A McKinsey friss elemzése szerint a mesterséges intelligencia (MI) potenciálisan jelentős, gyors átalakulást idézhet elő a biztosítási szektorban, olyan mértékűt, amelyet korábban a globalizáció, a digitalizáció vagy a platformgazdaság nem produkált. A tanácsadó cég rámutat: miközben a biztosítás globális gazdasági szerepe viszonylag stagnált az elmúlt két évtizedben, a kockázati környezet egyre összetettebbé vált, és az MI egyszerre hozhat új kockázatokat és adhat eszközöket azok biztosítására.
Hol maradt le az iparág?
A jelentés négy fő hiányosságot azonosít, amelyek miatt a biztosítási szektor relatív hátrányban van:
- Növekedés és relevancia: a globális biztosítási piac díjbevétele 2005 óta évente átlagosan 4,9 százalékkal nőtt, és 2025-re megközelítette a 8 300 milliárd (8,3 billió) dollárt. Ugyanakkor az adózás előtti eredmény csak évi 4,3 százalékkal bővült, ami a növekvő tőkekövetelményekkel együtt a működési hatékonyság romlására utal. A személybiztosítások aránya a globális GDP-hez képest 2019-ről 2023-ra 1,2-ről 1,0 százalékra csökkent.
- Nagy fedezetlen rések: a természeti katasztrófák biztosítatlan kárait 2025-ben egy becslés alapján 133 milliárd dollárra tették, illetve a biztosítással lefedett kiberkárok aránya a globális kiberkárokból kevesebb mint 1 százalék. Egy másik becslés szerint a természeti katasztrófák miatt szükséges többletdíj 424 milliárd dollár lenne.
- Magas értékesítési költségek: a vagyon- és felelősségbiztosítás (P&C) szegmensben a jutalékok és szerzési költségek a díjbevétel 10–25 százalékát teszik ki; az életbiztosításoknál az első éves díj akár 80 százalékát is elvihetik a szerzési költségek.
- Tartós termelékenységi stagnálás: a P&C átlagos működési költséghányada két évtizede 27–32 százalék között mozog; az élenjárók 22 százalék alatt, a lemaradók 32 százalék felett vannak.
Ezek a strukturális problémák magyarázzák, miért maradhat az iparág kevésbé releváns egyes kockázati területeken, miközben a kockázatok – például kiber- és AI-eredetű veszélyek – gyorsan bővülnek.
Az MI kettős hatása: új veszélyek és új piacok
A McKinsey három, az optimista forgatókönyv szerinti pillért emel ki, ahol az MI lehetőséget kínál:
- Új kockázati kategóriák: az AI-felelősség, a nem fizikai jellegű üzletmenet-kimaradás és az AI által támogatott munkaerő-átalakulás gyorsan növekvő területek, amelyeket a jelenlegi termékportfóliók nem fednek le.
- Kockázati partnerségre való áttérés: az MI alapú folyamatos, adatvezérelt kockázatmonitorozás a klasszikus, reaktív modelleknél proaktívabb kockázatkezelést tesz lehetővé (például telematikai vezetéstanácsadás, műhold- és IoT-adatokon alapuló kereskedelmi kockázatmegelőzés, AI-alapú egészség-coaching).
- Jobb kockázatelbírálás és kárrendezés: valós idejű adatok és folyamatos újrakalibrálás révén pontosabb árazás és tartalékolás érhető el; a jobb kárrendezés csökkentheti a költségbizonytalanságot és lehetővé teheti versenyképesebb díjakat.
Ugyanakkor a pesszimista forgatókönyv reális kockázatokat is felvázol: a digitális rendszerek és AI-modellek közös függősége rendszerszintű, korrelált veszteségeket eredményezhet (például közös felhőinfrastruktúra vagy azonos modellek meghibásodása), ami megnehezíti a diverzifikációt és korlátozhatja a kockázatvállalási kedvet.
Az értékesítési modell nyomás alatt
A McKinsey rámutat, hogy az ügynöki és brókeri csatornák dominanciája hosszú évek óta stabil: az Egyesült Államokban a vagyonbiztosítási díjbevételek körülbelül 85 százaléka, az életbiztosítási díjak 95 százaléka közvetítőkön keresztül realizálódik. Az MI azonban először helyezheti valós nyomás alá ezt a szerkezetet: az AI-alapú platformok ügyféladatokat birtokolnak, valós idejű ajánlásokat adnak és a vásárlói döntéshozatal kulcspillanataiban versenyeznek a hagyományos szereplőkkel. Az észak-amerikai ügyfelek közel fele már használ valamilyen AI-eszközt biztosításvásárláskor.
A standardizált lakossági termékeknél az AI-ügynökök és digitális platformok gyorsan közbeékelődhetnek az ügyfél és biztosító közé, míg a komplexebb szegmensekben az MI elsősorban a költségek csökkentésében és a brókeri képességek megerősítésében jelenik meg. A jelentés hangsúlyozza, hogy nem az a kérdés, leváltja-e az MI teljesen az emberi közvetítőket, hanem az, hogy ki ragadja meg az értéket és az ügyfélkapcsolatot az átalakuló értékláncban.
Költséghatékonyság: véget vethet a két évtizedes beragadásnak
A biztosítók történelmileg nem javítottak érdemben költséghatékonyságukon: míg több iparág 2005 óta csökkentette költséghányadát, a biztosítók globális szinten 10 százalékos növekedést mutattak ezen a mutatón. Az MI két szempontból változtathat ezen:
- Szélesebb hatás a költségszerkezetre: az MI a kockázatelbírálás, a kárrendezés és az ügyfélkiszolgálás határköltségeit egyszerre képes csökkenteni; már ma is 20–40 százalékos megtakarítást jeleznek az ügyfélbevezetési költségekben és 10–20 százalék javulást az ügynökök termelékenységében.
- Átalakuló méretgazdaságosság: bár az AI-hoz kapcsolódó számítási és integrációs költségek valósak, az egységköltségek jelentősen csökkenhetnek, ami lehetővé teszi a gyorsabb volumenbővülést az AI-ra építő szereplők számára.
A McKinsey két életképes stratégiai utat ír le: a méretarányos működés (nagy díjbevételre építő skálázás) és a mély specializáció (szűk szegmensre koncentráló szereplők partnerségeken keresztül). A középút és a halogatás viszont hosszú távon kockázatos.
Szervezeti sebesség és a bevezetés akadályai
A jelentés hangsúlyozza, hogy a versenyelőny nem pusztán az MI-eszközök hozzáférésén múlik, hanem azon, hogy a szervezeti struktúra képes-e azokat gyorsan és hatékonyan alkalmazni. Három fő szűk keresztmetszetet említenek:
- Döntéshozatal sebessége: a lassú jóváhagyási mechanizmusok és tisztázatlan felelősségi körök gátolják az MI-transzformációt.
- Adatarchitektúra: a biztosítói adatok gyakran termék- és kárközpontúak, ami akadályozza a valós idejű jel- és ügyfélszintű árazást.
- Operatív megvalósítás: a technológiai és üzleti csapatok elkülönült működése lassítja az iterációt; hiányzik a beágyazott, multidiszciplináris munkamód.
A McKinsey szerint a sikeres szereplők egyszerre fejlesztették stratégiájukat, tehetséggazdálkodásukat, működési modelljüket, technológiai infrastruktúrájukat, adatarchitektúrájukat és a változáskezelést.
Három azonnali teendő a vezetők számára
A tanácsadó cég három rövid távon megteendő lépést javasol:
- Világos stratégiai ambíció meghatározása és a felelősségi körök kijelölése: egyértelmű döntés arról, hogy mely üzleti problémákon kíván a vállalat versenyelőnyt építeni, és ki lesz a végrehajtásért felelős vezető.
- Végrehajtási képesség kiépítése: célzott, két–három legnagyobb értékteremtő probléma kiválasztása, moduláris, gyorsan iterálható technológiai architektúra és a működési modell átalakítása.
- Tehetséggazdálkodás és változáskezelés: iparági szaktudást ötvöző MI-képességek beágyazása az üzleti funkciókba, valamint olyan ösztönzők és visszacsatolási mechanizmusok kialakítása, amelyek gyors viselkedésváltozást eredményeznek.
A McKinsey figyelmeztet: azok a vállalatok, amelyek az MI-t csupán fokozatos modernizáció részeként kezelik, súlyos versenyhátrányt szenvedhetnek el, míg az élenjárók hatdimenziós, egyidejű fejlesztéssel képesek voltak jelentős részvényesi megtérülést elérni. Az elemzésről és az MI hatásáról a Portfolio külön beszélgetést szervez a Future of Finance 2026 konferencián, amely 2026. szeptember 23-án kerül megrendezésre.
Következtetés
A McKinsey elemzése szerint az MI egyszerre kínál lehetőséget és kockázatot: új kockázatokat teremt, miközben eszközöket ad a biztosítóknak a fedezetlen rések betömésére és a költségek csökkentésére. A végső mérleg attól függ majd, mely szereplők képesek átalakítani stratégiájukat, adatinfrastruktúrájukat és szervezeti működésüket, hogy az MI előnyeit ipari léptékben kihasználják.
Címkék: biztosítás, mesterséges intelligencia, McKinsey, költséghatékonyság, kiberkockázat, jövő a pénzügyekben
