętrznych, ze wskazanym akapitem źródłowym i z poszanowaniem uprawnień każdego użytkownika. W badaniu Cofinpro i VÖB-Service z 2025 roku 59% wskazało inteligentne wyszukiwanie informacji jako zastosowanie AI.
• Przyjmowanie szkód i wniosków: agent czyta przychodzącą korespondencję, formularze i załączniki, oznacza duplikaty, wyciąga numer polisy albo klienta, daty i kwoty i zakłada wstępnie wypełnioną sprawę dla likwidatora. W badaniu Sollers Consulting z 2025 roku wśród 35 ubezpieczycieli z kilku krajów około 64% używa AI w likwidacji szkód, a 69% do ekstrakcji danych.
• Kontrola dokumentów przygotowująca pracę kredytową i underwriting: kompletność dokumentacji, liczby z pasków wynagrodzeń, sprawozdań rocznych albo operatów szacunkowych porównane z deklaracjami klienta i lista rozbieżności dla osoby, która decyduje. W badaniu Cofinpro wśród szefów działów kredytowych z 2025 roku analiza dokumentów była na pierwszym miejscu wśród zastosowań o największym potencjale, z wynikiem 44%. Kontrola tylko przygotowuje. Niczego nie ocenia i o niczym nie decyduje.
• Projekty odpowiedzi w obsłudze klienta: odpowiedzi na e-maile i wiadomości z portalu przygotowane z zatwierdzonych tekstów i sprawy klienta, sprawdzane i wysyłane przez człowieka. W badaniu konsumenckim Bitkom z 2026 roku 43% pozwoliłoby AI odpowiadać na pytania o istniejącą ochronę ubezpieczeniową, ale tylko 15% uważa, że AI doradza lepiej niż człowiek.
• Testy systemów AI, które już działają u ciebie albo które kupujesz: testy akceptacyjne i testy odporności na ataki na twoich własnych sprawach, żebyś mógł pokazać nadzorowi i audytowi wewnętrznemu, jak system się zachowuje.

BaFin oczekuje, że firmy finansowe będą testować swoje systemy AI. Jej wytyczne dotyczące ryzyk ICT przy stosowaniu systemów AI w firmach finansowych z 18 grudnia 2025 roku nie są wiążące, dotyczą instytucji CRR i ubezpieczycieli objętych Solvency II i wpisują się w DORA. Obejmują cały cykl życia systemu AI, ryzyko dostawców zewnętrznych ICT, nadzór człowieka nad samoobsługowymi asystentami AI, testy odporności na ataki, testy warunków skrajnych na zmienionych danych i udział producenta systemu w testach. Bundesnetzagentur potwierdziła w 2026 roku, że BaFin pozostaje organem właściwym dla firm finansowych na gruncie AI Act.

AI Act wymienia ocenę zdolności kredytowej oraz ocenę ryzyka i ustalanie cen w ubezpieczeniach na życie i zdrowotnych wśród zastosowań wysokiego ryzyka. Podmiot stosujący taki system musi między innymi powierzyć nadzór przeszkolonym osobom, używać go zgodnie z instrukcją dostawcy, monitorować go i przechowywać jego logi. Po Digital Omnibus obowiązki te mają zastosowanie od 2 grudnia 2027 roku. Nie budujemy systemów, które oceniają zdolność kredytową albo ustalają składki w ubezpieczeniach na życie lub zdrowotnych, i nie automatyzujemy takich decyzji. Nasze systemy przygotowują dokumentację dla osoby, która decyduje.

DORA, unijne rozporządzenie w sprawie operacyjnej odporności cyfrowej, ma zastosowanie, gdy pracujemy dla banku albo ubezpieczyciela. Jego zasady dotyczące ryzyka dostawców zewnętrznych ICT i twoje zasady outsourcingu obejmują naszą pracę, a sposób ich spełnienia uzgadniamy w umowie z twoim zespołem zarządzania outsourcingiem i bezpieczeństwa informacji.

Tajemnica bankowa i ochrona danych decydują o tym, gdzie dane mogą być przetwarzane, dlatego budujemy na twoim własnym koncie w chmurze albo na własnych serwerach. Ocena prawna należy do ciebie, przy wsparciu inspektora ochrony danych, działu compliance i prawników. Ta strona nie jest poradą prawną.

• Decyzje kredytowe, decyzje o ochronie, kwoty odszkodowań i ceny zostają przy twoich pracownikach.
• Człowiek sprawdza i wysyła każdą wiadomość do klienta. Tam, gdzie klienci rozmawiają bezpośrednio z asystentem, dowiadują się, że to AI, tak jak wymaga tego art. 50 AI Act od 2 sierpnia 2026 roku.
• Gdy klient sprzeciwia się wstępnej weryfikacji wspieranej przez AI, sprawę ponownie ocenia człowiek, a log pokazuje, z jakich dokumentów, pól i reguł korzystało przygotowanie.

System działa tam, gdzie twoje dane mogą być przetwarzane: na twoim własnym koncie w chmurze w regionie UE albo na własnych serwerach z modelem open-weight, czyli modelem, którego wagi możesz uruchomić na własnym sprzęcie. Wszystkie wywołania modeli przechodzą przez jedną bramkę LLM, czyli jeden kontrolowany punkt dostępu z kluczami, budżetami i logami, więc widzisz, które dane trafiły do którego modelu.

Łączymy systemy, w których praca już się odbywa: pocztę przychodzącą w Outlooku, system zarządzania dokumentami, taki jak d.velop albo ELO, SharePoint i udziały plików z wytycznymi i okólnikami, CRM, na przykład Salesforce, oraz system szkodowy, polisowy albo kredytowy przez interfejsy, które udostępnia. Uprawnienia pochodzą z tych systemów, więc pracownik widzi tylko to, co może otworzyć. Jeśli twoje systemy podstawowe prowadzi centralny dostawca usług IT, pracujemy przez interfejsy, które on udostępnia.

Agenci AI działają przez zatwierdzone narzędzia z własnymi uprawnieniami, a każdy krok, który zapisuje coś w sprawie albo wysyła wiadomość, czeka na zatwierdzenie człowieka. Logi zostają w twoim własnym magazynie, z okresem przechowywania uzgodnionym z inspektorem ochrony danych i radą zakładową.

Przed startem przeprowadzamy test akceptacyjny: stały zestaw twoich dawnych spraw ze znanymi poprawnymi wynikami, według progu zaliczenia uzgodnionego z biznesem, IT i osobami odpowiedzialnymi za ryzyko. Przy przyjmowaniu dokumentów mierzymy dokładność każdego pola, przy asystentach wiedzy to, czy odpowiedź i cytowane źródło są poprawne, a przy projektach odpowiedzi to, jak często pracownik może je wysłać bez zmian albo z drobnymi poprawkami.

Zgodnie z tematami wytycznych BaFin zestaw testowy obejmuje ataki, na przykład instrukcje ukryte w załączniku, oraz zmienione dane, na przykład nowy układ formularza albo nową generację produktu. Jeśli kupujesz model albo produkt, korzystamy z dokumentacji producenta i tam, gdzie to możliwe, angażujemy go w testy. Po starcie te same testy uruchamiamy po każdej zmianie modelu, promptów albo danych i porównujemy czas na sprawę z wartością wyjściową. Wyniki testów i logi są przechowywane tak, żeby audyt wewnętrzny mógł je prześledzić.

Zacznij od jednego procesu z wieloma podobnymi sprawami, z dokumentami, które już masz, i z jasno wskazaną osobą, która zatwierdza, na przykład od przyjmowania korespondencji szkodowej albo asystenta wiedzy dla wytycznych kredytowych. Podczas bezpłatnej 30-minutowej pierwszej rozmowy z inżynierem, która nie wymaga dostępu do twoich systemów ani danych, ustalamy, który proces pasuje, gdzie system ma działać i co ma mierzyć test akceptacyjny. Każdy kolejny krok ma stałą cenę, uzgodnioną na piśmie po pierwszej rozmowie.

Jeśli twoje zespoły już korzystają z narzędzi AI, bezpłatny przegląd wykorzystania AI daje ci jedną stronę o wydatkach i jakości, przygotowaną z eksportów, które sam wybierzesz.