Veštačka inteligencija u osiguranju najčešće radi tri stvari: čita fotografije i dokumenta koje pošaljete uz prijavu štete, upoređuje ih sa podacima o polisi i izdvaja sumnjive zahteve da ih pregleda čovek. Sistem koji bi sam, bez ikakvog ljudskog učešća, odlučivao da li ćete dobiti isplatu u praksi još ne postoji, ali u svetu već rade osiguravajuće kuće kod kojih veći deo jednostavnih šteta prođe kroz AI pre nego što ih uopšte vidi agent.
U Srbiji tu praksu za sada nema nijedna osiguravajuća kuća javno potvrđena, ali agenti i manje agencije za osiguranje sve češće pitaju šta AI realno može da im skine sa stola, od prve prijave preko telefona do čitanja fotografija oštećenog vozila. Ovaj vodič prolazi kroz to korak po korak, sa stvarnim primerima iz regiona i sveta, i sa onim što zakon u Srbiji trenutno kaže o tome.
Kako izgleda prijava štete uz AI
Prva prijava štete, ono što osiguravajuće kuće zovu FNOL (first notice of loss), danas se najčešće radi preko telefona, imejla ili aplikacije. AI tu ulazi na dva mesta. Glasovni asistent se javlja na poziv, zapisuje broj polise, vrstu štete i osnovne podatke, i prosleđuje čoveku samo ono što zahteva procenu. Drugi deo je čitanje dokumenata, zapisnika policije, fotografija i obrazaca, i njihovo automatsko upisivanje u sistem umesto ručnog prekucavanja.
To je ista tehnologija koju agenti.rs opisuje za druge delatnosti, samo primenjena na dokumenta specifična za osiguranje: polise, zapisnike o uviđaju, nalaze veštaka i fotografije štete. Za manju agenciju to u praksi znači da niko ne sedi i ručno prepisuje podatke sa skeniranog zapisnika u Excel ili interni sistem.
Procena štete iz fotografija
Najdalje se otišlo kod procene štete na vozilima iz fotografija. Hrvatska osiguravajuća kuća Croatia osiguranje pustila je 2023. godine automatizovani sistem koji kombinuje rotirajuću platformu, kamere i algoritme za prepoznavanje oštećenja. Prema izjavi direktorke sektora za štete Vesne Sanjković, sam korak snimanja i proračuna na platformi traje manje od tri minute, a cela prijava štete ne duže od pet minuta, dok je uobičajan postupak bez te tehnologije trajao 30 do 45 minuta. Kompanija tvrdi da je ceo proces ubrzan najmanje pet puta, u projekat je uloženo preko 400.000 evra, a sistem je gradila godinu dana. Ove brojke dolazi od same kompanije, ne od nezavisne provere, ali pokazuju red veličine o kom je reč.
Britanska kompanija Tractable, osnovana 2014. godine, gradi sličnu tehnologiju za veći broj evropskih osiguravača, sa izjavom da njen AI može da ubrza procenu štete i do deset puta u poređenju sa ručnim pregledom. I ta brojka je sopstvena procena kompanije. U praksi to znači da agent ili klijent fotografiše oštećenje sa nekoliko uglova, a sistem sam prepozna koji delovi su oštećeni i proceni okvirni trošak popravke, pre nego što to potvrdi čovek.
Brža isplata i otkrivanje prevara
Američka digitalna osiguravajuća kuća Lemonade dugo navodi primer svog AI asistenta po imenu Jim, koji je, prema njenom sopstvenom opisu, jednom isplatio štetu za svega tri sekunde, pošto je proverio polisu i pokrenuo 18 algoritama protiv prevare. Mediji koji su kasnije prenosili taj slučaj pominjali su i podatak od dve sekunde. Sama kompanija je navela da joj je Ginisova knjiga rekorda odgovorila da ne postoji standard za merenje brzine isplate osiguranja, pa taj podatak nikada nije zaveden kao zvaničan svetski rekord. I dalje je reč o manjini slučajeva, kompanija sama kaže da samo deo jednostavnih šteta prolazi potpuno automatski, dok sve ostalo ide na čoveka.
Isti princip se koristi i za otkrivanje prevara: AI upoređuje novu prijavu sa hiljadama ranijih, traži obrasce koji odudaraju od uobičajenog (isti broj telefona na više polisa, štete prijavljene odmah posle promene pokrića, fotografije koje se poklapaju sa starijim slučajevima) i te zahteve šalje na detaljniju proveru, umesto da ih automatski odbije.
Šta AI još ne ume
Kod spornih ili složenih šteta, gde postoji sumnja na prevaru, veći iznos ili nejasnu odgovornost, sistemi i dalje predaju slučaj čoveku. Jedan od glavnih prigovora stručnjaka jeste da AI model retko objašnjava zašto je neku štetu označio kao sumnjivu ili zašto je ponudio baš taj iznos, što otežava i internu kontrolu i žalbu klijenta. O sličnom problemu, gde AI preporuka deluje pouzdano ali firma ne zna zašto je model došao do nje, agenti.rs je pisao i u tekstu o tome šta AI analitika stvarno nudi firmi pri odlučivanju.
Osiguranje nije jedina regulisana delatnost gde se AI uvodi oprezno i uz zadržan ljudski nadzor. Slično pitanje, dokle AI sme da ide bez nadzora stručnjaka, agenti.rs je obradio i za advokatske kancelarije u Srbiji, gde profesionalna odgovornost takođe ostaje na čoveku, ne na alatu.
Primer opreza ide i sa druge strane, od same industrije. Nemački list Süddeutsche Zeitung preneo je da deo Allianza koji se bavi putnim i auto osiguranjem, Allianz Partners, planira da deo poziva u pozivnom centru preusmeri na AI i time smanji potrebu za oko 1.500 radnika. Kompanija tu informaciju nije ni potvrdila ni demantovala, rekla je samo da je još u ranoj fazi testiranja i da tek treba da vidi kuda će je to odvesti, što govori da čak i velike osiguravajuće kuće ovu promenu uvode postepeno, ne preko noći.
Pravni okvir u Srbiji
Osiguravajuće kuće u Srbiji nadzire Narodna banka Srbije. Tokom 2026. godine NBS je na javnu raspravu stavio nacrt novog zakona o osiguranju, usklađen sa obavezama koje je Srbija preuzela u pregovaračkom poglavlju 9, finansijske usluge, na putu ka Evropskoj uniji, sa rokom za komentare do 5. juna 2026. Nacrt predviđa širok nadzor NBS nad osiguravačima, od pisanog upozorenja do oduzimanja dozvole, i posebna pravila za manja društva, ali posebna pravila baš za veštačku inteligenciju u proceni šteta nacrt ne pominje.
Podaci koji prolaze kroz prijavu štete, ime, broj polise, okolnosti nezgode, a kod zdravstvenog ili životnog osiguranja i podaci o zdravlju, spadaju u lične, a često i naročito osetljive podatke po Zakonu o zaštiti podataka o ličnosti. To znači da agencija koja uvodi AI za čitanje tih dokumenata mora unapred da zna gde se podaci čuvaju, ko im pristupa i koliko dugo se drže, isto pitanje koje agenti.rs detaljnije objašnjava u vodiču o tome kako zaštititi privatnost kad koristite AI chatbotove. Širi evropski okvir za rizičnije primene AI, uključujući finansijske usluge, opisan je u tekstu o tome šta je EU AI Act i šta znači za firme u Srbiji.
Šta ovo znači za agente i manje agencije osiguranja u Srbiji
Agenciji za osiguranje ili zastupniku u Srbiji retko ima smisla da gradi sopstveni sistem za prepoznavanje oštećenja na fotografijama, to je posao za same osiguravajuće kuće i njihove velike budžete. Ono što manjoj agenciji ili zastupniku realno pomaže jeste da se telefon ne propušta kada klijent prijavljuje štetu van radnog vremena, i da se zapisnici, polise i obrasci čitaju i unose u sistem umesto da neko sedi i prekucava.
Agenti.rs izdaje Dedaldev doo, firma čiji je ovo impresum javno dostupan na sajtu, a koja upravo takve rešenja i pravi. Za telefonske pozive i prvu prijavu štete van radnog vremena koristi se glasovni AI agent za telefon, koji zapiše broj polise, vrstu štete i osnovne okolnosti, a složenije slučajeve odmah prebaci na čoveka. Za čitanje zapisnika, polisa i fotografija koje stižu imejlom ili skenerom koristi se AI obrada ulaznih dokumenata, koja izvuče podatke i upiše ih u interni sistem, a čoveku ostavi samo ono što sistem označi kao nejasno. Agencija koja želi da proveri da li joj se bilo šta od ovoga isplati može da pošalje upit preko stranice za firme.
Najčešće postavljana pitanja o AI proceni štete
Da li AI sam odlučuje da li ćete dobiti isplatu?
Ne u praksi koju opisuju i same kompanije. AI obično predloži procenu ili označi zahtev kao jednostavan ili sumnjiv, a konačnu odluku kod spornih, većih ili nejasnih slučajeva donosi čovek iz osiguravajuće kuće.
Da li mogu da se žalim ako mislim da je AI pogrešno procenio štetu?
Da, procena preko AI sistema ne menja vaše pravo da tražite reviziju štete ili da se obratite osiguravajućoj kući i nadzornim telima, isto kao i kod procene koju je uradio čovek. Zato je dobro tražiti objašnjenje na osnovu čega je iznos izračunat.
Da li neka osiguravajuća kuća u Srbiji već koristi AI za procenu štete?
Javno potvrđen slučaj trenutno ne postoji. Primeri u ovom tekstu dolaze iz Hrvatske, SAD i Nemačke, dok NBS u nacrtu novog zakona o osiguranju posebna pravila za veštačku inteligenciju još nije propisala.
