4 ключові тенденції, які змінюють страхування майна та відповідальності

Страхові компанії, що займаються майновим та особистим страхуванням, стикаються з критичними прогалинами у персоналізації, впровадженні штучного інтелекту та кліматичних ризиках, які визначать переможців 2026 року.

З настанням нового року страхові компанії майна та страхування від нещасних випадків переживають період значної невизначеності. Очікування клієнтів змінюються, моделі ризиків стають більш мінливими, а співпраця людини та штучного інтелекту змінює процес прийняття рішень. У 2026 році відстань між стратегічними намірами та операційним виконанням розділятиме тих, хто виграє, від тих, хто їх втрачає.

Хоча керівники страхових компаній визнають, що сучасні базові системи та передові технології є важливими для трансформації, галузь все ще відстає та стикається зі зростаючим тиском щодо задоволення очікувань брокерів та страхувальників. Занадто часто обмежена технологічна зрілість стримує прогрес. Персоналізація не масштабуватиметься без міцнішої бази даних. Штучний інтелект створить більше технічного боргу, якщо робочі процеси не розвиватимуться одночасно. А моделювання кліматичних ризиків буде недосконалим без динамічного андеррайтингу.

Ось чотири тенденції, на які кожен страховик повинен звернути увагу – і діяти – у наступному році.

1. Від статики до динаміки: як зміна очікувань споживачів переосмислює страхування

Сьогоднішній споживач не погодиться на неякісний досвід. Наше дослідження показує, що в галузі страхування двоє з трьох (63%) страхувальників готові ділитися даними, щоб отримувати персоналізовані рекомендації щодо полісів та знижки на премії. Страховики це визнають: хоча 87% керівників галузі визнають, що їхні клієнти очікують персоналізованого досвіду, лише 54% повідомляють про готовність надавати послуги у великих масштабах. Розрив полягає не в готовності чи обізнаності клієнтів; він зводиться до виконання.

Страховики, які розробляють продукти на основі покриття на основі використання, динамічного ціноутворення, телематики та вбудованого розподілу, а не статичних, універсальних моделей, дедалі частіше демонструють значне зростання та залишаються попереду.

2. Основа даних: чому персоналізація зупиняється без інфраструктури

Персоналізація вимагає інфраструктури даних, готової до штучного інтелекту, а не лише інтеграції. 70% страховиків кажуть, що фрагментація даних та проблеми з якістю обмежують їхню здатність отримувати практичну інформацію. Джерела даних, на які покладаються, можуть бути ізольованими та не пов'язаними між собою, з різними практиками андеррайтингу або страхових випадків, а також стандартами якості. Це створює суперечливі результати та суперечливі інтерпретації. Застарілі системи стають вузьким місцем, що стримує прогрес. Без цієї основи персоналізація залишається радше перспективною, ніж практикою.

Якщо все зробити правильно – надаючи пріоритет якості даних, інтеграції та демократизації даних з можливостями роботи в режимі реального часу – результат буде реальним. Страховики повідомляють про покращення показників утримання клієнтів, коли вони інтегрують аналітику обслуговування клієнтів у всі функції. Страховики, що орієнтуються в майбутнє, вже перетворюють стратегії, засновані на даних, на реальні рішення, встановлюючи нові стандарти персоналізації в галузі.

Як приклад, Nationwide запровадила систему знижок для своїх страхувальників, пов'язуючи безпечну поведінку під час водіння зі своєю програмою страхування на основі використання, щоб отримати персоналізовану економію на страхуванні домовласників.

3. Масштабування ШІ: перетворення корпоративної аналітики на результати для клієнтів

Завдяки наявності інфраструктури даних, штучний інтелект посилює персоналізацію в масштабах. Але ось у чому парадокс: страховики хочуть розгортати агентів ШІ в усіх операціях та збільшувати свої генеративні інвестиції в ШІ, проте більшість пілотних проектів залишаються пілотними. У великих підприємствах ШІ застрягає в окремих функціях, створюючи технічний борг та непослідовні операційні моделі, а не трансформацію. 2026 рік почне показувати, які страховики перейшли від підтвердження концепції до підтвердження впливу. Це означає забезпечення того, щоб ШІ давав вимірні результати, будував довіру та забезпечував співпрацю в масштабах.

Найскладніше – це не впровадження технологій, а переосмислення робочого процесу. Не можна прив’язувати штучний інтелект до застарілих процесів і очікувати трансформації всього підприємства. Хоча 96% керівників фінансових послуг посилаються на проблеми з регуляторними вимогами та дотриманням нормативних вимог, це застереження часто приховує глибшу проблему: переосмислення того, як насправді відбувається робота.

Реальний вплив проявляється, коли штучний інтелект вбудовується в процеси, системи та операційні моделі, перетворюючи інфраструктуру даних на відчутні результати для клієнтів. Страховики, які повідомляють про покращення результатів андеррайтингу завдяки розширеним можливостям, не просто інвестували в технології; вони використовували ці можливості для усунення критичних прогалин в андеррайтингу, одночасно оптимізуючи управління експозицією.

4. Від реактивного до стійкого: чому кліматичні ризики вимагатимуть нового посібника зі страхування

Оскільки персоналізація та штучний інтелект змінюють взаємодію з клієнтами, кліматичні ризики оголюють межі моделей історичних даних. Вони намагаються врахувати зростаючу серйозність вторинних небезпек, а зростаючий вплив населення зміщується в зони високого ризику. Згідно зі Звітом Gallagher Re про стихійні лиха та клімат за 2024 рік, сильні конвективні шторми становили 41% світових застрахованих збитків від катастроф. Дані Capgemini також показують, що до 2050 року очікується, що 70% населення світу проживатиме в міських центрах, що посилює вплив у вразливих регіонах. Регуляторні вимоги також посилюються, а сценарний аналіз, розкриття інформації про кліматичні ризики та норми достатності капіталу тепер стають головними пріоритетами.

Ці зміни парадигм вимагають переходу від реактивного до стійкого моделювання ризиків. Об'єднуючи картографування небезпек високої роздільної здатності, кліматичні дані в режимі реального часу та прогнозну аналітику в андеррайтингові платформи, страховики можуть покращити точність ціноутворення та зміцнити достатність капіталу для запобігання вторинним збиткам від ризиків.

Один глобальний страховик централізував дані про свою нерухомість з кількох джерел, щоб забезпечити динамічну оцінку ризиків та аналіз експозиції на рівні портфеля. В результаті вони визначили ризик концентрації в різних портфелях за конкретними ризиками, виявивши багатомільйонні недоотримані ліміти. Це стійкість у дії: розуміння, яке змінює рішення щодо ціноутворення, накопичення та капіталу до наступної події.

Дорога попереду

Разом ці чотири тенденції сигналізують про визначальний імператив для галузі страхування майна та від нещасних випадків у 2026 році. Йдеться вже не про поступові вдосконалення. Йдеться про впровадження інтелекту, гнучкості та передбачення на кожному рівні підприємства, що перетворює порушення на можливості.