Na drugem dnevu Dnevih zavarovalništva o umetni inteligenci in vlogi človeške presoje

Portorož, 5. junija – Drugi in zaključni dan 32. Dnevov zavarovalništva, ki jih je organiziralo Slovensko zavarovalno združenje, je bil posvečen vprašanju, kako umetna inteligenca spreminja zavarovalniško dejavnost in kakšno vlogo pri tem še naprej ohranja človeška presoja. Program se je začel s predstavitvijo ob posvetitvi Ivu Lahu, pionirju slovenskega aktuarstva, nadaljeval pa s primeri praktične uporabe umetne inteligence v poslovanju podjetij in zavarovalniški dejavnosti, kjer so govorci predstavili tako priložnosti tehnologije, kot tudi nova tveganja, ki jih prinaša.

Drugi dan konference je s panelom, posvečenim spominu na Iva Laha, uvedel dr. Janez Komelj, strokovnjak na področju zavarovalništva, ki je zbrane popeljal skozi življenje in delo enega najpomembnejših slovenskih aktuarjev. Lah, ki je živel med letoma 1896 in 1979, je bil eden utemeljiteljev aktuarske vede pri nas, v svetovnem merilu pa se je uveljavil z Lahovimi števili, ki jih je uvedel v statistiko in aktuarsko matematiko ter po katerih je še danes prepoznaven v strokovni literaturi.

Zaposleni si želijo biti slišani

Drugi panel se je posvetil občutku odtujenosti, ki ga številni doživljajo tako v družbi kot na delovnem mestu, in vprašanju, kako med ljudmi znova vzpostaviti pristno povezanost. Christine Armstrong, pisateljica in svetovalka za prihodnost dela, je opozorila, da »v povprečni desetčlanski ekipi zgolj dva člana pravita, da sta na pravem delovnem mestu in povsem predana svojemu delu, medtem ko vsi drugi ostajajo precej negotovi,« ter se navezala na raziskavo družbe McKinsey & Company, po kateri kar 49 % zaposlenih od svojih nadrejenih najbolj pričakuje prav to, da bi prisluhnili njihovim pogledom in izkušnjam, hkrati pa le 20 % vprašanih ocenjuje, da to dejansko počnejo.

Umetna inteligenca že zaznava tveganja, preden se ta pokažejo

V drugem delu programa so govorci predstavili konkretne primere uporabe umetne inteligence v praksi. »Klasični okviri obvladovanja tveganj v zavarovalnicah ne zadostujejo več, saj tveganja niso več linearna in so med seboj ločena,« je opozoril prof. dr. Timotej Jagrič z Ekonomsko-poslovne fakultete Univerze v Mariboru in predstojnik Inštituta za finance in umetno inteligenco. Na inštitutu so razvili orodje Global Risk Radar, ki na podlagi registra več kot 2.000 različnih vrst tveganj z uporabo umetne inteligence mesečno analizira dogajanje v poslovnem okolju, zaznava nastajajoča tveganja še preden se ta v celoti odrazijo v poslovanju podjetij ali na finančnih trgih.

Uporaba umetne inteligence se vse bolj uveljavlja tudi na področju odkrivanja prevar, kjer zavarovalnicam pomaga pri obdelavi ogromnih količin nestrukturiranih podatkov oziroma t. i. temnih podatkov, ki so bili doslej pogosto neizkoriščeni. »Z njihovo segmentacijo, razvrščanjem in opisovanjem je mogoče podatke pripraviti tako, da jih modeli lažje prepoznajo in analizirajo, izvlečene informacije pa nato uporabiti za optimizacijo in avtomatizacijo poslovnih procesov,« je dejal David Sluga iz Zavarovalnice Triglav, ob tem pa opozoril, da uporaba umetne inteligence odpira tudi nova tveganja, za katera morajo podjetja sama vzpostaviti ustrezne varovalke in nadzorne mehanizme.

Sklepno predavanje je bilo namenjeno pogledu v bližnjo prihodnost umetne inteligence, ki ga je predstavil Richard Pugh, vodja področja podatkov in umetne inteligence pri tehnološkem podjetju Endava, ki razvija programsko opremo in podjetjem po svetu pomaga pri digitalni preobrazbi. »Danes se največkrat še vedno znajdemo v vlogi tistih, ki preverjajo in potrjujejo izsledke umetne inteligence, pri čemer velik del nezaupanja izvira iz pomanjkljivosti sedanjih sistemov in ne upošteva hitrosti, s katero se tehnologija izboljšuje,« je dejal ter spomnil, da umetna inteligenca vse bolj deluje, kot skupina različnih agentov, ki znajo drug drugemu pregledovati, povzemati in presojati delo. Dodal je, da so spremembe na tem področju tako hitre, da je mogoče agentu namesto natančnega seznama opravil možno zadati zgolj cilj oziroma namen, nato pa ga pustiti delovati samostojno in se k njemu vrniti šele, ko je naloga opravljena.