LINK4 stawia na sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Nie boimy się innowacji – mówi Patrycja Kotecka

Adam Bednarek, Spider’s Web: W jaki sposób technologie zmieniają rynek ubezpieczeń?

Patrycja Kotecka: Cały rynek ubezpieczeniowy podąża w kierunku rozwijania nowoczesnych technologii, co przez ostatnie lata staje się coraz bardziej widoczne. Choć niekoniecznie jest zauważalne dla samych klientów. Ubezpieczyciele wiele pracy wkładają bowiem przede wszystkim w usprawnienia procesów backoffice’owych. Ale to właśnie one stoją przecież w dużym stopniu za szybkością naszych reakcji.

Dla LINK4 rozwój technologii jest niezwykle istotny, zgodnie z filozofią Henry’ego Forda, jednego z najsłynniejszych innowatorów w świecie motoryzacji, który twierdził, że firmy, które rosną dzięki rozwojowi i ulepszeniu, nie zginą. Ale kiedy firma przestaje być twórcza, kiedy uważa, że osiągnęła doskonałość – już po niej. My doskonale zdajemy sobie z tego sprawę, dlatego wciąż testujemy i wprowadzamy nowe rozwiązania bądź usprawniamy obecne procesy. Z sukcesem wprowadziliśmy na przykład ostatnio w LINK4 narzędzie do inspekcji wykonywanej samodzielnie przez klienta przy zakupie polisy AC.

Jak to działa?

Przy zawieraniu umowy ubezpieczenia już nie wysyłamy do klienta rzeczoznawcy. Klient sam, za pomocą aplikacji, wykonuje zdjęcia dokumentujące przedmiot ubezpieczenia. Jesteśmy pozytywnie zaskoczeni ich doskonałą jakością.

Proces przesyłania zdjęć przy użyciu aplikacji jest o tyle istotny, że nie ulegają one modyfikacji, nie ma też utraty metadanych, jak w przypadku chociażby wysyłania zdjęć przez komunikatory. Cały proces odbywa się w przeglądarce telefonu. Nie ma potrzeby instalowania żadnych dodatkowych aplikacji. Z pomocą sztucznej inteligencji, która uczy się, jak zdjęcia analizować – weryfikujemy dane o pojeździe i wykrywamy uszkodzenia oraz np. spójność danych podanych podczas zawierania polisy z tym, co widać na zdjęciach.

Sztuczna inteligencja, algorytmy, gromadzenie danych to dziś dla wielu firm źródło wiedzy o ich klientach czy użytkowników. Jak to wygląda u was?

W LINK4 nieustannie monitorujemy działanie naszego kalkulatora dla klientów i prowadzimy różnego typu testy. Jest to proces, który cały czas wymaga optymalizacji, dostosowania się do grup klienckich. To kluczowa kwestia. Przez wiele lat rynek ubezpieczeniowy próbował uśrednić ofertę dla klienta, by trafiać w potrzeby jak najszerszego grona odbiorców. My mamy zupełnie inne założenia. W LINK4 przykładamy ogromną wagę do tego, by jak najlepiej poznać potrzeby konkretnego klienta i jego oczekiwania, a to pozwala zaproponować mu jak najlepiej dopasowaną, wcelowaną ofertę ubezpieczenia. Temu służy m.in. wykorzystanie w LINK4 zaawansowanych technologii i korzystanie z Big Data, tak by nie tylko dane gromadzić, ale także umieć je prawidłowo odczytać i jak najlepiej tę wiedzę spożytkować przy tworzeniu elastycznych produktów ubezpieczeniowych. Wiele pracy przed nami, ale wciąż dynamicznie rozwijamy się w tym zakresie.

Trudno jednak znaleźć najlepsze dla klienta rozwiązanie, jeśli się nie wie, z kim ma się do czynienia.

O kliencie, który wchodzi na stronę internetową ubezpieczyciela, wiemy dziś coraz więcej. Uważam jednak, że jest tu jeszcze ogromne pole do rozwoju. Ważna będzie szczególnie umiejętność łączenia danych marketingowych z danymi z naszych systemów transakcyjnych. Połączenie tych dwóch światów to gigantyczna praca. Bo kim jest nasz klient od strony marketingowej, gdzie go skierować – wiemy. Ale kim jest od strony ubezpieczeniowej – tego właśnie musimy się dowiedzieć. To bardzo ciekawy kierunek – taka analiza danych oznacza bowiem ułożenie zupełnie od nowa procesu ich zbierania. Mamy ogromne wolumeny danych, na których trzeba postawić odpowiedni algorytm, automatyzować i się uczyć. Wiele już zrobiliśmy w tym zakresie, wiele się dowiedzieliśmy, ale to dopiero wierzchołek góry lodowej.

Co dotychczas zdążyła podpowiedzieć technologia?

Dzięki analizie danych dowiedzieliśmy się na przykład, jak ważne ­- z punktu widzenia obsługi klienta, zwłaszcza directowego, jest to, kiedy się z nim kontaktujemy i jak często ponawiamy próby. Kiedyś stosowane było podejście intuicyjne – np. wydaje się, że trzy próby nawiązania kontaktu wystarczą. Dziś możemy szczegółowo analizować dane, które pokazują nam, jak zarządzać ruchem call center, do którego konsultanta skierować klienta. Z drugiej strony – wiemy, w którym momencie klient z największym prawdopodobieństwem odbierze telefon od nas. To niezwykle istotne choćby przy wznowieniach ubezpieczeń – teraz już wiemy, kiedy i w jakich odstępach czasu nawiązywać próby kontaktu, żeby było jak najwygodniej dla klienta.

Przez internet można dziś podpisać umowę z ubezpieczycielem. A jak wygląda proces zgłaszania szkód?

Obecnie w LINK4 ponad 50 proc. szkód rejestrowanych jest online. Pracujemy też nad rozwojem internetowego statusu szkody, aby klient sam mógł sprawdzić, na jakim etapie znajduje się jego sprawa. Zadowolenie klienta z procesu likwidacji szkody to nie tylko efekt wartości otrzymanego odszkodowania. Istotne jest również, by dostawał na bieżąco informację, kiedy ta wypłata nastąpi. Ze strony ubezpieczyciela takie rozwiązanie wymaga dobrej automatyzacji procesu, żeby wszystko mogło działać samo, niejako w tle. To tak jak z dostarczaniem przesyłek przez firmy kurierskie. Klient nie dzwoni i nie pyta, gdzie jest paczka i za ile dotrze. Nie ma problemu z tym, że paczka będzie u niego za 3 dni bo wie, że będzie. Wyskalowanie takiego procesu to niezwykle trudna praca. Ale warta zachodu.

Nie boicie się stawiać na sztuczną inteligencję, analizę danych, uczenie maszynowe, otwarcie mówiąc o zaletach. Ale na jakie bariery w tej chwili trafiacie?

Patrycja Kotecka: W LINK4 zdecydowanie nie boimy się innowacji. Mamy bardzo dobry zespół ekspertów i odpowiednią technologię, dzięki czemu bardzo efektywnie budujemy modele machine learning. Tak naprawdę największym wyzwaniem, jakie w tej chwili widzimy, to brak odpowiednich danych historycznych, na bazie których model musi się nauczyć.

W jaki sposób modele się uczą?

Modele do nauki potrzebują „trenera”. Mówimy tutaj o tak zwanym uczeniu nadzorowanym (ang. supervised learning). Dla przykładu, gdy budujemy model identyfikujący nadużycia ubezpieczeniowe, musimy dostarczyć zestaw szkód z oznaczeniem, czy w danej szkodzie potwierdziliśmy próbę nadużycia ubezpieczeniowego, czy nie. Kolejnym przykładem „trenera” może być zdjęcie oraz oznaczenie, że na tym zdjęciu widać przód samochodu. Mając takie informacje, model bada korelacje na setkach zmiennych i finalnie wybiera te, które najlepiej opisują modelowany obiekt.

Im więcej mamy takich oznaczeń oraz zmiennych opisujących, tym lepiej model „nauczy się” czyli dostosuje do rzeczywistości. W nawiązaniu do wcześniejszego pytania o główne wyzwania, właśnie brak odpowiedniego „trenera” jest często głównym powodem tego, że model nie jest wystarczająco silny.

Jednym z przykładów wykorzystania uczenia maszynowego w LINK4 jest analityczny silnik segmentacji szkód, który pomaga naszym konsultantom kierować klientów na taką ścieżkę szkody, która będzie dla nich najlepsza. Analizując ich historyczne wybory, byliśmy w stanie stworzyć modele, które przewidują wybór ścieżki, co finalnie przekłada się na szybszą likwidację szkody i większe zadowolenie klienta. Oczywiście model to tylko rekomendacja, a klient zawsze może zmienić decyzję. Takie zmiany są przez nas szczegółowo analizowane i wykorzystywane do „douczenia” modelu.

Gdzie jeszcze w najbliższym czasie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będzie wykorzystane?

Obecnie pracujemy nad budową najbardziej zaawansowanych modeli uczenia maszynowego, czyli nad sieciami neuronowymi. Zbudowaliśmy tzw. głęboką sieć neuronową (ang. deep learning), która analizuje wiadomości e-mail, załączniki (również z wykorzystaniem technologii OCR), a następnie nadaje im odpowiednie kategorie. Dzięki temu proces obsługi korespondencji będzie automatyczny i dużo szybszy. Ten inteligentny klasyfikator pozwoli także na pobranie kluczowych danych, jak na przykład numer polisy czy numer szkody.

Kiedy o tym wszystkim się słucha, można odnieść wrażenie, że za całość odpowiada już technologia – nie ma w tym człowieka. Czy faktycznie tak jest?

Absolutnie nie. Po pierwsze modele najpierw trzeba zbudować i osadzić w procesach biznesowych, a to rola naszych analityków. Po drugie, pamiętajmy, że to tylko narzędzia ułatwiające ludziom pracę, redukujące proste i powtarzalne czynności. Dzięki temu nasi pracownicy mają możliwość skoncentrować się na zadaniach, które będą dla nich bardziej atrakcyjne, na przykład tworzenie różnego rodzaju analiz. W LINK4 bardzo mocno stawiamy na analitykę i chcemy ułatwić dostęp do danych dla szerokiego grona naszych pracowników. W skrócie – u nas każdy może być analitykiem.

Z jakich jeszcze technologii korzystacie w tych procesach?

Bardzo dużym krokiem dla LINK4 w procesie „demokratyzacji danych” było wdrożenie nowoczesnego narzędzia, dzięki któremu zmieniliśmy nasze wysłużone raporty excelowe w nowoczesne i interaktywne pulpity menedżerskie, które dają całkowicie nowe możliwości analizy danych. Dzięki kilku kliknięciom w pulpit jesteśmy w stanie zejść od ogółu do szczegółu, np. od ogólnego wskaźnika średniej szkody do konkretnych wypłat, które miały największy wpływ na ten wskaźnik w badanym okresie. Obecnie mamy stworzonych już ponad 25 pulpitów, które są codziennie wykorzystywane, zarówno przez zarząd, jak i przez analityków i specjalistów.
Mówiąc o nowych technologiach, muszę także wspomnieć o najnowszej technologii, która została u nas wdrożona – platformie analitycznej zbudowanej na chmurze obliczeniowej. Dzięki usługom klasy Big Data jesteśmy w stanie bardzo efektywnie przetwarzać dane, które ze względu na swój wolumen wcześniej były dla nas problematyczne.

A jak wygląda to od strony bezpieczeństwa? Współczesny świat nie jest wolny od zagrożeń związanych z cyberbezpieczeństwem, a teoretycznie im więcej gromadzonych i analizowanych danych, tym większe ryzyko ich wycieku.

Jest to bardzo ważny aspekt. Zwłaszcza w czasach pracy zdalnej, gdzie nasi pracownicy łączą się do systemów LINK4 ze swoich domów. Po pierwsze bardzo mocno stawiamy na ocenę i analizę ryzyka, a następnie przeprowadzamy testy bezpieczeństwa, zanim w ogóle dojdzie do wdrożenia nowego systemu. Drugim bezpiecznikiem jest polityka Data Governance, która określa, kto i na jakich warunkach może mieć dostęp do danych, monitoruje wykorzystanie tych danych oraz dba o ich jakość.

Pytanie na koniec – co jest najtrudniejsze, a zarazem najważniejsze we wdrażaniu nowinek technologicznych?

Można mieć zaawansowaną technologię, ale najważniejsze, żeby cały proces obsługi był jak najlepiej dostosowany do potrzeb klienta. I agenta ubezpieczeniowego. Żeby tak się działo, musimy jako ubezpieczyciele bardzo mocno pracować nad narzędziami do integracji ze światem zewnętrznym. Musimy dynamicznie dostosowywać się do zmieniającej rzeczywistości i oczekiwań naszych klientów. Nieustannie je badać i wyciągać z tej wiedzy wnioski. Jak trafnie zauważył Peter Drucker, jeden z najwybitniejszych twórców współczesnej myśli zarządzania: „Najlepszą metodą przewidywania przyszłości jest jej tworzenie”. I to właśnie w LINK4 robimy.