AI i riskkontroll: så vinner du i en stabil marknad

Stabila försäkringspremier låter som en paus i dramat. Men i praktiken är det ofta tvärtom: när marknaden lugnar ner sig flyttas strålkastarljuset från “vad kostar det?” till “varför ska vi välja er – och hur minskar vi skadorna?”. Det är här branschspecifik riskkontroll blir avgörande.

Jag tycker att många bolag missar en enkel poäng: riskkontroll är inte en checklista. Det är en pågående verksamhetsförbättring. Och 2025, med mognare dataflöden och mer tillgänglig analys, är AI i försäkring den naturliga förstärkaren – särskilt när man jobbar med specialiserade branscher där generiska råd blir dyra i längden.

Den här artikeln knyter ihop tre saker som hör ihop mer än många tror: stabilare marknad, sektorspecialister och AI-driven riskhantering. Målet är att du ska få konkreta sätt att:

• förbättra underwriting och riskurval,
• höja kvaliteten i riskkontrollinsatser,
• bygga förtroende hos kunder och mäklare med mätbara resultat.

När priserna planar ut blir riskkvalitet din konkurrensfördel

Det tydligaste svaret på “vad gör vi i en stabil marknad?” är: du vinner på precision, inte volym. När prisrörelserna är mindre blir det svårare att “rädda” en dålig risk med prissättning. Då behöver du istället bli bättre på att förstå exponeringar, åtgärda dem och följa upp.

I den amerikanska marknaden har vi sett tecken på stabilisering i kommersiella priser under 2025. Det speglar en bredare trend: hårda marknadscykler lugnar sig, men kraven på riskkontroll, underwritingdisciplin och transparens ökar. I Sverige märks samma logik i många segment: kunder accepterar inte längre årliga höjningar utan tydlig förklaring, och de bästa riskerna förväntar sig service som faktiskt förbättrar deras verksamhet.

Stabil marknad = mer konkurrens om “bra risker”

När prissättningen blir mer jämn blir det också mer attraktivt att byta försäkringsgivare. Det som avgör blir ofta:

• hur snabbt och träffsäkert bolaget kan bedöma risken,
• om riskkontrollråden är relevanta för just branschen,
• om åtgärderna går att genomföra utan att stoppa produktion eller försäljning.

Det är här branschkunskap och AI kompletterar varandra. Specialisten kan verkligheten. AI kan skala analysen.

Branschspecifik riskkontroll: från “besiktning” till partnerskap

Kärnan i RSS-innehållet är att försäkringsgivare investerar i sektorspecialister inom riskkontroll. Jag håller helt med om riktningen, av en anledning: i specialiserade branscher är risk inte en abstrakt sannolikhet – den är inbyggd i hur man driver verksamheten.

En telekomaktör har exempelvis en mix av:

• fordonsrisk (flottor, servicebilar, vinterväglag),
• cyberrisk (nätverksdrift, driftstopp, leverantörskedjor),
• arbetsmiljörisk (arbete på höjd, el, skift),
• ansvarsrisk (tredjepartsskador, avbrott).

Ett medtech-bolag har en annan risklogik:

• produktansvar och återkallelser,
• regulatorisk efterlevnad,
• kvalitetsavvikelser i produktion,
• dataskydd och patientdata.

Poängen: generiska rekommendationer blir lätt antingen för snälla eller för byråkratiska. Båda varianterna misslyckas.

Riskkontroll som inte går att genomföra i vardagen är bara pappersarbete.

Varför integrerade team slår silos

En intressant detalj i källmaterialet är skiftet från “siloade” branschgrupper till mer integrerade team som fortfarande bär branschdjup men delar metoder. Det är smart, eftersom modern risk är korsbefruktad:

• Tillverkare är också IT-bolag (IoT, OT-säkerhet).
• Techbolag har också arbetsmiljö- och flottfrågor.
• Tjänstebolag blir snabbt exponerade via leverantörer.

Här får AI en naturlig roll: den kan koppla ihop datamönster över branscher utan att tappa branschkontext – om den tränas och styrs rätt.

Där AI faktiskt gör skillnad i underwriting och riskkontroll

Det mest praktiska sättet att se på AI inom försäkring och riskhantering är som en motor för tre förmågor: (1) bättre signaler, (2) snabbare beslut, (3) tydligare uppföljning.

1) AI för branschspecifika riskbedömningar

AI kan förbättra riskbedömning genom att sammanföra datakällor som annars blir manuella:

• skadehistorik och mönster (frekvens/severitet per typ av verksamhet),
• telematik och körbeteende för flottor,
• sensordata från fastigheter eller industri (brand, vatten, temperatur),
• cyberindikatorer (exponeringar, sårbarhetsnivåer, incidenthistorik),
• textdata från besiktningsrapporter och åtgärdsplaner.

Med maskininlärning kan du hitta tidiga varningssignaler, exempelvis:

• ökande “nästan-olyckor” i arbetsmiljörapporter som föregår faktiska skador,
• kombinationen av hög personalomsättning och ökade fordonsincidenter,
• återkommande driftstopp kopplade till samma leverantörsled.

Det här är inte magi. Det är mönsterigenkänning som ger riskkontrollteamet bättre prioritering.

2) AI som gör riskkontroll mer operativ (och mindre predikan)

Den största friktionen i riskkontroll är ofta att åtgärder blir för många, för dyra eller för otydliga. AI kan hjälpa till att:

• rangordna åtgärder efter förväntad skadeeffekt och kostnad,
• föreslå “minsta möjliga” förändring som ändå flyttar risken,
• skapa rollbaserade checklistor för drift, HR, IT och ledning.

Tänk så här: specialisten vet att “förbättra fordonsprogrammet” är rätt. AI hjälper dig bryta ner det till en plan med mätpunkter:

• andel förare med genomförd utbildning,
• antal incidenter per 10 000 mil,
• efterlevnad av hastighet/acceleration,
• tid till avslutad olycksutredning,
• återkopplingsloop till chefer.

3) Prediktiv analys för förnyelse och portföljkvalitet

När marknaden stabiliseras blir förnyelsearbetet mer datadrivet. AI kan användas för:

• prognos av skadeutfall inför förnyelse,
• identifiering av “riskdrivare” som kräver åtgärd innan offert,
• simulering av hur olika riskåtgärder påverkar premie och självrisknivåer.

Det är exakt här AI kan bidra till att priser “håller sig stabila” utan att marginalerna urholkas: du slipper prissätta på känsla.

Ett scenario som visar varför specialisering slår standardråd

I källmaterialet beskrivs ett telekombolag med ökande flottförluster där riskkontrollteamet valde att jobba aktivt med kunden istället för att säga upp. Jag gillar exemplet eftersom det visar vad som faktiskt krävs: rotorsaksanalys, standardiserade rutiner och uppföljning.

Låt oss översätta det till en AI-stöttad modell som fungerar även i svensk kontext.

Så kan en AI-stödd åtgärdsplan för flottor se ut (8 veckor)

Vecka 1–2: Diagnos

• Samla incidentdata, kördata, väder/väglag, rutter, tid på dygnet.
• NLP-analys av olycksrapporter för att hitta återkommande orsaker.
• Risksegmentera förare och fordon (inte för att “hänga ut”, utan för att prioritera stöd).

Vecka 3–5: Insatser med hög effekt

• Mikro-utbildningar riktade mot de vanligaste incidenttyperna.
• Standard för olycksutredning (vem gör vad inom 24h?).
• Policy för mobilanvändning, vila och vinterkörning med tydliga kontroller.

Vecka 6–8: Uppföljning och styrning

• Dashboard för ledning och arbetsledare.
• Tröskelvärden som triggar extra coaching.
• Uppdaterad riskprofil inför nästa kvartal.

Resultatet blir inte bara färre skador. Det blir också en bättre “story” i förnyelsen: kunden kan visa styrning, data och förbättring.

Förtroende är en dataprodukt (om du gör det rätt)

RSS-texten trycker på “build trust” och att vara synlig, leverera service och skapa återkommande samarbeten med mäklare. Jag skulle formulera det lite mer krasst: förtroende byggs när du kan visa att du minskar kundens totalkostnad för risk.

AI kan hjälpa, men bara om du paketerar det på ett sätt som inte känns som övervakning eller “svart låda”. Tre principer fungerar i praktiken:

1. Transparens: Förklara vilka signaler som påverkar riskbedömningen (även om modellen är komplex).
2. Rättvisa: Säkerställ att modellen inte straffar branscher/roller på fel grunder. Testa bias, dokumentera beslut.
3. Handlingsbarhet: Varje riskinsikt ska kopplas till en åtgärd kunden kan göra.

En bra tumregel: om kunden inte kan agera på insikten inom 30 dagar är den förmodligen för akademisk.

Praktisk checklista: så kommer du igång med AI i riskhantering

Om du arbetar på försäkringsbolag, MGA, mäklarhus eller som riskansvarig på kundsidan kan du använda den här listan för att starta utan att fastna i stora program.

Starta med en “smal” use case

Välj ett område där data finns och effekten är tydlig:

• flott- och trafiksäkerhet,
• vattenskador i fastigheter,
• cyberhygien och leverantörsrisk,
• ergonomi och belastningsskador.

Sätt mätetal som båda sidor accepterar

Exempel (välj 3–5):

• skadefrekvens per månad/kvartal,
• snittkostnad per skada,
• andel genomförda åtgärder,
• tid från incident till åtgärd,
• antal “nästan-olyckor” (en bra tidig indikator).

Bygg en riskkontroll-loop

• Insikt → Åtgärd → Uppföljning → Ny insikt.
• Gör den enkel. Gör den repetitiv. Gör den synlig.

Det här är exakt vad “AI inom försäkring och riskhantering”-serien handlar om: att förflytta försäkring från reaktiv ersättning till proaktiv styrning.

Nästa steg: från stabilisering till automation – utan att tappa människan

När marknaden stabiliseras är det lätt att luta sig tillbaka. Jag tycker det är fel strategi. Stabilitet är ett läge där du kan investera i kvalitet: bättre riskurval, mer relevant riskkontroll och smartare uppföljning.

Specialister ger trovärdighet. AI ger skala och konsekvens. Tillsammans ger de något som både kunder och mäklare bryr sig om: färre skador, tydligare processer och förutsägbara förnyelser.

Om du redan har branschkompetens i huset är frågan inte om du ska använda AI – utan vilken riskprocess du vill göra mätbar först. Vilket område skulle ge störst effekt för er på 90 dagar?