AI mot rättsprocessmissbruk i försäkringsskador

I USA pratar försäkringsbranschen om social inflation: skadekostnader som ökar snabbare än den vanliga inflationen. En av de tydligaste drivkrafterna är rättsprocessmissbruk – när stämningar och processer används som ett verktyg för att pressa fram oproportionerliga uppgörelser snarare än rimlig ersättning för faktisk skada.

Det kan låta som en amerikansk internfråga. Men mekanismerna bakom fenomenet – aggressiv skadeståndslogik, externa finansieringsintressen, ökande krav i förhandlingar och mer sofistikerade påverkansstrategier – påverkar riskmodeller, återförsäkring, prissättning och skadeprocesser globalt. Och här blir det intressant för den svenska diskussionen om AI inom försäkring och riskhantering: samma verktyg som hjälper oss att stoppa bedrägerier kan också hjälpa oss att upptäcka och bromsa mönster som driver tvistkostnader.

Min ståndpunkt är enkel: om vi fortsätter hantera eskalerande tvister som “juridik” snarare än “data och risk”, så kommer kostnaderna fortsätta vandra nedströms – till premier, självrisker, produktpriser och i slutänden kundernas förtroende.

Rättsprocessmissbruk: problemet som syns först i skadestatistiken

Rättsprocessmissbruk är i praktiken ett kostnadsdrivande beteende i och kring skadeärenden. Det handlar om när processer, krav och förhandlingar används för att maximera utfall, även när kopplingen till faktisk skada är svag.

I den amerikanska kontexten lyfts flera återkommande delar:

• Tredjepartsfinansiering av tvister (TPLF): externa investerare finansierar processer mot andel av framtida utfall.
• “Nuclear verdicts”: juryutslag över 10 miljoner dollar som blivit vanligare i vissa segment.
• Brist på transparens kring vem som ekonomiskt står bakom en process.
• Aggressiv marknadsföring och ekosystem runt “lawsuit lending” (förskott/lån till käranden).

Det viktiga för risk- och försäkringschefer är inte de amerikanska etiketteringarna – utan signalen: när incitamenten runt en tvist förändras, ändras också skadekostnadens dynamik. Skadeärendet blir en “finansiell produkt”. Och då räcker det inte med att bara vara duktig på juridik; man måste vara duktig på riskanalys, mönsterigenkänning och tidig triagering.

Varför detta driver upp kostnader för “alla”

När skadekostnader eskalerar av processlogik påverkas tre nivåer:

1. Försäkringsgivaren: högre utbetalningar, högre LAE (loss adjustment expenses), mer reservosäkerhet.
2. Företagskunden: dyrare ansvarsförsäkring, mer friktion i skadereglering, större behov av juridisk beredskap.
3. Konsumenten: premier och priser stiger när kostnader förs vidare.

En ofta citerad amerikansk uppskattning är att en “tort tax” kan motsvara tusentals dollar per hushåll och år. Exakta nivåer varierar, men poängen är robust: systemkostnaden läcker ut i ekonomin.

Tredjepartsfinansiering förändrar spelplanen – och datamönstren

När externa investerare finansierar tvister förändras beteenden på ett sätt som faktiskt går att modellera.

Svar först: TPLF tenderar att öka uthålligheten i förhandlingar och driva krav mot högre nivåer, eftersom avkastningskrav styr strategin.

I praktiken kan det ge:

• Längre “time-to-settle”
• Fler avbrutna förlikningsspår
• Skarpare kravsteg (plötsliga nivåhöjningar)
• Större spridning mellan ursprungligt krav och slutligt utfall

Det här är inte bara juridik. Det är en beteendesignatur. Och beteendesignaturer är precis vad maskininlärning är bra på att hitta – om man har rätt data och process.

Den dolda friktionen: transparens och informationsasymmetri

Brist på transparens gör att motparter och ibland även domstolar saknar en bild av incitamenten bakom målet. För en försäkringsorganisation blir effekten att man riskerar att:

• underskatta eskaleringsrisken i vissa ärenden
• triagera fel (för “snällt” eller för sent)
• reservera för lågt

Jag har sett att de dyraste skadeöverraskningarna ofta inte kommer av “en stor händelse”, utan av en stor beteendeförändring i ärendets livscykel. Den förändringen går i många fall att se tidigare – om man mäter rätt saker.

AI i skadehantering: från efterhandsreaktion till tidig varning

Svar först: AI kan minska tvistkostnader genom att flagga ärenden med hög eskaleringsrisk tidigt, upptäcka avvikande kravbeteenden och föreslå rätt åtgärd (utredning, specialist, förlikningsspår).

När man säger “AI i försäkring” tänker många direkt på bedrägeri. Men rättsprocessmissbruk ligger ofta i gråzonen: allt är inte bedrägeri, men kostnadslogiken kan ändå vara exploaterande. AI blir då ett verktyg för kostnadskontroll och rättssäkerhet snarare än “fälla någon”.

1) Prediktiva modeller för eskaleringsrisk

Bygg modeller som skattar sannolikhet för:

• juridisk eskalering (ombud tidigt, aggressiv kravprofil)
• lång handläggningstid
• mycket hög slutkostnad relativt initial skada

Praktiska variabler (exempel) kan vara:

• tidslinje: antal dagar mellan skadehändelse och ombudskontakt
• kommunikationsmönster: frekvens och tonalitet (om ni har strukturerad metadata)
• kravkurva: hur kravet utvecklas över tid
• jurisdiktion/ort (i USA tydligt; i Sverige kan det handla om domstolsmönster eller typ av process)
• skade-/motpartshistorik

Målet är inte att modellen ska “döma”. Målet är att den ska hjälpa er prioritera rätt insats tidigt.

2) Anomalidetektion i krav och dokumentation

Anomalidetektion funkar bra när man vill hitta “det här ser inte ut som våra normala ärenden”. Det kan vara:

• ovanligt höga icke-ekonomiska krav i relation till medicinsk/teknisk fakta
• återkommande formuleringar i kravbrev (template-mönster)
• märkliga faktureringsmönster i externa kostnader

Med moderna språkmodeller kan man dessutom strukturera innehåll i kravbrev och bilagor: extrahera påståenden, belopp, datum, och jämföra mot standardmönster.

3) Beslutsstöd för triage och “next best action”

Den största vinsten i skadehantering kommer ofta från rätt ärende till rätt kompetens i rätt tid.

Ett AI-stött triageflöde kan exempelvis:

• föreslå tidig specialist (jurist, medicinsk rådgivare, teknisk expert)
• initiera riktad komplettering (exakta underlag som historiskt minskar tvist)
• rekommendera förhandlingsspår baserat på liknande historik

Här blir governance viktigt: beslutsstöd, inte autopilot. Men när det görs rätt ger det konsekventare handläggning och mindre “brandkårsutryckning”.

Riskhantering: modellera social inflation som en systemrisk

Svar först: Social inflation ska behandlas som en mätbar riskfaktor i prissättning, reservering och portföljstyrning – och AI kan göra den uppföljningen löpande.

I praktiken innebär det att man skapar ett ramverk där juridik-, skadetrender och omvärldssignaler ingår i riskbilden. I USA nämns reformfrågor som transparenskrav för finansiering, tak för icke-ekonomiska skador och regler mot forum shopping. Poängen för svenska aktörer är överförbar: regelförändringar och beteendetrender påverkar skadekostnadens fördelning.

Så kan en “AI-radar” för juridik- och tvistrisk se ut

• Omvärldsbevakning: nya domslut, praxisförskjutningar, branschsignaler (strukturerat och klassificerat)
• Portföljanalys: vilka produktlinjer/segment visar ökad tvistgrad?
• Claims analytics: ökad LAE, längre cykeltider, fler ombud tidigt
• Scenarioanalys: vad händer med combined ratio om svansrisken ökar med X%?

Det här är särskilt relevant inför 2026: efter flera år av kostnadspress vill många bolag “ta igen” marginal. Då blir det dyrt att missa svansrisker i ansvar och motor.

Praktiska åtgärder: så minskar ni sårbarheten på 90 dagar

Svar först: Börja med datagrund, tidiga varningssignaler och en tydlig triagepolicy; bygg sedan modell och process i små iterationer.

Här är ett upplägg jag hade valt om målet är effekt snabbt (utan att riva allt):

1. Definiera 10–15 tvistindikatorer
   • Exempel: tid till ombud, antal kravsteg, externa kostnader per 30 dagar, avvikelse mot typfall.
2. Skapa en enkel riskklassning (A/B/C)
   • A: normalflöde
   • B: utökad utredning
   • C: tidig specialist + reservreview
3. Bygg en första modell med historik
   • Börja med transparenta metoder (t.ex. gradient boosting med tydliga feature-importance).
4. Sätt en “human-in-the-loop”-rutin
   • Varje C-flagga ska få en snabb expertbedömning inom 24–48h.
5. Mät effekt i tre nyckeltal
   • median handläggningstid
   • LAE per ärende
   • avvikelse mellan initial reserv och slutkostnad

Det här är sällan ett IT-projekt. Det är ett verksamhetsprojekt med AI som motor.

Nästa steg: AI som försvar – utan att bli cynisk

Rättsprocessmissbruk växer när incitamenten runt tvister blir starkare än incitamenten för rimlig kompensation. Det är då kostnaderna drabbar alla: försäkringsgivare, företag och kunder.

För oss som jobbar med AI inom försäkring och riskhantering är lärdomen tydlig: skadeprocessen måste bli mer förutseende. Inte för att “vinna motparten”, utan för att göra ersättningar mer konsekventa, minska onödiga tvister och hålla premier på en nivå som människor faktiskt kan bära.

Om du vill ta första steget redan i januari: vilka två skadeflöden i din portfölj har störst tvistkostnad, och vilka tidiga signaler hade ni behövt se 30 dagar tidigare för att styra utfallet?