Technologie / Sztuczna inteligencja

ChatGPT w sektorze ubezpieczeniowym — automatyzacja procesów, ocena ryzyka i obsługa klienta z AI

Dwudniowe szkolenie ChatGPT w ubezpieczeniach — automatyzacja obsługi klienta i likwidacji szkód, AI w ocenie ryzyka i underwritingu, personalizacja ofert, wykrywanie fraudów, aspekty prawne (AI Act, RODO), strategia wdrożenia AI w firmie ubezpieczeniowej.

AI w ubezpieczeniach to nie „chatbot na stronie” — to scoring, fraud detection, automatyczna likwidacja i AI Act

Sektor ubezpieczeniowy generuje OGROMNE ilości danych — polisy, szkody, dokumenty, zdjęcia, telematyka. AI potrafi: analizować ryzyko szybciej niż underwriter (scoring predykcyjny), wykrywać fraudy (anomaly detection, network analysis), automatyzować likwidację prostych szkód (OCR + analiza zdjęć), personalizować oferty (dynamic pricing). Problem: ubezpieczenia to sektor REGULOWANY — AI Act klasyfikuje scoring ubezpieczeniowy jako HIGH RISK, RODO wymaga prawa do wyjaśnienia automatycznej decyzji, KNF ma oczekiwania. Wdrożenie AI bez znajomości regulacji i etyki = ryzyko prawne i reputacyjne.

Dwudniowe szkolenie: Dzień 1 — AI w procesach (stan rynku, automatyzacja obsługi klienta, ocena ryzyka i underwriting, personalizacja ofert, likwidacja szkód, warsztaty use case’ów). Dzień 2 — regulacje i strategia (fraud detection, AI Act/RODO/KNF, etyka i bias, integracja z legacy, strategia i roadmapa, warsztaty strategii).

Dla kogo jest to szkolenie?

Dla osób w sektorze ubezpieczeniowym planujących lub wdrażających AI. Szczególnie gdy:

Planujesz wdrożenie AI w procesach ubezpieczeniowych i potrzebujesz mapy use case’ów z priorytetyzacją i ROI
Musisz ocenić zgodność rozwiązań AI z AI Act (high risk) i RODO (profilowanie) — zanim compliance zablokuje projekt
Chcesz zrozumieć, co AI REALNIE potrafi w ubezpieczeniach (scoring, fraud, likwidacja) — a co jest hype’em

Dwa dni: od use case’ów do strategii

Dzień 1: Procesy — stan AI w ubezpieczeniach, automatyzacja obsługi klienta (chatboty, routing), ocena ryzyka (scoring, telematyka), personalizacja (dynamic pricing, CLV), likwidacja szkód (OCR, analiza zdjęć), warsztaty projektowania use case’a.

Dzień 2: Regulacje i strategia — fraud detection (anomaly detection, network analysis), AI Act i RODO (high risk, profilowanie, KNF), etyka (bias, fairness, explainability), integracja (API, legacy, data quality), strategia wdrożenia (roadmapa, ROI, change management), warsztaty strategii.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji. Skontaktuj się z nami — organizujemy szkolenia AI dla sektora ubezpieczeniowego zamknięte dla zespołów produktowych i analitycznych.

Korzyści

Identyfikować zastosowania AI/ChatGPT w procesach ubezpieczeniowych — obsługa klienta, ocena ryzyka, likwidacja szkód, fraud detection
Projektować use case'y AI od problemu biznesowego do proof of concept w kontekście ubezpieczeniowym
Oceniać zgodność rozwiązań AI z regulacjami — AI Act (high risk), RODO (profilowanie), wymogi KNF
Rozpoznawać ryzyka etyczne AI w ubezpieczeniach — bias, dyskryminacja, explainability — i stosować techniki mitygacji
Planować integrację AI z istniejącymi systemami ubezpieczeniowymi — API, data quality, legacy
Budować strategię i roadmapę wdrożenia AI w firmie ubezpieczeniowej z priorytetyzacją i ROI

Dla kogo jest to szkolenie?

Menedżerowie produktu w firmach ubezpieczeniowych planujący wdrożenie AI

Analitycy biznesowi specjalizujący się w procesach ubezpieczeniowych

Specjaliści ds. transformacji cyfrowej w sektorze finansowym

Pracownicy działów oceny ryzyka i underwritingu

Eksperci ds. obsługi klienta i likwidacji szkód

Brokerzy ubezpieczeniowi szukający przewagi technologicznej

Specjaliści compliance weryfikujący zgodność AI z regulacjami

Wymagania wstępne

Znajomość procesów ubezpieczeniowych — underwriting, likwidacja szkód, obsługa klienta, dystrybucja
Doświadczenie w zarządzaniu projektami lub transformacji cyfrowej
Podstawowa wiedza o sztucznej inteligencji i narzędziach LLM (ChatGPT, Copilot)
Rozumienie regulacji sektora finansowego (KNF, RODO) — na poziomie ogólnym

Program szkolenia

Stan AI w ubezpieczeniach — co już działa (chatboty, OCR, scoring), co jest w fazie pilotażu, co jest hype'em
Automatyzacja obsługi klienta — chatboty ubezpieczeniowe, FAQ automatyczne, routing zgłoszeń, personalizacja komunikacji
AI w ocenie ryzyka i underwritingu — modele predykcyjne, scoring, analiza danych telematycznych, zdjęć, dokumentów
Personalizacja ofert — dynamiczne pricing, cross-selling/up-selling oparty na AI, customer lifetime value
Automatyzacja likwidacji szkód — OCR dokumentów, analiza zdjęć uszkodzeń, automatyczne decyzje dla prostych szkód
Warsztaty: projektowanie use case'a AI — od problemu biznesowego do proof of concept (obsługa klienta lub ocena ryzyka)

Wykrywanie fraudów z AI — anomaly detection, analiza wzorców, network analysis, red flags, false positives
Aspekty prawne i regulacyjne — AI Act (klasyfikacja ryzyka, ubezpieczenia = high risk), RODO (profilowanie, prawo do wyjaśnienia), KNF
Etyka AI w ubezpieczeniach — bias w modelach (dyskryminacja wiekowa, geograficzna), explainability, fairness, audyt modeli
Integracja z systemami — API, legacy systems, dane strukturyzowane i niestrukturyzowane, data quality
Strategia wdrożenia AI — roadmapa, ROI, change management, budowanie zespołu AI, vendor vs in-house
Warsztaty: szkicowanie strategii AI dla firmy ubezpieczeniowej — priorytetyzacja use case'ów, roadmapa, quick wins

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

AI w ubezpieczeniach — stan rynku Chatboty ubezpieczeniowe — obsługa klienta Ocena ryzyka z AI — scoring, predykcja Underwriting — automatyzacja decyzji Personalizacja ofert — dynamic pricing Likwidacja szkód — OCR, analiza zdjęć Fraud detection — anomaly detection AI Act — klasyfikacja ryzyka, high risk RODO — profilowanie, prawo do wyjaśnienia Etyka AI — bias, fairness, explainability Integracja — API, legacy, data quality Strategia AI — roadmapa, ROI, change management

Najczęściej zadawane pytania

Czy szkolenie jest techniczne czy biznesowe?

Biznesowe z kontekstem technicznym — nie programujemy modeli AI, ale projektujemy USE CASE'Y (od problemu do PoC), oceniamy regulacje (AI Act, RODO), planujemy strategię wdrożenia. Menedżer produktu, analityk biznesowy, compliance officer — każdy wyniesie wartość. Programista AI — raczej nie, to nie kurs ML.

Czy omawiamy regulacje specyficzne dla ubezpieczeń (AI Act, KNF)?

Tak — AI Act klasyfikuje ubezpieczenia jako HIGH RISK (scoring, ocena ryzyka = duży wpływ na osoby). Omawiamy: co to oznacza dla Twojej firmy, jakie wymogi dokumentacji i audytu, RODO (profilowanie, prawo do wyjaśnienia automatycznej decyzji), oczekiwania KNF. To nie wykład prawniczy — fokus na PRAKTYCE: co musisz zrobić.

Czy potrzebuję wiedzy technicznej o AI?

Podstawową — musisz rozumieć co to LLM (ChatGPT), jak działa scoring/predykcja na poziomie konceptualnym. Nie musisz programować. Szkolenie wyjaśnia technologię w kontekście BIZNESOWYM — jakie dane potrzebujesz, czego AI nie umie, jakie są ograniczenia i ryzyka.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 2 dni (9:00-16:00), dostępne online i stacjonarnie. Warsztaty z projektowaniem use case'ów AI i strategii wdrożenia.

Czy po szkoleniu otrzymam certyfikat?

Tak, każdy uczestnik otrzymuje imienny certyfikat ukończenia szkolenia wydany przez EITT.