A biztosítás szorosan hozzátartozik az autóhasználathoz, legyen szó saját tulajdonú vagy lízingelt járműről. Időnként azonban hajlamosak vagyunk fölösleges plusz kiadásként és adminisztrációként tekinteni rá egészen addig, amíg be nem következik egy káresemény. Ilyenkor azonnal kulcstényezővé lép elő a biztosítási díj keretében nyújtott fedezet, illetve a kárügyintézéshez kapcsolódó szolgáltatások.
A fejlett technológiák – köztük a mesterséges intelligencia – használatával egyre több adat és lehetőség áll a biztosítótársaságok rendelkezésére ahhoz, hogy minél inkább személyre szabott szolgáltatásokat kínáljanak ügyfeleiknek. Így várhatóan már nincs távol az az időszak, amikor a vezetői szokások alapján rugalmasan változó díjazás vagy a baleset körülményeinek távoli, szenzoros felmérése az eljárási rutin részét képezik majd – áll a LeasePlan közleményében.
A McKinsey adatai szerint a digitális megoldások használata és a folyamatautomatizálás akár 30 százalékkal is csökkentheti a kárügyintézéshez kapcsolódó költségeket. A fejlett technológiák lehetővé teszik ugyanis, hogy a szenzorokkal ellátott és hálózatba kapcsolt járművek baleset során rögzített adatai távolról is elérhetők és elemezhetők legyenek.
Adott esetben így a biztosítótársaság vagy épp az autót biztosító flottakezelő gyorsan és pontosan fel tudja mérni a balesethez vezető körülményeket, a kár mértékét és előrevetíteni a kárügyintézés menetét. Ráadásul léteznek már olyan fejlett megoldások, amelyek a járműről készült felvételeket mesterséges intelligencia segítségével elemzik, és a sérülések alapján azonnal meg tudják becsülni a javíttatás költségét.
Ezek a modern rendszerek jelentősen felgyorsítják és leegyszerűsítik a kárügyintézés folyamatát, és az eddigieknél még pontosabb költségelemzést nyújtanak. A különféle okosalkalmazások, beépített chatbotok és virtuális asszisztensek pedig még inkább megkönnyítik a kommunikációs folyamatot, és képesek egyszerűen végigvezetni az ügyfeleket a sokszor bonyolultnak tűnő lépéseken.
Az MI napjainkban már arra is képes, hogy a vezetési szokások alapján részletes becslést adjon a lehetséges kockázatokról, melyeket figyelembe véve a biztosítótársaságok személyre szabott díjazást alakíthatnak ki. A fejlett technológiára épülő prediktív analitikai modellek az adott járműhöz és vezetőhöz tartozó várható rizikófaktorokat is be tudják azonosítani, ami segít automatizálni a költségkalkulációt, és számos esetben csökkentheti a költségeket, ez pedig a biztosított és a biztosító számára is kölcsönösen előnyös.
Az elektromos autók elterjedésével az autóbiztosítási konstrukciók is átalakulnak, a tisztán elektromos járművek ugyanis kevesebb, de drágább alkatrészeket tartalmaznak, mint a hagyományos meghajtásúak, így sérülés esetén a javíttatásuk is többe kerül. Ráadásul ezeket az autókat csak a márkaszervizek külön szakképesítéssel rendelkező szakemberei javíthatják.
Ezt a többletköltséget mérsékelhetik a használatalapú biztosítási modellek, amelyek lehetővé teszik, hogy a biztosított csak azokra az időszakokra fizessen biztosítási díjat, amikor a jármű használatban van, vagyis tényleges kockázatnak van kitéve. A hazai piacon ez jelenleg még csak az autómegosztó szolgáltatások igénybevételénél megoldott, de a tulajdonlástól a használat felé történő folyamatos elmozdulás hamarosan változást hozhat ezen a téren is.
