Stämningsinflation: så bromsar AI kostnadsspiralen

Kostnaderna för ansvarsskador stiger snabbare än den vanliga inflationen. Och det är inte för att olyckor plötsligt blivit dubbelt så vanliga. En stor del handlar om stämningsinflation – när processer, ersättningskrav och förlikningar dras upp av incitament som inte alltid har med faktisk skada att göra.

I USA beskriver branschen fenomenet som legal system abuse: en kombination av aggressiv stämningspraxis, avancerad påverkan på jurys, otydlig finansiering bakom processer och en jakt på extremt höga skadestånd. Det kan kännas långt bort från en svensk försäkringsvardag, men mekanismerna är relevanta även här: när kostnaderna i skadeprocessen blir mer oförutsägbara ökar premierna, återförsäkringskostnaderna och kraven på riskstyrning.

Här är min tydliga ståndpunkt: försäkringsbolag och riskchefer som behandlar stämningsinflation som ”bara en juridikfråga” kommer att betala dyrt. Det är en data-, process- och beslutsfråga. Och det är precis där AI inom försäkring och riskhantering kan göra praktisk skillnad.

Varför ”legal system abuse” driver kostnaderna uppåt

Kärnan är enkel: när rättsprocesser används för att maximera ersättningar bortom rimlig kompensation, blir skadekostnaden mer volatil och svårprissatt. I källartikeln kopplas detta direkt till social inflation – att ansvarsskador ökar snabbare än övriga kostnader i ekonomin.

Tredjepartsfinansiering förändrar incitamenten

En central motor i USA är tredjepartsfinansiering av tvister (TPLF). Externa investerare finansierar processer i utbyte mot en del av utfallet. Effekten blir en annan förhandlingsdynamik:

• Processer kan drivas längre, även när en tidig förlikning vore rationell.
• Kraven tenderar att pressas upp, eftersom investerare vill se hög avkastning.
• Transparensen brister: domstol och motpart vet inte alltid vilka ekonomiska intressen som finns i bakgrunden.

Den svenska miljön skiljer sig (bland annat genom andra skadeståndsnivåer och processkultur), men incitamentsproblemet är universellt: om någon tjänar på att förlänga eller fördyra processen, kommer det att påverka totalkostnaden.

”Nuclear verdicts” och emotionell bevisföring

Källtexten lyfter också fram fenomenet med extremt höga juryutslag (i USA ofta definierat som över 10 miljoner USD). Det hänger ihop med två saker som risk- och skadeteam känner igen, oavsett land:

1. Story slår statistik i beslutsrum (även i domstolar).
2. Osäkerhet prissätts med marginal, vilket driver premier uppåt.

När ersättningsnivåer blir mer oberäkneliga tvingas försäkringsgivare ta höjd. Det är i slutänden kunderna som betalar.

En bra tumregel: När osäkerheten ökar snabbare än skadorna, ökar priset ändå.

Vad betyder det här för svenska försäkringsbolag och företag?

Översatt till svensk kontext är poängen inte att vi får identiska amerikanska tillstånd. Poängen är att samma kostnadslogik kan uppstå när:

• skadeprocesser blir mer komplexa,
• bevisning och medicinska underlag blir mer omfattande,
• ombud och intressenter blir mer specialiserade,
• förväntningar på ersättningsnivåer (och ”praxis”) drar i väg.

Premiedynamik, återförsäkring och reservsättning

Försäkring är i grunden ett spel om förutsägbarhet. När stora ansvarsskador blir dyrare och mer varierande händer tre saker:

1. Premier stiger (för att täcka både förväntad kostnad och volatilitet).
2. Återförsäkring blir dyrare (återförsäkrare prissätter svansrisk hårt).
3. Reserver behöver stärkas, vilket binder kapital.

Det här slår extra hårt i branscher med långa skadekedjor och juridik i slutet: ansvar, personskador, produktansvar, vårdrelaterade skador och ibland även cyber (där skadestånd/krav kan eskalera i efterhand).

”Det är bara en skada” är sällan sant längre

Skador är inte längre bara en skadeutbetalning. De är:

• en datapunkt i prissättning,
• en potentiell tvist,
• en reputationsrisk,
• en regulatorisk fråga,
• en operativ kostnad (handläggningstid, externa ombud, utredningar).

Det betyder att AI inte ska placeras som ett IT-projekt vid sidan av, utan som en del av riskhanteringens kärnflöde.

3 sätt AI minskar sårbarheten för stämningsinflation

AI hjälper inte genom att ”vinna i domstol”, utan genom att minska antalet dyra, långdragna och felprioriterade ärenden. Det handlar om beslutsstöd, tidiga signaler och jämn kvalitet.

1) Tidig triage: hitta högriskärenden innan de exploderar

Det mest lönsamma beslutet i skadehantering tas ofta tidigt: rätt nivå av utredning, rätt specialist och rätt förhandlingsstrategi.

Med ML-modeller kan man triagera på sannolikheter och drivare, till exempel:

• risk för tvist/ombudsinblandning,
• risk för lång handläggningstid,
• risk för höga kostnadsdrivare (t.ex. medicinsk komplexitet),
• risk för avvikande ersättningskrav jämfört med jämförbara skador.

Praktiskt mål: färre ”standardärenden” som blir specialärenden av misstag.

2) Bedrägeridetektion som fångar mönster människor missar

Källartikeln pekar på hur ekonomiska incitament kan driva processer och ersättningskrav uppåt. Nästa steg för ett modernt skadeteam är att behandla det som ett mönsterproblem.

AI-baserad bedrägeridetektion kan kombinera:

• nätverksanalys (kopplingar mellan personer, ombud, vårdgivare, verkstäder),
• anomalidetektion (avvikande kostnadsprofiler),
• textanalys av skadeberättelser och bilagor,
• tidsmönster (upprepade skadehändelser, ovanliga sekvenser).

Det viktiga är inte att ”sätta dit” någon. Det viktiga är att sortera fram ärenden som kräver mänsklig granskning innan kostnaden låser sig i en dyr process.

3) Text- och dokument-AI som kapar cykeltid och minskar fel

Stämningsinflation gynnas av tröghet: ju längre tid, desto större friktion, desto fler externa kostnader, desto större risk att någon driver narrativet.

Här gör generativ AI och NLP ofta störst vardagsnytta:

• automatisk sammanfattning av medicinska underlag och korrespondens,
• extraktion av nyckelfakta (datum, diagnoser, belopp, åtgärder),
• identifiering av motsägelser och saknade dokument,
• stöd för konsekvent dokumentation (som håller vid intern revision).

Effekten blir en skadeprocess som är snabbare, jämnare och mer spårbar – tre saker som direkt minskar kostnadsrisken.

Så bygger du ett AI-case som håller i verkligheten

Det som skiljer lyckade AI-satsningar från demo-projekt är kopplingen till ekonomi och styrning. Här är en enkel struktur jag brukar rekommendera.

Mätetal som faktiskt speglar stämningsinflation

Fokusera på mätetal som går att påverka och som hänger ihop med kostnad:

1. Cykeltid per ärendetyp (dagar från anmälan till beslut/förlikning)
2. Andel ärenden som går till extern tvist
3. Kostnad för externa ombud per 1 000 ärenden
4. Avvikelse mot förväntad kostnad (”expected vs. actual” per kohort)
5. Återöppningsgrad (ärenden som stängs och öppnas igen)

När de förbättras får du både lägre kostnad och bättre kundupplevelse.

Datagrund: börja med det ni redan har

De flesta bolag sitter på mer än nog data:

• skadeanmälan (strukturerat + fritext)
• utbetalningshistorik
• handläggningsloggar
• dokument och bilagor
• kommunikation (brev, e-postmallar, noteringar)

Det som ofta saknas är gemensamma definitioner (vad är ett ”tvistärende”?) och tillräcklig datakvalitet för att modellen ska bli stabil.

Governance: spårbarhet är inte förhandlingsbart

När AI används i skadehantering och riskbedömning måste du kunna svara på:

• Varför föreslog modellen den här åtgärden?
• Vilka datakällor användes?
• Hur övervakas drift och bias?
• Hur ser mänsklig kontroll ut vid avvik?

Det här är både en kvalitetsfråga och en förtroendefråga. Och förtroende är en hård valuta när tvister uppstår.

Vanliga frågor jag får (och raka svar)

”Kan AI verkligen påverka kostnader som drivs av juridik?”

Ja – genom att minska antalet fall där juridik blir den dominerande kostnadsdrivaren. Det görs med tidig triage, bättre dokumentation och snabbare beslut.

”Riskerar AI att göra processen kall och kundfientlig?”

Bara om den används fel. Rätt använd blir AI ett sätt att ge snabbare besked, färre missförstånd och mer konsekventa beslut. Det är kundvänligt.

”Var börjar man om man har låg mognad?”

Börja med ett avgränsat flöde: exempelvis triage för en specifik skadeprodukt eller NLP för dokumentklassning. Välj ett område där cykeltiden och variationen är hög.

Nästa steg: gör stämningsinflation till en styrbar risk

Legal system abuse i USA visar vad som händer när incitament och transparens glider i fel riktning: kostnaderna sprider sig långt utanför rättssalen och hamnar i premier, priser och tillgänglighet. För oss som jobbar med AI inom försäkring och riskhantering är lärdomen konkret: när skadekostnader blir mer osäkra måste skadeprocessen bli mer datadriven.

Om du vill få stopp på kostnadsspiralen behöver du inte vänta på lagstiftning eller branschöverenskommelser. Du kan börja i din egen portfölj: triage, bedrägeridetektion och dokument-AI ger effekt snabbt när de kopplas till tydliga mätetal.

Vilken del av er skadehantering skulle ge störst ekonomisk effekt om ni halverade handläggningstiden – utan att tumma på kvaliteten?