Потенциальное влияние ИИ на страховую отрасль двоякое. Его применение поможет улучшить процесс страхования черех применение альтернативных технологий, принося пользу клиенту. При этом, это будет иметь более разрушительное воздействие путем введения новых рисков.
Однако такие риски могут быть распределены путем разработки потенциально новых страховых продуктов (особенно в области ответственности, несчастного случая, здоровья и жизни) для защиты бизнеса и потребителей.
БИЗНЕС-РИСКИ
Согласно недавнему опросу глобальных руководителей, 67% считают, что ИИ и автоматизация окажут негативное влияние на доверие заинтересованных сторон к их отрасли в течение следующих пяти лет.
ИИ подвержено бизнес угрозам, которые могут легко уравновесить огромные преимущества такой революционной технологии. Предприятия столкнутся с новыми сценариями ответственности при возможном смещении ответственности от человека к машине. Между тем, повышение взаимозависимости означает, что уязвимость автоматических, автономных или самообучающихся машин к сбоям или вредоносным кибер-актам будет только возрастать, как и потенциал для масштабных сбоев и последующих потерь, особенно если это будет касаться критической инфраструктуры, такой как ИТ-сети или электропитание.
Сценарии могут быть разные, к примеру, ошибка программирования или хакерская атака могут быть воспроизведены на многочисленных машинах или одна машина несколько раз повторяла ту же ошибочную деятельность, что приводило к непредвиденному накоплению потерь и трудностей в определении того, что пошло не так. Уже подсчитано, что крупная глобальная кибер-атака может вызвать убытки, превышающие 50 млрд долл. США. Однако даже перерыв на полдня у поставщика облачных услуг может привести к потере 850 миллионов долларов. Этот последний сценарий основан на оценке 50 000 компаний в финансовом, медицинском и розничном секторах, которые подверглись воздействию в течение 12 часов.
Несмотря на то, что ИИ можно использовать для обнаружения и предотвращения кибератак, возможно также и обратное. ИИ может способствовать более серьезным инцидентам за счет снижения стоимости разработки новых инструментов и средств для запуска атак. Его также можно использовать для разработки более целенаправленных атак. ИИ может также использоваться в будущем, чтобы ослабить механизмы киберзащиты, используя социальную инженерию, чтобы психологически манипулировать людьми в выполнении действий или разглашении конфиденциальной информации.
В конечном счете, независимо от причины, малейшая непреднамеренная ошибка, вызванная искусственным интеллектом, может быстро перерасти в крупный инцидент, повредив репутацию и, в конечном счете, сами основы бизнеса.
КОЛЛАПС НА РЫНКЕ ТРУДА
Одним из основных социальных последствий ИИ будет нарушение рынков труда. С одной стороны, ИИ будет способствовать поиску и даже замене отсутствующего таланта. С другой стороны, в будущем многие повторяющиеся работы, такие как почтовые служащие или туристические агенты, больше не смогут существовать.
Чтобы защитить граждан от потери дохода, правительства экспериментируют с различными формами государственных субсидий, когда повышенный налоговый доход от ИИ и продуктивности бизнеса, основанного на автоматизации, перераспределяется среди безработных или всего населения. Например, «универсальный базовый доход», который уже стал предметом голосования в Швейцарии, является наиболее обсуждаемой схемой субсидирования, включающей фиксированную сумму денег, перераспределяемую каждому гражданину независимо от социального статуса или дохода. В отсутствие или недостаточности таких поддерживаемых правительством формул, эволюция существующих страховых полисов защиты доходов, скорее всего, защитит от конкретных ситуаций безработицы, связанных с автоматизацией работы.
Автоматизация и ИИ обеспечат больше свободного времени и, следовательно, повысят вероятность запуска новых предприятий. Вероятно, будут введены новые виды инвестиционного покрытия для финансовой поддержки предпринимателей против рисков запуска новых предприятий. Например, Allianz X - это цифровая инвестиционная единица Allianz Group, которая инвестирует в стартапы, относящиеся к страховому сектору.
НОРМАТИВНОЕ НЕСООТВЕТСТВИЕ
Высокотехнологичные достижения в области ИИ увеличат проблемы правительств по защите потребителей от негативных последствий ненадлежащего использования технологий. Периодичность нормативных обновлений будет возрастать.
Регулирование защиты потребителей потребует тщательного понимания того, как агенты по продажам на основе ИИ влияют на решения потребителей. Поскольку действующие ИИ-агенты, выступающие в качестве «черных ящиков», дают рекомендации без четко объясняемых обоснований, могут появляться новые правила и правительственные директивы. Лучшим решением для управления рисками, вероятно, будет контроль, который будет обеспечен надзорными органами, которые контролируют и объясняют решения агентов ИИ.
Регулирование защиты данных будет больше сосредоточено на определении степени, в которой данные, особенно персональные данные, могут использоваться для развити интеллекта агентов ИИ. На самом деле, защита данных в Европе уже содержит заметные ограничения для внедрения систем ИИ. В будущем предприятиям необходимо будет сократить, хеджировать или, в худшем случае, финансово обеспечивать покрытие от рисков несоблюдения новых правил защиты данных.
ИЗМЕНЕНИЯ ОТВЕТСТВЕННОСТИ
Сам смысл и покрытие ответственности в будущем станут более сложными из-за возможного перехода ответственности от человека к машине и, следовательно, к производителю или ее поставщикам. Ответственность может быть связана с дефектом продукта. Это может быть также результатом ошибок связи между двумя машинами или между машиной и инфраструктурой. Случаи отзыва продукции могут стать более масштабными и более сложными. Если серия несчастных случаев вызовет опасения по поводу технологии ИИ между беспилотными автомобилями, это может спровоцировать массовый отзыв продуктов разных производителей и стран.
Автономное вождение – это, вероятно, самое известное предстоящее применение ИИ. Текущие полисы автомобильного страхования основаны на принципе, согласно которому владелец автомобиля несет ответственность, как за отдельные ошибки вождения, так и за недостатки транспортного средства в результате технического обслуживания.
При автономном вождении соотношение случаев, когда страховщики должны будут получать компенсацию от производителей автомобилей и поставщиков программного обеспечения для ИИ резко возрастет, поскольку человек-пользователь-пользователь часто будет не в курсе.
Поэтому, вероятно, будут приняты новые модели страхования ответственности, напоминающие ответственность за продукцию, когда производители берут на себя ответственность за дефекты продукта. Обязательное страхование автотранспортных средств будет затем распространяться на покрытие ответственности за продукцию, предоставляя автомобилистам покрытие, когда они передадут полный контроль над транспортным средством. В этом случае автомобилисты или страховщики будут полагаться на суды для применения существующих правил ответственности за продукцию в соответствии с общим правом, для того, чтобы определить, кто должен нести ответственность.