AI i riskhantering när försäkringsmarknaden planar ut

Mest företag tolkar stabila företagsförsäkringspriser som en signal att “allt är lugnt”. Jag tycker tvärtom: när marknaden stabiliseras blir skillnaderna mellan bra och dåliga risker tydligare – och det är då teknik som AI faktiskt gör störst nytta.

I praktiken ser vi samma mönster oavsett om vi pratar telekom, medtech eller IT: generiska riskrekommendationer räcker inte. Försäkringsgivare satsar därför på branschspecialister som kan jobbet på riktigt och kan agera rådgivare snarare än kontrollanter. Nästa steg är att kombinera den mänskliga branschkunnigheten med AI i underwriting, prediktiv analys och AI-driven riskbedömning. Det är där precisionen och tempot uppstår.

Det här inlägget är en del av serien ”AI inom försäkring och riskhantering”. Fokus: hur stabilare villkor i marknaden kan utnyttjas för att bygga smartare processer, bättre portföljer och mer proaktiv skadeförebyggande riskkontroll.

Varför stabila försäkringspriser ökar kraven på riskkontroll

När pristrycket i kommersiell försäkring inte längre rör sig lika snabbt blir underwriting mindre av en ”prismotor” och mer av en selekteringsmotor. Med andra ord: bolag som kan identifiera och förbättra risk på riktigt vinner.

Det här märks extra tydligt i specialiserade branscher:

• Telekom: fordonsflottor, arbete på hög höjd, driftkritisk infrastruktur och en stor cyberyta.
• Medtech: produktansvar, regulatorisk efterlevnad och spårbarhet i leverantörskedjan.
• IT och SaaS: ransomware, tredjepartsrisker och beroende av molnplattformar.

Stabil marknad betyder inte “mindre risk”. Det betyder att riskkvalitet blir den tydligaste differensieraren i förnyelser och villkor. Och då blir riskkontrollens kvalitet – och dess förmåga att prioritera rätt åtgärder – helt central.

Min ståndpunkt: generisk riskkontroll är dyrt slöseri

Rapporter, checklistor och standardiserade rekommendationer skapar ofta aktivitet utan effekt. Den bästa riskkontrollen jag har sett är alltid:

1. Branschnära (förstår hur verksamheten faktiskt funkar)
2. Prioriterad (fokuserar på få åtgärder med hög skadeeffekt)
3. Uppföljd (återkopplar, mäter och justerar)

AI kan göra samtliga tre delar bättre – men bara om den matas med rätt data och om någon med branschförståelse äger tolkningen.

Branschspecialister + AI: den mest praktiska kombinationen just nu

Branschspecialister bygger förtroende. AI bygger skala och konsekvens. Tillsammans kan de flytta riskarbetet från ”besök och rapport” till ett löpande förbättringsprogram.

Det centrala skiftet är att riskkontroll går från att vara en punktinsats vid nyteckning/förnyelse till att bli en rytm under året: signaler, åtgärder, uppföljning.

Vad AI faktiskt kan göra i underwriting och riskbedömning

AI behöver inte vara mystiskt. I praktiska termer handlar det ofta om maskininlärning och statistiska modeller som:

• Upptäcker mönster i skadeutfall (frekvens, svårighetsgrad, säsong, geografi)
• Identifierar avvikare (konton som beter sig ”annorlunda” jämfört med peers)
• Förutser riskdrivare (t.ex. ökad incidenttakt i flottor, cyberhändelser, brandrisk)
• Föreslår prioriteringar (vilka åtgärder ger störst effekt per investerad timme/krona)

Det viktiga är att AI inte ersätter underwritern eller riskingenjören. Den hjälper dem att lägga tiden där den ger effekt.

Varför marknadsstabilitet passar AI extra bra

När priser och villkor rör sig långsammare finns utrymme att optimera processer. AI-modeller blir också bättre när de får:

• stabila processer att integreras i,
• tydliga beslutsregler,
• kontinuerlig feedback (”vad hände efter vår åtgärd?”).

Det är enklare att få verklig ROI på AI i riskhantering när organisationen inte samtidigt jagar akuta prisanpassningar varje månad.

Ett konkret scenario: telekomflotta som höll på att bli oförsäkringsbar

I källmaterialet beskrivs ett case från telekom: skadefrekvens och skadekostnader i en stor fordonsflotta ökade så mycket att kundens framtida försäkringsbarhet var hotad. I stället för att säga upp eller kraftigt strama åt, genomfördes en handfast insats:

• rotorsaksanalys av skadeaktivitet,
• strukturerad serviceplan,
• standardiserade rutiner för förarbeteende, uppföljning och skadeutredning,
• kontinuerlig närvaro och uppföljning från riskkontroll.

Resultatet: stabilisering, lägre förluster och en starkare kundrelation.

Så skulle AI kunna förstärka samma upplägg (utan att göra det krångligt)

Tänk dig att samma upplägg kompletteras med AI-stöd som går att drifta i vardagen:

1. Tidiga varningssignaler
   • Modell som flaggar konto/region/depå när incidentfrekvensen bryter trend.

1. Prioritering av insatser

   • AI rankar vilka depåer, tider eller beteenden som driver mest svårighetsgrad.

2. Åtgärdseffekt i siffror

   • Före/efter-analys av åtgärder: minskade skador per 1 000 mil, minskad medelskada, färre stilleståndsdagar.

3. Bättre dialog med ledningen

   • En dashboard som kopplar riskåtgärder till KPI:er (leveransprecision, downtime, kostnad per uppdrag).

Det här är exakt den typ av kombination som gör riskkontroll till en affärsförbättring snarare än en försäkringsadministration.

Från “silos” till sammanhängande riskbild: AI hjälper när risker korsar varandra

En tydlig poäng i artikeln är att riskteam tidigare arbetade mer i separata specialistspår, men att verkligheten kräver mer samarbete. Det är helt rätt – särskilt i Sverige och Norden där många medelstora bolag har komplexa riskprofiler.

Ett industriföretag kan samtidigt ha:

• egendom/brand (fastigheter, lager, sprinklerkrav),
• cyber (OT/IT-konvergens, leverantörer, fjärråtkomst),
• arbetsmiljö (ergonomi, belastningsskador),
• ansvar (produkt, recall, kontrakt),
• flotta (tjänstebilar, transportörer).

AI som “lim” mellan riskdomäner

Här fungerar AI bra som sammanhållande analyslager:

• Textanalys (NLP) på skadebeskrivningar och riskrapporter för att hitta återkommande orsaker.
• Graph-analys för tredjepartsrisk: vilka leverantörer påverkar flera affärskritiska processer?
• Anomali-detektion: ovanliga kombinationer av händelser som kan indikera bedrägeri eller systematiska brister.

Ett enkelt men kraftfullt mål är att skapa en gemensam lista över “top 10 riskdrivare” per kund – och uppdatera den varje månad. Då får både kund, mäklare och försäkringsgivare ett gemensamt språk.

Så kommer du igång: en 90-dagars plan för AI-driven riskhantering

Många fastnar i verktygsval. Jag har sett bättre resultat när man börjar med beslutspunkter och dataflöden.

Steg 1 (dag 1–30): Bestäm vilka beslut som ska bli bättre

Välj 2–3 tydliga beslut där AI kan stötta, t.ex.:

• vilka kunder som ska få fördjupad riskkontroll inför förnyelse,
• vilka åtgärder som ska prioriteras för att minska storskador,
• vilka konton som visar tidiga tecken på negativ trend.

Steg 2 (dag 31–60): Bygg en minimal datagrund

Du behöver sällan “allt”. Starta med:

• skadehistorik (minst 24–36 månader om möjligt),
• exponeringsdata (omsättning, antal fordon, antal anställda, geografi),
• riskkontrollnoteringar (även ostrukturerad text),
• cyber-/säkerhetsenkäter om de finns.

Sätt också datakvalitetsregler: samma definitioner, samma enheter, samma tidsperioder.

Steg 3 (dag 61–90): Inför ett AI-stöd som går att använda varje vecka

Målet är inte en stor “AI-plattform”. Målet är ett arbetssätt:

• en risklista som uppdateras kontinuerligt,
• tydliga triggers (”om X händer → gör Y”),
• uppföljning på utfallet (”blev det bättre?”).

En AI-modell som ingen litar på är bara en dyr fil. En modell som kopplas till veckovisa beslut blir ett verktyg.

Vanliga frågor jag får om AI inom försäkring och riskhantering

“Behöver vi stora datamängder för att få effekt?”

Nej. För portföljstyrning och prioritering räcker ofta relativt begränsade datamängder om de är konsekventa. Det viktiga är återkoppling: att du mäter om åtgärderna gav effekt.

“Kommer AI göra underwriting opersonlig?”

Den risken finns om man använder AI som autopilot. Rätt använt gör AI underwriting mer personlig eftersom den frigör tid för dialog och branschspecifika lösningar.

“Vad är den snabbaste vinsten?”

Tidiga varningssignaler för konton på väg åt fel håll. Att fånga trenden tre månader tidigare kan vara skillnaden mellan en normal förnyelse och en dyr speciallösning.

Där marknaden planar ut blir precisionen allt

Stabilare kommersiella försäkringspriser är inte en pausknapp. Det är en chans att flytta fokus från kortsiktig prissättning till långsiktig riskkvalitet. Branschspecialister visar vägen genom att arbeta nära verksamheten och prioritera rätt åtgärder.

Nästa logiska steg är att förstärka detta med AI i underwriting och AI-driven riskbedömning: tidigare signaler, bättre prioriteringar och tydligare effektmätning. För företag betyder det färre avbrott och mer förutsägbara kostnader. För försäkringsgivare och mäklare betyder det bättre förnyelser och starkare relationer.

Vad skulle hända om du i nästa förnyelse inte bara “förklarade risken” – utan kunde visa, i data, vilka tre åtgärder som mest sannolikt sänker skadekostnaden under 2026?