AI för skräddarsydd försäkring i PE och VC-bolag

En sak som fortfarande förvånar mig: många portföljbolag försäkras som om de vore “vilket medelstort bolag som helst”. Samma standardpaket. Samma riskfrågor. Samma årliga ritual där man hoppas att det räcker.

För private equity- och venture capital-aktörer är det här ett dyrt misstag. Deras verklighet är inte “ett bolag” utan en portfölj av olika branscher, olika regulatoriska krav, olika cybermognad och ofta en tidplan som pressar organisationen: snabb tillväxt, förvärv, omstruktureringar och ibland exit på kort horisont. Det gör riskbilden både bredare och mer dynamisk.

Här kommer två trender som möts: (1) försäkringsgivare som satsar på branschspecialister och mer konsultativ riskkontroll, och (2) AI i försäkring och riskhantering som gör det möjligt att bli mer precis, mer proaktiv och snabbare – utan att drunkna i manuellt arbete.

Varför PE/VC kräver en annan risk- och försäkringslogik

PE/VC behöver en annan logik eftersom risk inte bara sitter i den juridiska enheten, utan i förändringstakten. När portföljen rör sig snabbt förändras försäkringsbehov och exponeringar snabbare än den traditionella förnyelsecykeln.

Portföljen skapar “risk-överlagringar”

Ett portföljbolag kan vara ett SaaS-bolag med cyberexponering. Ett annat tillverkar medicinteknik med produktansvar. Ett tredje har fordonsflotta där skadefrekvensen blir en lönsamhetsfråga. Men PE/VC-funktionen sitter ofta mitt i korsdraget: koncerngemensamma IT-standarder, shared services, gemensamma inköp och ibland sammanhållna varumärken.

Det betyder att en incident i ett bolag kan sprida effekt till flera:

• En ransomware-incident i ett bolag stoppar även koncernens delade ekonomisystem.
• En compliance-brist i ett reglerat portföljbolag skapar investerar- och reputationsrisk för hela fonden.
• En flotta med hög skadefrekvens driver premier, självrisker och villkor – och påverkar kassaflöde och exit-case.

“Insurability” är en tillgång, inte en detalj

Jag gillar begreppet insurability (försäkringsbarhet) eftersom det är så konkret. När skadefrekvensen drar iväg eller cyberhygienen är svag blir försäkring inte bara dyrare – den kan bli svår att få tag på med rimliga villkor. För PE/VC är det här direkt kopplat till värdeskapande: sämre villkor kan sänka EBITDA, öka riskjusterad kalkyl och skapa friktion vid due diligence.

Branschspecialister + AI: därför fungerar kombinationen

Kärnan är enkel: specialister vet vad som spelar roll – AI hjälper dem se det i tid och i stor skala.

I RSS-texten framgår hur riskkontroll blir mer av ett partnerskap än en inspektion. Den förändringen är helt rätt. Men i praktiken finns en flaskhals: specialister är få, portföljer är stora och datan är spretig.

AI (rätt använd) hjälper till att lösa tre problem samtidigt:

1. Prioritering: vilka åtgärder minskar sannolikheten för skador mest?
2. Hastighet: hur går vi från “årsvis genomgång” till “löpande riskbild”?
3. Konsistens: hur säkerställer vi samma kvalitetsnivå i riskbedömning över 12–40 portföljbolag?

Underwriting som blir mer verklighetsnära

AI i underwriting handlar inte om att ersätta riskbedömaren. Det handlar om att göra riskbedömningen mer granular. För PE/VC kan det innebära att:

• portföljens bolag segmenteras på riskdrivare (t.ex. cybersäkerhetsnivå, regulatorisk exponering, flotta/transport, produktansvar) istället för bara bransch/SNI-kod
• skadehistorik, incidentrapporter och policyvillkor analyseras för att hitta mönster som mänskliga team missar
• förändringar (förvärv, ny marknad, ny produkt) fångas upp snabbare och triggar en uppdaterad riskdialog

Resultatet blir ofta färre “överraskningar” vid förnyelse och bättre argumentation i marknaden.

Prediktiv analys i riskkontroll: från checklistor till träffsäkerhet

Riskkontroll tenderar annars att bli checklista: “har ni policy X?”, “har ni rutin Y?”. Det är bättre än ingenting, men inte alltid det som faktiskt minskar skador.

Med prediktiv analys kan riskteam istället jobba med frågor som:

• Vilka 20 % av åtgärderna driver 80 % av riskreduktionen i just den här typen av bolag?
• Vilka enheter/platser har högst sannolikhet för incident de kommande 90 dagarna?
• Vilka kombinationer av signaler (t.ex. personalomsättning + incidenter + driftstörningar) föregår en kostsam skada?

Det är här branschspecialisten behövs: modellen kan peka på signaler, men specialisten avgör vad som är rimligt att genomföra utan att bromsa tillväxten.

Exempel: fordonsflotta som håller på att göra bolaget “oförsäkringsbart”

I källtexten beskrivs ett telekombolag med ökande förluster kopplade till flotta, där framtida försäkringsbarhet var i fara. Lösningen var inte att säga upp kunden, utan att gå in med en strukturerad insats: standardiserade rutiner, uppföljning och ett nära samarbete.

För en PE/VC-ägd verksamhet är det här extra intressant, eftersom samma mönster ofta uppstår i tillväxt:

• fler bilar/transportuppdrag snabbt
• fler nyanställda förare
• stressade processer för rapportering och skadeutredning
• otydliga “minimikrav” på beteende och uppföljning

Så kan AI förstärka ett sådant åtgärdsprogram

AI gör att man kan gå från reaktiv skadehantering till förebyggande styrning:

1. Riskscoring per förare och rutt baserat på telematik (inbromsningar, hastighet, körmönster) och historik.
2. Tidiga varningssignaler när skadefrekvensen börjar drifta i en region eller ett team.
3. Automatiserade åtgärdsförslag kopplade till bolagets egna SOP:er (t.ex. obligatorisk incidentgenomgång inom 48 timmar).
4. Effektmätning: vilka åtgärder sänkte frekvensen, och hur snabbt?

Det viktiga: om ni inte kan visa effekt i siffror blir riskarbete lätt “en kostnad”. Om ni kan visa effekt blir det ett argument i både försäkringsdialogen och den kommersiella värdeplanen.

Checklista: vad PE/VC bör kräva av försäkringspartnern 2026

Det räcker inte att be om “bra service”. Be om arbetssätt. Be om bevis.

1) Portföljperspektiv – inte bara bolagsnivå

Be försäkringspartnern kunna svara tydligt på:

• Hur skapar ni en gemensam riskbild över hela portföljen?
• Hur hanterar ni bolag med blandade exponeringar (t.ex. tillverkning + cyber + flotta)?
• Hur ser er process ut vid add-on acquisitions och carve-outs?

2) Datadrivet riskarbete med tydliga triggers

Kraven jag själv tycker är rimliga:

• Kvartalsvis “risk pulse” på de 5–10 största riskdrivarna per bolag.
• Tydliga triggers som startar riskdialog: ny produkt, ny marknad, M&A, incident, hög personalomsättning i kritiska roller.
• En enkel dashboard (inte en 40-sidig PDF) som visar trend: frekvens, severity, near-misses, och status på åtgärder.

3) AI-stöd som går att revidera och förklara

AI i riskbedömning måste vara möjlig att förklara, särskilt när beslut påverkar premier, självrisker och villkor.

Be om:

• transparens kring vilka datatyper som används
• hur modellen hanterar bias (t.ex. bransch, geografi, bolagsstorlek)
• hur mänsklig granskning görs när modellen flaggar “hög risk”

4) Riskkontroll som är operativt genomförbar

Den bästa rekommendationen är den som faktiskt blir gjord. För PE/VC är genomförande ofta svårare än analys.

Jag föredrar riskplaner som:

• har 6–10 konkreta åtgärder max per kvartal
• har en ansvarig person per åtgärd
• kopplar åtgärd till förväntad effekt (t.ex. “sänka skadefrekvens med 15 % på 12 månader”)

Vanliga frågor jag får om AI i försäkring för PE/VC

“Behöver vi bygga egna AI-modeller?”

Nej. För de flesta räcker det långt med att börja med datastandardisering och välja partners (mäklare, försäkringsgivare, riskkonsulter) som redan använder AI för prediktiv analys, triage och mönsterigenkänning. Egen modellutveckling blir relevant först när ni har stor portfölj, bra datagrund och ett tydligt use case.

“Vilka riskområden ger snabbast effekt?”

Tre områden brukar ge snabb ROI:

• Cyberrisk (förbättrad hygien, snabbare incidentrespons, bättre underwritingdata)
• Flotta/arbetsmiljö (lägre frekvens ger direkt effekt på premie och självrisk)
• Skadehantering (AI-stöd för triage och bedrägeridetektion kan korta ledtider)

“Vad ska vi mäta för att se att riskarbetet fungerar?”

Mät det som både försäkringsmarknaden och er investeringskommitté bryr sig om:

• skadefrekvens och snittkostnad per skada (severity)
• tid till stängd skada (cycle time)
• andel åtgärder genomförda enligt plan
• “insurability”-indikatorer: villkor, självrisknivå, undantag, tillgänglig kapacitet

Nästa steg: gör riskkontroll till en del av värdeskapandet

PE/VC som behandlar försäkring som en årlig inköpsövning missar poängen. Den som istället bygger en löpande, datadriven riskstyrning får både bättre villkor och mindre operativ friktion – särskilt när portföljen växer genom förvärv.

I vår serie AI inom försäkring och riskhantering återkommer vi till samma princip: AI är mest värdefull när den gör arbetet mer konkret. Den ska peka på vad som är på väg att gå fel, och ge en rimlig väg till åtgärd.

Om du ansvarar för risk, CFO-frågor eller operations i en fond: vilka två riskdrivare i portföljen skulle du vilja kunna förutsäga 90 dagar i förväg – och vad skulle det vara värt vid nästa förnyelse?