Scenariusz wdrożenia MINDBOX: jak ubezpieczyciel może zautomatyzować obsługę dokumentów, od pilotażu po skalowanie, zachowując pełną kontrolę nad procesem i zgodność z regulacjami.
Kluczowe korzyści rozwiązania:
- Skrócenie czasu przetwarzania dokumentów
- Odciążenie zespołów z powtarzalnej pracy
- Wysoka jakość obsługi przy rosnącej liczbie spraw
Każdego dnia przez firmy ubezpieczeniowe przepływają tysiące dokumentów związanych ze sprzedażą polis, likwidacją szkód, obsługą klientów oraz wymaganiami regulacyjnymi – od zgłoszeń szkód i dokumentacji medycznej, przez reklamacje, po dokumenty KYC i AML.
Wyzwanie biznesowe
W wielu organizacjach znacząca część tej pracy nadal odbywa się ręcznie: pracownicy odczytują dane z formularzy i przepisują je do kolejnych systemów. Wraz ze wzrostem liczby klientów i spraw rośnie skala tych czynności a wraz z nią ryzyko przeciążenia zespołów.
To wyzwanie ma też konkretny wymiar biznesowy i regulacyjny. Według danych branżowych nawet 20–30% kosztów operacyjnych instytucji finansowych nadal wiąże się z manualną obsługą dokumentów, a do 20% odrzuconych szkód wynika z niekompletnej lub błędnej dokumentacji – wartość rynku Intelligent Document Processing w sektorze ubezpieczeniowym ma wzrosnąć z 4,44 mld USD w 2025 roku do 14,76 mld USD w 2033 roku¹.
Do tego dochodzą regulacje takie jak AI Act, DORA, RODO i EIOPA.
W praktyce wiele organizacji nie zadaje dziś pytania „czy AI działa?”, lecz „czy możemy bezpiecznie wdrożyć AI w naszych procesach?”
Rozwiązanie: Inteligentna automatyzacja dokumentów z pełnym governance AI
W MINDBOX podchodzimy do automatyzacji dokumentów w sposób, który łączy technologie AI, automatyzację procesów oraz zasady bezpiecznego i odpowiedzialnego wykorzystania tej technologii. Rozwiązanie pozwala automatycznie rozpoznawać typ dokumentu, klasyfikować go, odczytywać kluczowe informacje, weryfikować ich poprawność oraz przekazywać dane do odpowiednich procesów i systemów biznesowych.
Wykorzystujemy przy tym technologie OCR, Document Understanding, modele LLM oraz automatyzację procesów biznesowych, korzystając m.in. z platform UiPath i Azure AI Foundry.
Rozwiązanie może również wykorzystywać mechanizmy groundingu, czyli słowniki i bazy referencyjne, które ograniczają ryzyko błędnych odpowiedzi modeli LLM, a także zabezpieczenia przed prompt injection, czyli próbami nieautoryzowanego wpływania na działanie systemu. Dane wrażliwe mogą być filtrowane i pseudonimizowane przed przekazaniem do modeli AI, a także szyfrowane zarówno podczas przesyłania, jak i przechowywania. Mechanizmy te wspierają zgodność z wymaganiami bezpieczeństwa i regulacjami obowiązującymi w sektorze finansowym.
Wdrożenie może zostać poprzedzone audytem gotowości organizacji do wykorzystania AI. W jego ramach przeprowadzamy analizę regulacyjną, identyfikujemy ryzyka i oceniamy bezpieczeństwo. Na tej podstawie pomagamy wypracować operating model oraz model governance, które określają, jak bezpiecznie zarządzać rozwiązaniami AI i rozwijać je w organizacji. Wspieramy również przygotowanie polityki korzystania z AI i zaprojektowanie całego procesu zgodnie z wymaganiami AI Act, DORA, KNF, EIOPA oraz wewnętrznymi standardami organizacji. Dzięki temu klient otrzymuje nie tylko ocenę gotowości i rozwiązanie technologiczne, ale również konkretny model jego bezpiecznego wdrażania i dalszego rozwoju.
Z naszego doświadczenia wynika, że o sukcesie takich projektów najczęściej nie decyduje sama technologia. Kluczowe jest połączenie automatyzacji z odpowiednio przygotowanym governance oraz modelem operacyjnym, które pozwala rozwijać rozwiązanie bezpiecznie i stopniowo skalować je na kolejne procesy oraz obszary organizacji.
AI pod pełną kontrolą użytkownika biznesowego
Jednym z kluczowych założeń rozwiązania jest model Human in the Loop i Human Oversight, dzięki któremu człowiek zachowuje kontrolę nad tym, co dzieje się na kolejnych etapach procesu, może podejmować decyzje dotyczące dalszego przebiegu sprawy i zapobiegać niepożądanym sytuacjom.
Dokumenty wymagające dodatkowej weryfikacji trafiają do użytkownika biznesowego, który sprawdza wyniki, poprawia błędy i zatwierdza decyzje. Organizacja zachowuje przy tym pełny ślad audytowy i możliwość ciągłego doskonalenia modeli, a automatyzacja wspiera pracę zespołów przy zachowaniu nadzoru biznesowego.
Od szybkiego MVP do automatyzacji całych procesów
Wdrożenie nie musi rozpoczynać się od transformacji całej organizacji. Pierwsze efekty można osiągnąć np. dzięki automatyzacji przepływu pomiędzy jednym kanałem wejścia a jednym systemem albo automatyzacji jednego wybranego procesu biznesowego. Takie pilotażowe wdrożenie pozwala w ciągu kilku miesięcy zweryfikować skuteczność AI, jakość ekstrakcji danych, zgodność z regulacjami oraz realną wartość biznesową rozwiązania.
Przykładowe procesy, które mogą zostać objęte automatyzacją już na pierwszym etapie:
- rejestracja szkód i klasyfikacja pierwszych zgłoszeń,
- weryfikacja kompletności dokumentacji szkodowej,
- obsługa zmian w polisach,
- monitowanie i windykacja składek,
- automatyczna obsługa wypowiedzeń polis.
Takie pilotażowe wdrożenie może na przykład obejmować automatyczną obsługę wypowiedzeń umów OC przesyłanych pocztą elektroniczną. Dokumenty są automatycznie klasyfikowane, dane zostają wyekstrahowane i przekazane do systemu DMS bez konieczności ręcznego przepisywania informacji. Dzięki temu organizacja może w krótkim czasie zweryfikować skuteczność rozwiązania, ocenić jego potencjał biznesowy i przygotować się do dalszego skalowania.
Po potwierdzeniu wartości biznesowej takie rozwiązanie może zostać rozszerzone zarówno na kolejne kanały wejścia, jak i procesy biznesowe – w tym likwidację szkód end-to-end, procesy underwritingowe, onboarding klientów, KYC/AML, obsługę reklamacji oraz pozostałe obszary wykorzystujące dokumenty i dane pochodzące z wielu systemów.
Integracja z istniejącym środowiskiem
Jedną z zalet automatyzacji jest możliwość stopniowego wdrażania jej w istniejącym środowisku IT, bez konieczności wymiany wykorzystywanych systemów. Automatyzacja może współpracować zarówno z systemami polisowymi, systemami likwidacji szkód i środowiskami underwritingowymi, jak również z CRM, EZD, DMS, ERP, hurtowniami danych, portalami klienta czy aplikacjami mobilnymi.
Rozwiązanie obsługuje również dokumenty pochodzące z różnych kanałów wejściowych, takich jak poczta elektroniczna, formularze internetowe, chatboty, aplikacje mobilne czy dokumenty papierowe w postaci skanów. Dzięki temu może zostać dopasowane do istniejących procesów i sposobu pracy organizacji.
Efekty, które robią różnicę
Automatyzacja dokumentów przekłada się nie tylko na szybszą obsługę procesów, ale również na niższe koszty operacyjne, wyższą jakość danych i większą skalowalność działania. Poniższe dane pochodzą z benchmarków branżowych (m.in. Deloitte, McKinsey, BCG). Każde wdrożenie wymaga indywidualnej weryfikacji na etapie PoC. Korzyści mogą być odczuwalne zarówno dla zespołów operacyjnych, jak i klientów końcowych.
Co pokazują benchmarki rynkowe?
- możliwość obsługi nawet 65% szkód bez udziału człowieka, a w wybranych procesach ²
- underwritingowych nawet 95% polis w modelu straight-through processing ³
- Skrócenie czasu przetwarzania dokumentów z 30 minut do 3 minut ⁴
- obniżenie kosztu obsługi pojedynczej szkody z 40-60 USD → 25-36 USD (wg Datagrid/BCG, 2025).
- wzrost NPS średnio o 20 pkt⁵
Technologia wspiera skalę. Człowiek zachowuje kontrolę.
Największą wartością inteligentnej automatyzacji nie jest samo przyspieszenie pracy z dokumentami. Kluczowe znaczenie ma możliwość utrzymania jakości obsługi klientów nawet wtedy, gdy liczba spraw i dokumentów stale rośnie.
Technologia przejmuje działania związane z klasyfikacją dokumentów, ekstrakcją danych i obsługą powtarzalnych procesów. Specjaliści mogą natomiast skupić się na analizie sytuacji klienta, podejmowaniu decyzji oraz obsłudze bardziej złożonych przypadków. Jednocześnie organizacja zachowuje kontrolę nad tym, jak i gdzie wykorzystywana jest sztuczna inteligencja.
¹ Źródło: DataIntelo, Unstructured Data Processing for Insurance Market
² Źródło: Analiza rynku AI in Claims Management 2026
³ Źródło: Zurich Scales Cytora AI to 5 Countries in 90 Days, Eyes 20-Market Rollout
⁴ Źródło: Global Risk Leader: Cutting Insurance Claims TAT by 76% with Automation
Autor:
Daniel Chrapczyński
Head of Intelligent Automation & AI
Zastanawiasz się, które procesy w Twojej organizacji można zautomatyzować w podobny sposób?
Porozmawiajmy o tym, jak wykorzystać AI, Document Understanding i inteligentną automatyzację do usprawnienia procesów operacyjnych, odciążenia zespołów oraz bezpiecznego skalowania działalności.
