Mesiac: január 2026

Umelá inteligencia dnes zásadne mení fungovanie poisťovní – od rýchlosti likvidácie škôd až po spôsob, akým komunikujú s klientmi. AI už nie je len experimentom či víziou budúcnosti, ale praktický nástroj, ktorý znižuje náklady, zvyšuje presnosť rozhodovania a zlepšuje zákaznícku skúsenosť. V článku sa pozrieme na konkrétne využitie AI v poisťovníctve, aktuálne trendy, dáta z praxe aj príklady zo Slovenska a zahraničia.

Čo je AI v poisťovníctve a aký má význam?

AI v poisťovníctve predstavuje súbor technológií, ktoré umožňujú poisťovniam:

• analyzovať veľké objemy dát,
• predvídať správanie klientov,
• automatizovať procesy,
• prijímať presnejšie rozhodnutia.

V praxi ide spravidla o kombináciu:

• strojového učenia (machine learning),
• spracovania prirodzeného jazyka (NLP),
• počítačového videnia (computer vision),
• prediktívnej analytiky.

Všetky tieto technológie spolu vytvárajú inteligentné systémy, ktoré sa dokážu samostatne učiť a neustále zlepšovať.

Využitie umelej inteligencie a jej benefity

Na rozdiel od tradičnej automatizácie v poisťovníctve, pri ktorej sa mechanicky vykonávajú niektoré opakujúce sa úlohy, AI dokáže porozumieť dátam aj kontextu. Systém tak vie identifikovať podvodné správanie, odhadnúť výšku poistného plnenia z fotografie poškodeného vozidla a podobne.

Podľa typu využitia rozlišujeme:

• generatívnu AI – tvorba textov, dokumentov a komunikácie,
• prediktívnu AI – modelovanie rizík a podvodov,
• konverzačnú AI – chatboty a voiceboty pre klientov.

AI má pre poisťovne strategický význam. Prináša benefity ako:

• urýchlenie likvidácie poistných udalostí,
• znižovanie nákladov,
• minimalizáciu ľudských chýb,
• zlepšenie zákazníckej skúsenosti,
• poskytovanie presných dát na rozhodovanie pre manažment,
• jednoduchšiu tvorbu nových produktov,
• personalizáciu služieb pre klientov.

Odporúčame ti:

V tejto oblasti je potrebné rozlišovať tri pojmy – AI, automatizácia a digitalizácia. Digitalizácia znamená prechod z papierových na digitálne procesy, automatizácia vykonáva úlohy podľa vopred definovaných pravidiel, AI dokáže samostatne uvažovať, učiť sa a rozhodovať.

Globálny a európsky kontext adopcie AI

Umelá inteligencia sa v oblasti poisťovníctva rozširuje veľmi rýchlo. Podľa údajov spoločnosti Binariks mal trh v roku 2022 mal hodnotu 4,59 miliardy dolárov a do roku 2032 sa očakáva nárast na 79,86 miliardy dolárov s ročným tempom rastu (CAGR) viac než 33,06 %.

Podľa prieskumu Goldman Sachs z roku 2024 využíva AI približne 29 % poisťovní na celom svete. V USA ide podľa údajov NAIC o 42% a v Európe o ešte vyšší podiel. Prieskum Gradient AI ukazuje, že viac ako 90 % poisťovní plánuje nasadenie AI v blízkom čase ešte zvýšiť.

Digitalizácia12 min.

28. 11. 2025

Čo je SaaS? Ako funguje softvér ako služba a kedy sa oplatí

Zisti, čo je to SaaS a aké má výhody. Kompletný sprievodca a príklad SaaS Operations v poisťovníctve od msg life Slovakia.

Kľúčové oblasti využitia AI v poisťovníctve

Spôsobov, akými umelá inteligencia mení poisťovníctvo, je dnes veľké množstvo. Moderné technológie zjednodušujú a urýchľujú mnohé procesy, čím sa dosahujú ešte lepšie výsledky ako kedykoľvek predtým.

AI detekcia podvodov a riadenie rizík

Jednou z najvýznamnejších oblastí využitia AI je detekcia podvodov. Podvody totiž patria medzi najväčšie problémy v poisťovníctve. Štúdia Coalition Against Insurance Fraud uvádza, že len v USA prichádzajú poisťovne každý rok približne o 308,6 miliardy dolárov.

Tradičné kontrolné mechanizmy už nestačia. Podvody sú čoraz sofistikovanejšie, a preto je potrebné využívať nové nástroje, ako sú machine learning a prediktívna analytika. Na ich základe dokáže AI analyzovať správanie poistencov, porovnávať historické vzorce a v reálnom čase odhaľovať anomálie.

Nasadenie AI nástrojov prináša poisťovateľom zlepšenie efektívnosti detekcie podvodov a výrazné zníženie falošných pozitív. Poistné systémy dnes dokážu rozpoznať napríklad zhodné lekárske správy, manipulované fotografie škôd či deepfake videá.

AI likvidácia škôd a poistných udalostí

Proces likvidácie poistných udalostí patrí k najnáročnejším oblastiam poistného biznisu. Poisťovne sa preto už roky snažia nájsť nástroje, ktoré by im s tým mohli pomôcť – a práve umelá inteligencia je na to ako stvorená. Najnovšie analýzy ukazujú, že väčšina poisťovní dnes využíva AI a machine learning práve v oblasti spracovania poistných škôd – claims processing je globálne najčastejšou aplikáciou AI v poisťovníctve. Výrazne tým šetria čas zamestnancov aj klientov.

AI riešenia v praxi skracujú čas posúdenia škôd z dní na minúty – v niektorých projektoch až o viac ako 90 %. Dokazuje to aj popredná britská poisťovňa v spolupráci so spoločnosťou Advancing Analytics, výsledkom čoho bolo skrátenie času spracovania poistných udalostí až o 99,4 %.

Všetkému napomáhajú technológie ako computer vision, ktorá automaticky rozoznáva poškodenia na fotografiách vozidiel, odhaduje výšku škody a v kombinácii s prediktívnymi modelmi navrhuje optimálne poistné plnenie.

Priekopníkom v tejto oblasti je insurtech Lemonade, ktorý vďaka AI dokáže spracovať a vyplatiť poistnú udalosť za 3 sekundy (novší rekord 2 sekundy) a dnes vybavuje takmer polovicu jednoduchých nárokov plne automatizovane.

Odporúčame ti:

V poisťovníctve je známy aj pojem AI triáž. Táto technológia rozdeľuje prípady podľa zložitosti, čím uvoľňuje kapacity likvidátorov a umožňuje riešiť jednoduché prípady automatizovane.

AI underwriting a AI risk assessment

V oblasti underwritingu a riadenia rizík umožňuje AI poisťovniam prijímať rozhodnutia založené na tisícoch dátových bodov v reálnom čase – od interných dát, cez údaje z IoT zariadení a telematiky, až po satelitné snímky a verejne dostupné ekonomické ukazovatele. Tieto modely dokážu pracovať s oveľa jemnejšou segmentáciou rizika, než tradičné ratingové tabuľky.

AI risk assessment uľahčuje poisťovniam určovanie výšky poistného a jeho personalizáciu na základe správania klienta, či už ide o jazdný štýl, spôsob využívania nehnuteľnosti alebo zdravotné návyky. V praxi prináša výrazne presnejšie oceňovanie rizika než klasické metódy, čo sa prejavuje lepším pomerom škôd a poistného (loss ratio) a vyššou ziskovosťou portfólia.

AI chatboty v poisťovni a zákaznícky servis

Správna komunikácia je pre poisťovne kľúčová. Klienti dnes očakávajú okamžitú reakciu a personalizovaný prístup, čo je možné dosiahnuť pomocou chatbotov a voicebotov. Tieto riešenia dokážu zvládnuť až 95 % zákazníckych interakcií (predpoklad k 2026), pričom až 50 % dotazov vyriešia okamžite bez zásahu človeka.

Z technológií je v tomto smere významné najmä NLP (spracovanie prirodzeného jazyka), vďaka ktorému sú chatboty čoraz prirodzenejšie a pôsobia ľudskejšie. Skvelými príkladmi sú slovenské riešenia ako PREMIUM AI asistent, Generali Leon či Union online chat (vrátane plánovaného voicebota), ktoré ponúkajú 24/7 servis a zvyšujú spokojnosť klientov o 15 – 25 %.

Prediktívna analytika a personalizácia

Ďalší krok v evolúcii poisťovníctva predstavuje prediktívna analytika. Na základe historických dát a strojového učenia dokáže AI predpovedať napríklad:

• kedy klient pravdepodobne ukončí poistnú zmluvu,
• kedy je vhodný čas na ponuku nového poistenia, pripoistenia alebo doplnkového poistenia.

Výsledkom je AI personalizácia, teda schopnosť poisťovne prispôsobiť produkty konkrétnym potrebám klienta.

Automatizácia back-office procesov

AI v kombinácii s RPA (Robotic Process Automation) prináša výrazné úspory aj v rámci administratívnych a interných procesov. Tieto technológie zároveň pomáhajú odstrániť veľkú časť manuálnych činností, ako je spracovanie dokumentov, párovanie faktúr alebo registrácia poistných udalostí.

Na Slovensku je v tomto smere lídrom Union poisťovňa, ktorá na automatizáciu úloh v komerčnom a zdravotnom poistení nasadila 60 robotov.

Technológie AI používané v poisťovníctve

V poisťovníctve sa využíva viacero technológií, ktoré dokážu analyzovať dáta, spracovávať texty či rozpoznávať škody priamo z fotografií. Ak chcete lepšie pochopiť, ako funguje AI v poisťovníctve, je potrebné poznať hlavné technológie, ktoré poisťovne využívajú:

Machine Learning (ML)

Základnou technológiou, ktorá umožňuje poisťovniam učiť sa z dát a prijímať lepšie rozhodnutia bez potreby komplikovaného programovania, je machine learning (v slovenskom preklade strojové učenie). V praxi sa využíva v troch formách:

• Supervised learning – model sa učí na základe historických dát a pomáha poisťovniam pri klasifikácii rizík.
• Unsupervised learning – deteguje anomálie a odhaľuje skryté vzorce, čo je dôležité pri AI detekcii podvodov a odhaľovaní falošných poistných nárokov.
• Reinforcement learning – model sa učí na princípe odmien a trestov, čím dokáže optimalizovať cenové modely a prispôsobovať ich aktuálnemu riziku.

Natural Language Processing (NLP)

NLP v poisťovníctve pomáha počítačom porozumieť ľudskému jazyku, čo je mimoriadne dôležité najmä pre chatboty a virtuálnych asistentov.

Najčastejšie sa využíva na:

• spracovanie dokumentov, e-mailov a žiadostí,
• analýzu sentimentu v rámci zákazníckeho servisu (rozpoznávanie spokojnosti či frustrácie klienta),
• chatboty a voiceboty, ktoré odpovedajú na otázky o produktoch,
• automatickú kategorizáciu škôd.

Výsledkom využívania NLP je rýchlejšia komunikácia, minimalizácia rizika vzniku chýb a efektívna automatizácia rutinných procesov.

Computer Vision

Ide o technológiu, ktorá analyzuje vizuálne súbory, teda obrázky alebo videá. V rámci automatizácie likvidácie škôd v AI a poisťovníctve sa používa napríklad na:

• hodnotenie škôd z fotografií a videí, ktoré poskytne klient,
• detekciu manipulácie s obrázkami (rozpoznanie sfalšovaných fotografií a podobne),
• automatickú obhliadku vozidiel,
• analýzu satelitných snímok.

Computer Vision dokáže skrátiť proces posúdenia škôd z dní na minúty a zároveň zvýšiť presnosť rozhodnutí.

Generatívna AI (GenAI)

Generatívna umelá inteligencia predstavuje najnovšiu vlnu inovácií v poistnom sektore. Na rozdiel od klasických modelov, ktoré iba analyzujú existujúce dáta, GenAI dokáže nový obsah sama generovať.

V poistnom sektore má najmä tieto oblasti využitia:

• tvorba personalizovanej komunikácie s klientom,
• automatické generovanie poistných dokumentov,
• chatboty, ktoré pôsobia prirodzene a používajú jazyk prispôsobený kontextu,
• tvorba marketingového obsahu.

Digitalizácia26 min.

1. 12. 2025

Generatívna umelá inteligencia (GAI): Čo dokáže a ako funguje?

Zaujíma ťa, ako funguje generatívna AI? Zisti, ako tvorí texty, obrázky a ako ju môžeš využiť v práci i v súkromí.

Výhody umelej inteligencie pre poistenie a poisťovne

AI prináša poisťovniam množstvo výhod. K tým hlavným patria:

• Operačná efektívnosť

Ide o jeden z najväčších benefitov umelej inteligencie v poisťovníctve. Automatizované procesy znižujú náklady na back-office až o 45 % a bežné úlohy, ktoré kedysi trvali dni či týždne, sú dnes hotové za niekoľko hodín alebo dokonca minút.

Okrem toho umelá inteligencia v poistení odstraňuje opakujúce sa manuálne úlohy, zrýchľuje tok informácií a umožňuje firmám škálovať svoje operácie bez potreby zvyšovania počtu zamestnancov.

• Zníženie nákladov

Moderné technológie, ako strojové učenie, automatizácia či prediktívna analytika, dokážu poisťovniam ušetriť výrazné finančné prostriedky. Už len zavedenie AI zákazníckeho servisu vedie k úsporám vo výške 30 až 40 % (McKinsey).

Na šetrenie nákladov má pozitívny vplyv aj AI risk assessment, ktorý pomáha odhaľovať a predchádzať podvodom – jedným z najväčších problémov v poisťovníctve.

• Zlepšenie zákazníckej skúsenosti

Moderný klient očakáva rýchlosť, jednoduchosť a personalizovaný prístup. Presne to prináša umelá inteligencia v poisťovníctve. Virtuálni asistenti, ako chatboty či hlasoví asistenti (voiceboty), zabezpečujú 24/7 dostupnosť a okamžité odpovede na bežné otázky.

Výsledkom je výrazné skrátenie čakacej doby a 25 % nárast spokojnosti zákazníkov. AI zároveň umožňuje personalizovať poistné produkty na základe správania, histórie či preferencií klienta a urýchľuje vyplácanie poistného plnenia.

• Lepšie rozhodovanie založené na dátach

Proces rozhodovania zjednodušuje prediktívna analytika, ktorá spracúva veľké objemy dát – od interných až po externé trhové údaje. Takto dokáže odhaľovať skryté vzorce a trendy, predvídať rizikové správanie a optimalizovať portfólio produktov.

Systémy sa priebežne samy zlepšujú, čo vedie k vyššej presnosti a lepším výsledkom. Poisťovne tak vedia lepšie riadiť svoje riziká a rýchlejšie reagovať na zmeny na trhu.

• Konkurenčná výhoda

Poisťovne, ktoré úspešne implementovali AI riešenia, vykazujú výrazne vyšší rast. Podľa McKinsey až 10–15 % vyšší rast poistného v porovnaní s tými, ktoré tak ešte neurobili.

AI v poisťovníctve totiž prináša rýchlejší time-to-market nových produktov, vyššie NPS skóre a schopnosť prilákať technologicky zdatných zákazníkov, ktorí očakávajú digitálne služby na vysokej úrovni.

Výzvy a riziká implementácie AI

AI prináša množstvo výhod, no zároveň je dôležité vedieť, že s jej implementáciou sa spája niekoľko rizík a prekážok. Mnohé poisťovne čelia technickým, organizačným či etickým výzvam, ktoré si vyžadujú strategický prístup. Viac o najväčších komplikáciách uvádzame nižšie.

• Kvalita a dostupnosť dát

Základom úspešnej automatizácie v poistení je kvalitná dátová infraštruktúra. Poisťovne často pracujú s fragmentovanými dátovými zdrojmi, ktoré sú roztrúsené medzi rôzne oddelenia, pobočky či historické systémy, čo môže spôsobovať neprehľadnosť.

To však nie je jediný problém. Netreba zabúdať ani na neštruktúrované dáta, ako sú e-maily, hovory, dokumenty či skeny, ktoré si vyžadujú pokročilé spracovanie pomocou NLP technológií.

Neoddeliteľnou súčasťou je aj súlad s GDPR a ochrana súkromia klientov. Poisťovne musia zabezpečiť, aby pri využívaní dát na prediktívnu analytiku alebo AI risk assessment nedochádzalo k neoprávnenému spracovaniu osobných údajov ani k ich úniku.

• Etické a regulačné otázky

Európska únia zavádza prísnejšie pravidlá pre používanie umelej inteligencie prostredníctvom nového AI Actu, ktorý sa dotkne aj poisťovní – tie patria medzi subjekty s tzv. high-risk AI systémami.

Jednou z najväčších výziev je riziko diskriminácie na základe veku, pohlavia alebo lokality pri určovaní poistných cien. Poisťovne preto musia klásť dôraz na tzv. explainable AI, teda transparentné a zrozumiteľné rozhodovacie procesy, ktoré je možné spätne vysvetliť.

Zároveň sa zavádza aj koncept algorithmic accountability, čiže zodpovednosť poisťovne za rozhodnutia, ktoré AI vykoná.

• Technické a integračné výzvy

Digitalizáciu poisťovní a prechod na AI komplikuje najmä integrácia s legacy systémami. Ide o staršie systémy, ktoré neboli navrhnuté tak, aby spolupracovali s modernou umelou inteligenciou. To celý proces prechodu na nové riešenia spomaľuje.

Problémom je aj nedostatok AI expertov, ktorí dokážu prepojiť znalosti dátovej vedy s poistno-technickým know-how. K tomu sa pridávajú aj vysoké počiatočné investície do softvéru, hardvéru a tréningu modelov.

• Odpor ku zmenám

Správne zvolené technológie sú však len jednou stranou mince. Tou druhou sú zamestnanci otvorení zmenám a technologickému pokroku. Pred zavedením noviniek je potrebné ich s nimi oboznámiť a poskytnúť im dôkladné školenie. Okrem toho je dôležité vysvetliť im, že AI neohrozuje ich pracovné miesta, ale má im pomôcť s opakujúcimi sa úlohami.

• Bezpečnostné riziká

Rastúce využívanie AI prináša aj nové kybernetické hrozby. Medzi najčastejšie patria tzv. adversarial attacks, ktoré klamú modely umelej inteligencie zámerne upravenými dátami, alebo data poisoning, keď útočník vkladá škodlivé informácie do tréningových dát.

Poisťovne preto musia investovať do model security – ochrany samotných AI modelov a dát, z ktorých sa učia. Vzhľadom na citlivosť poistných údajov je nevyhnutné zaviesť prísne bezpečnostné protokoly, monitoring a auditné mechanizmy.

Prípadové štúdie a reálne príklady

Reálne nasadenia AI v poisťovníctve potvrdzujú, že umelá inteligencia už nie je len trendom, ale funkčným nástrojom, ktorý prináša merateľné výsledky.

Slovenské poisťovne

A aké výsledky dosahuje AI na Slovensku? Tu je niekoľko príkladov:

• PREMIUM poisťovňa nasadila AI asistenta pre sprostredkovateľov, ktorý okamžite odpovedá na otázky a zrýchľuje komunikáciu.
• Union využíva 60 robotov na spracovanie faktúr a registráciu poistných udalostí.
• Allianz disponuje chatbotom Borisom Bedeckerom a poskytuje AI obhliadky vozidiel cez smartfón.
• Generali má chatbota Leona, ktorý pomáha klientom s registráciou škôd a navigáciou v poistných procesoch.
• Uniqa pripravuje voicebota Niki, ktorý umožní hlasové nahlasovanie poistných udalostí.

Medzinárodné príklady

Z medzinárodných príkladov umelej inteligencie v poisťovníctve môžeme spomenúť:

• Lemonade spracúva poistné udalosti pomocou AI už za 3 sekundy.
• Progressive využíva telematiku a AI v programe Snapshot na tvorbu poistenia založeného na reálnom používaní vozidla (usage-based insurance).
• Metromile implementoval AI detekciu podvodov a personalizované oceňovanie podľa správania vodičov.
• AXA je lídrom v Evident AI Insurance Indexe – nezávislom hodnotiacom systéme, ktorý meria vyspelosť využívania umelej inteligencie v sektore poisťovníctva.

Merateľné výsledky

Nasadenie umelej inteligencie v poisťovníctve prináša jasné výsledky:

• +40 % presnosť pri detekcii podvodov,
• -45 % náklady na back-office,
• +25 % spokojnosť zákazníkov,
• viac než 50 % dotazov vybavených AI chatbotmi,
• +30 % presnosť v AI underwritingu.

Budúce trendy AI v poisťovníctve 2025 – 2026

Digitalizácia poisťovní a implementácia AI v poisťovníctve je v plnom prúde, a preto môžeme očakávať množstvo nových trendov. V nasledujúcich mesiacoch sa podľa odborníkov objavia tieto:

Generatívna AI (GenAI)

Táto technológia zásadne zmení spôsob, akým poisťovne komunikujú a spracúvajú dáta. Dokáže automaticky vytvárať poistné dokumenty a zmluvy, poskytovať personalizovanú komunikáciu vo veľkom rozsahu, využívať syntetické dáta na bezpečný tréning modelov a podporovať AI-powered content marketing, ktorý dokáže generovať texty, vizuály pre sociálne siete a mnoho ďalšieho.

Explainable AI a etická AI

Zameriavajú sa na transparentnosť a zodpovednosť poisťovní. Tieto technológie budú kľúčové najmä v súvislosti s AI Actom od EÚ, no zároveň zvýšia dôveru klientov a posilnia reputáciu poisťovní.

Real-time pricing a dynamic underwriting

Technológie, ktoré umožnia poisťovniam nastavovať ceny poistného podľa aktuálneho správania klientov. Využívať na to budú telematické dáta z vozidiel, behaviorálnu analytiku a mikrosegmentáciu, ktorá rozdeľuje klientov do jednotlivých rizikových skupín.

Hlasová AI a biometrické overovanie

Hlasoví asistenti sa v nasledujúcich rokoch stanú bežnou súčasťou zákazníckeho servisu, aby poisťovne mohli poskytovať ešte kvalitnejšie služby. Hlasová AI sa zároveň začne využívať aj na overovanie identity a minimalizovanie podvodných hovorov.

AI pre ESG a klimatické riziká

Pomáha identifikovať, kvantifikovať a zmierňovať environmentálne dopady. Napríklad climate risk modeling umožňuje poisťovniam odhadnúť potenciálne škody spôsobené extrémnym počasím. ESG scoring zas hodnotí investície podľa environmentálnych a sociálnych kritérií.

Ďalej existuje aj catastrophe prediction, ktorá predpovedá záplavy, požiare či víchrice na základe satelitných dát, a sustainability analytics, ktorá poskytuje manažmentu údaje pre plánovanie poistných produktov s ekologickým rozmerom.

No-code AI platformy

Umožnia aj menším poisťovniam vytvárať vlastné riešenia bez potreby programovania. Podporujú vznik tzv. citizen data scientists, ktorí dokážu testovať a nasadzovať modely bez hlbokej technickej expertízy. Okrem toho prinášajú aj cloud-based AI riešenia s nižšími nákladmi a plug-and-play nástroje určené na rýchle testovanie.

Ako začať s AI v poisťovni: Praktický plán

Úspešná implementácia AI do poisťovníctva je kľúčová najmä vzhľadom na citlivé údaje, s ktorými sa v tomto odvetví pracuje. Práve preto je potrebné rozdeliť ju na niekoľko fáz, resp. krokov, ktoré opisujeme nižšie.

Fáza 1: Quick wins (0 – 6 mesiacov)

Cieľom tejto fázy je ukázať pridanú hodnotu umelej inteligencie v poistení a vytvoriť základy pre jej širšie využitie. Zvyčajne v nej dochádza k týmto činnostiam:

• implementácia chatbota dostupného 24/7 na zodpovedanie najčastejších otázok,
• AI triáž dokumentov – automatické triedenie e-mailov, žiadostí a formulárov,
• automatizácia jednoduchých úloh v zákazníckej podpore a spracovaní dát,
• pilotné projekty s merateľnou návratnosťou investície (ROI), ktoré jasne ukážu prínosy AI.

Fáza 2: Škálovanie (6 – 18 mesiacov)

Po úspešných pilotných projektoch nasleduje rozšírenie AI do ďalších procesov, ako sú:

• detekcia podvodov pomocou AI,
• pokročilá automatizácia likvidácie škôd,
• prediktívna analytika,
• integrácia s core systémami.

Fáza 3: Transformácia (18 – 36 mesiacov)

V tejto fáze sa poisťovňa mení na organizáciu, ktorá plnohodnotne funguje na princípoch umelej inteligencie. Využíva pritom technológie ako:

• AI-powered underwriting – hodnotenie rizík v reálnom čase,
• real-time pricing modely – dynamické stanovenie cien podľa správania klientov,
• end-to-end automatizácia – prepojenie všetkých krokov od žiadosti až po vyplatenie,
• AI-driven product innovation – vývoj nových poistných produktov založených na dátach a trendoch.

Kľúčové faktory úspechu

Úspešnosť implementácie AI v poisťovni závisí od viacerých faktorov, medzi ktoré patria:

• podpora vedenia a jasná vízia pre AI transformáciu,
• silná dátová stratégia,
• rozvoj interných talentov,
• agilný prístup a ochota experimentovať,
• partnerstvá s overenými AI dodávateľmi.

Umelá inteligencia je dnes základom modernej poisťovne. Potvrdzujú to aj štatistiky Precedence Research, podľa ktorých by mal do roku 2032 trh AI v poisťovníctve dosiahnuť hodnotu 79,86 miliardy dolárov.

AI v poisťovníctve: msg life ako technologický partner

Umelá inteligencia sa v poisťovníctve stala bežnou súčasťou prevádzky. Pomáha zrýchľovať procesy, znižovať náklady a zlepšovať rozhodovanie naprieč celým hodnotovým reťazcom. Z praxe je zrejmé, že najúspešnejšie poisťovne pristupujú k AI systematicky, s dôrazom na kvalitu dát, bezpečnosť a postupné škálovanie riešení. AI je v ich portfóliu chápaná nie ako izolovaný nástroj, ale ako prirodzená súčasť moderných core systémov a digitálnych riešení.

Na tento vývoj samozrejme reagujú aj technologickí partneri. msg life ponúka poisťovniam AI produkty navrhnuté priamo pre poistný sektor. Poskytujeme im zrozumiteľné a odborné poradenstvo, navrhujeme riešenia umelej inteligencie podľa ich potrieb a zabezpečujeme ich implementáciu. Naším cieľom je zavádzať umelú inteligenciu do poisťovníctva prakticky a zmysluplne – tak, aby riešenia fungovali v každodennej prevádzke a mali jasný prínos pre biznis aj klientov.

Zdroje:

• binariks.com/blog/artificial-intelligence-ai-in-insurance-market/
• smartdev.com/ai-use-cases-insurance-sector/
• www.cdp.center/post/artificial-intelligence-in-insurance-major-companies-case-studies-2025
• www.gradientai.com/news_insurers-plan-to-increase-ai-investment-top-4-trends-for-insurers-in-2024
• insurancefraud.org/wp-content/uploads/The-Impact-of-Insurance-Fraud-on-the-U.S.-Economy-Report-2022-8.26.2022.pdf
• www.advancinganalytics.co.uk/case-studies/leading-insurer-reduces-claims-processing-time-with-ai-powered-summarisation
• www.lemonade.com/blog/lemonade-sets-new-world-record/
• kanerika.com/blogs/rpa-in-insurance/
• www.finreport.sk/banky-a-poistovne/v-poistovni-union-vyuzivaju-60-robotov-ktori-nahradili-priblizne-50-zamestnancov/
• www.union.sk/proces-automatizacie-v-unione/
• www.noviny.sk/pr-spravy/1099651-premium-poistovna-prva-na-slovensku-prichadza-s-ai-poradenstvom
• www.forbes.sk/vitajte-vo-svete-virtualnych-bankarov-coraz-viac-nas-obsluhuju-chatboty/
• www.generali.sk/2022/02/03/klientom-generali-pomaha-pri-rieseni-poistnej-udalosti-chatbot/
• www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/the-future-of-ai-in-the-insurance-industry
• 6711345.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/6711345/2025%20Case%20Studies/Rasa-customer-story-DeutscheTelekom.pdf
• corover.ai/industries/insurance/
• www.sobot.io/article/chatbots-in-insurance-real-success-stories-and-company-results/
• www.finreport.sk/banky-a-poistovne/chatboty-a-umela-inteligencia-su-vo-viacerych-bankach-a-poistovniach-uz-uplnou-samozrejmostou/
• convin.ai/blog/top-use-of-ai-in-insurance
• www.repairerdrivennews.com/2018/08/29/metromile-low-speed-crash-tests-deliver-telematics-fingerprint-to-tell-fact-from-fraud/
• evidentinsights.com/insurance-ai-index/

Large Language Models (LLM) patria k najvýkonnejším technológiám umelej inteligencie. Dokážu porozumieť textu, generovať obsah, pracovať s obrovským množstvom dát a učiť sa z kontextu podobne ako človek. LLM sa stali súčasťou nástrojov, ktoré používame denne – od vyhľadávania a chatbotov až po analýzy, automatizáciu či zákaznícke služby. Prečítaj si, ako fungujú, aké problémy riešia a kde v praxi majú najväčší prínos.

Čo je LLM?

Large Language Model (LLM) je typ umelej inteligencie navrhnutý na prácu s prirodzeným jazykom. Dokáže porozumieť textu, analyzovať ho a generovať nové odpovede spôsobom, ktorý pôsobí prirodzene a zrozumiteľne pre človeka. LLM patrí do oblasti strojového učenia (machine learning) a predstavuje jednu z najpokročilejších foriem jazykovej umelej inteligencie.

V praxi sa Large Language Model využíva na široké spektrum úloh. Dokáže odpovedať na otázky, sumarizovať texty, prekladať medzi jazykmi, analyzovať dokumenty, generovať obsah alebo pomáhať pri automatizácii procesov vo firmách.

Medzi najznámejšie Large Language Modely patria chatGPT, Claude alebo Gemini, ktoré sa dnes využívajú v podnikových nástrojoch, vzdelávaní, zdravotníctve aj v bežných aplikáciách, s ktorými sa používatelia stretávajú každý deň.

Definícia: Od klasických jazykových modelov k LLM

Ešte pred vznikom Large Language Modelov (LLM) existovali jednoduchšie jazykové modely, ktoré dokázali pracovať len s obmedzeným kontextom. Patria sem napríklad n-gramové modely, ktoré vedeli predpovedať ďalšie slovo na základe niekoľkých predchádzajúcich slov v texte. Problém spočíval v tom, že tieto modely mali zásadné obmedzenia – nerozumeli významu viet a nedokázali zachytiť širšie súvislosti. Ich presnosť bola preto pomerne nízka.

Najväčší zlom prišiel s nástupom neurónových sietí, najmä s transformátorovou architektúrou, ktorá umožňuje spracovať celý text naraz a zamerať sa na jeho najdôležitejšie časti.

Práve vďaka transformátorovej architektúre dnes existujú modely ako GPT (OpenAI) či Gemini (Google), ktoré disponujú miliardami parametrov a dokážu pracovať s kontextom na úrovni celého rozhovoru.

Digitalizácia26 min.

1. 12. 2025

Generatívna umelá inteligencia (GAI): Čo dokáže a ako funguje?

Zaujíma ťa, ako funguje generatívna AI? Zisti, ako tvorí texty, obrázky a ako ju môžeš využiť v práci i v súkromí.

Čo robí LLM „veľkým“?

Svoj názov nezískal LLM len preto, že má veľké množstvo schopností, ale aj preto, že disponuje nespočetným množstvom dát a parametrov, ktoré dokáže efektívne využívať. Znamená to, že vie generovať text pôsobiaci prirodzene a súvislo.

V čom spočíva „veľkosť“: Miliardy parametrov a obrovské trénovacie dáta

Každý veľký jazykový model pozostáva z tzv. parametrov, teda číselných hodnôt. Ich počet ovplyvňuje, aké komplexné vzťahy dokáže LLM rozpoznať a ako presne vie predpovedať ďalšie slovo či vetu. Platí, že čím viac parametrov model má, tým je jeho výstup plynulejší a presvedčivejší.

Aktuálne modely, s ktorými sa bežne stretávame, majú stovky miliárd až jednotky biliónov parametrov. Okrem samotných parametrov majú LLM k dispozícii aj terabajty textových dát z rôznych oblastí, na základe ktorých sa priebežne zlepšujú a dokážu:

• pochopiť jazyk v kontexte,
• generovať presvedčivé odpovede,
• rozoznať významové nuansy.

LLM a umelá inteligencia (AI)

LLM sú súčasťou širokej oblasti známej ako umelá inteligencia (AI). Presnejšie však patria do strojového učenia (machine learning) a hlbokého učenia (deep learning). Pre lepší prehľad si pozri základné rozdiely medzi jednotlivými pojmami:

• Umelá inteligencia (AI) – oblasť zameraná na vytváranie systémov, ktoré napodobňujú ľudské správanie a myslenie.
• Strojové učenie (machine learning) – umožňuje AI zlepšovať sa na základe dát bez potreby explicitného programovania.
• Hlboké učenie (deep learning) – typ strojového učenia, ktorý spracúva komplexné vzorce pomocou viacvrstvových neurónových sietí.
• Veľké jazykové modely – špecifická oblasť hlbokého učenia zameraná na porozumenie a generovanie prirodzeného jazyka.

Ako funguje LLM?

Fungovanie Large Language Modelu je založené na spracovaní textu ako sekvencie pravdepodobností. Model nepracuje s porozumením v ľudskom zmysle slova, ale s matematickým vyhodnocovaním vzťahov medzi slovami v kontexte celého textu. Základom tohto procesu je transformátorová architektúra, tokenizácia a predikcia ďalšieho tokenu.

Architektúra Transformer: Mechanizmus pozornosti (self-attention)

Transformátorová architektúra bola po prvýkrát predstavená v roku 2017 a okamžite začala meniť oblasť umelej inteligencie. Pred jej vznikom modely spracúvali text spravidla sekvenčne – po jednom slove alebo vete. V praxi to znamenalo, že ak sa na začiatku textu objavila dôležitá informácia, model si ju na konci už nepamätal. A to bol zásadný problém.

Transformátor však priniesol efektívne riešenie – mechanizmus pozornosti (attention), konkrétne self-attention. Vďaka nemu sa model dokáže sústrediť na relevantné časti textu bez ohľadu na to, kde sa nachádzajú.

Tokenizácia: Ako modely spracúvajú text

Tokenizácia je proces, pri ktorom sa text rozdeľuje na menšie jednotky (tzv. tokeny) a následne sa prevádza do číselnej podoby, ktorej model najlepšie rozumie.

Platí, že čím je tokenizácia detailnejšia, tým lepšie model chápe jazyk. Na druhej strane sa však tým zvyšuje aj výpočtová náročnosť.

Základná funkcia: Predikcia ďalšieho tokenu (slova)

Na prvý pohľad sa môže zdať, že LLM nad odpoveďou „premýšľa”. V skutočnosti však predpovedá ďalší token na základe všetkých predchádzajúcich. Ak mu napríklad napíšeš vetu „Pes stojí pri…”, model na základe pravdepodobnosti a tréningových dát určí najpravdepodobnejšie pokračovanie.

Každá odpoveď LLM je teda výsledkom štatistickej predikcie, nie vedomého rozhodovania alebo pochopenia v ľudskom zmysle slova.

Ako sa veľké jazykové modely učia?

Samotná architektúra by však bez rozsiahleho tréningu nestačila. Schopnosti LLM vznikajú učením na obrovskom množstve textových dát, z ktorých model odvodzuje jazykové vzorce, významy a súvislosti.

Cieľom učenia nie je zapamätať si fakty, ale naučiť sa, ako jazyk funguje a ako sa slová a vety správajú v rôznych kontextoch.

Na rozdiel od tradičných systémov založených na pevných pravidlách LLM nepracuje s presne naprogramovanými odpoveďami. Funguje na princípe pravdepodobnostných modelov, ktoré vyhodnocujú vzorce v jazyku. Dá sa to prirovnať k človeku, ktorý prečíta tisíce kníh a postupne si vytvorí cit pre jazyk, štýl a význam. Práve vďaka tomu dokáže LLM reagovať flexibilne, prispôsobovať sa rôznym témam a formulovať odpovede podľa kontextu.

Tréning a doladenie LLM

Proces učenia Large Language Modelu prebieha v niekoľkých fázach, pričom každá z nich má svoj špecifický význam:

1. Predtréning (pre-training)

V tejto fáze model spracúva obrovské množstvo textových dát z webových stránok, článkov, kníh či konverzácií. Cieľom nie je zapamätať si konkrétne fakty, ale pochopiť vzťahy medzi slovami a vetami. Takto sa vytvára akási „mentálna mapa jazyka”, ktorá neskôr slúži na generovanie prirodzeného textu.

2. Jemné doladenie (fine-tuning) a učenie s ľudskou spätnou väzbou (RLHF)

Počas jemného doladenia sa model trénuje na špecializovaných dátach – napríklad z oblasti práva, medicíny či technológií. Pri niektorých modeloch, ako sú GPT modely, sa využíva aj metóda RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) – teda učenie s ľudskou spätnou väzbou. V praxi to znamená, že používatelia hodnotia viacero odpovedí modelu a určujú, ktorá z nich je najlepšia.

3. Prompt Engineering: Ako dosiahnuť, aby model robil presne to, čo chceš

Keď je model „nasýtený” dátami, dôležité je, aby sme sa my naučili správne formulovať otázky a inštrukcie, ktoré mu dávame. Pamätaj, že LLM nevie čítať myšlienky. Kvalita jeho odpovedí vždy závisí aj od kvality tvojho vstupu.

Kde sa Large Language Modely využívajú? Príklady z praxe

V praxi sa stretneš s LLM v takmer každej oblasti – od marketingu až po zdravotníctvo. Tým, že dokážu porozumieť jazyku, sú mimoriadne univerzálne a vhodné nielen na pracovné, ale aj voľnočasové využitie.

Medzi oblasti, v ktorých sa s veľkými jazykovými modelmi stretneš najčastejšie, patria:

• Generovanie textu a obsahu (copywriting, články)

Jedna z oblastí, kde sú LLM už bežnou súčasťou. Niet sa čomu čudovať – dokážu písať celé články, blogy, reklamné texty, produktové popisy či e-maily. Sú výborné aj na návrhy nadpisov alebo príspevkov na sociálne siete. Mnohým redakciám pomáhajú pri tvorbe súhrnov správ alebo pri skracovaní dlhých textov.

• Konverzačná AI a chatboty (zákaznícka podpora)

Vďaka schopnosti viesť plynulý dialóg sú LLM základom inteligentných chatbotov a virtuálnych asistentov. Firmy ich využívajú v zákazníckej podpore, kde dokážu odpovedať na bežné otázky 24 hodín denne, 7 dní v týždni.

• Strojový preklad a analýza sentimentu

LLM stoja aj za modernými prekladovými systémami, ktoré sú omnoho presnejšie než napríklad klasický Google Translate. Dôvodom je, že dokážu rozpoznať kontext aj kultúrne odtiene jazyka.

• Asistencia pri kódovaní a vývoji softvéru

Veľké jazykové modely dnes pomáhajú aj programátorom. Skvelými príkladmi sú GitHub Copilot alebo ChatGPT Code Interpreter, ktoré dokážu dopĺňať kód, vysvetľovať chyby či generovať riešenia.

Príklady LLM a ich rozdiely

V súčasnosti existuje viacero veľkých jazykových modelov, ktoré sa od seba odlišujú podľa architektúry, spôsobu tréningu a účelu. Hoci všetky patria do kategórie LLM, je dobré poznať základné rozdiely medzi nimi.

Modely založené na GPT

Ide o najznámejšie LLM, s ktorými sa stretávajú aj bežní používatelia internetu. Prvá verzia (2018) sa učila z textov zverejnených na internete. GPT-2 už dokázal generovať súvislé texty, zatiaľ čo GPT-3 so 175 miliardami parametrov vedel písať kvalitné články, prekladať vety či dokonca programovať.

Aktuálna verzia GPT-5 (vydaná v auguste 2025) poskytuje veľmi presné odpovede, zvláda prácu s dlhým textom a výrazne znižuje halucinácie oproti predchádzajúcim modelom. Najnovšia verzia GPT-5.2 z decembra 2025 prináša ďalšie vylepšenia v oblasti kódovania a práce s dlhým kontextom.

Modely od Google

Medzi populárne modely od Google patria Gemini a BERT. Spoločnosť zvolila mierne odlišný prístup ako OpenAI. Model BERT (z roku 2018) bol priekopníckym modelom zameraným na pochopenie významu textu. BERT využíva obojsmerný prístup, čo mu umožňuje analyzovať kontext slov z oboch strán súčasne. Na rozdiel od generatívnych modelov je BERT určený predovšetkým na analýzu a klasifikáciu textu, nie na jeho generovanie.

Gemini je novšia generácia multimodálnych modelov, pričom aktuálne verzie (Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash) dokážu pracovať s textom, obrázkami, zvukom aj videom.

Ďalšie významné LLM

Medzi ďalšie dôležité modely patria:

• Claude od spoločnosti Anthropic je známy svojím dôrazom na bezpečnosť a etiku AI. Aktuálna verzia Claude Opus 4.5 (november 2025) vyniká v kódovaní a agentických úlohách.
• LLaMA od Meta je popredný open-source model, ktorý demokratizuje prístup k výkonným jazykovým modelom. Verzia LLaMA 3 ponúka modely s 8 až 405 miliardami parametrov.
• Mistral od francúzskej spoločnosti Mistral AI ponúka efektívne open-source modely pod licenciou Apache 2.0, vrátane najnovšieho Mistral Large 3.

Etika, obmedzenia a riziká LLM

Modely LLM predstavujú revolúciu v oblasti umelej inteligencie, no zároveň prinášajú aj množstvo rizík. Medzi hlavné limity veľkých jazykových modelov patria:

• Halucinácie a problémy faktickej presnosti

LLM niekedy vytvárajú vymyslené informácie, ktoré však prezentujú ako fakty. Tento stav sa nazýva halucinácia a môže byť nebezpečný, pretože vedie k šíreniu nepravdivých údajov a hoaxov. Dôvodom je to, že modely neoverujú fakty – iba predpovedajú pravdepodobné pokračovanie textu na základe vzorcov, ktoré sa naučili. Preto si informácie z LLM vždy over z dôveryhodných zdrojov.

• Zaujatosť a kvalita tréningových dát

Každý model je len tak objektívny, ako sú objektívne jeho tréningové dáta. Ak model trénuje na textoch, ktoré obsahujú kultúrne, rodové alebo ideologické predsudky, môže ich nevedome reprodukovať. Výsledkom sú zaujaté alebo skreslené odpovede, ktoré uprednostňujú len určitú skupinu či názor.

• Bezpečnostné riziká a ochrana súkromia

LLM pracujú s obrovským množstvom dát, ktoré môžu obsahovať aj citlivé informácie. Tie by mohli byť v prípade zneužitia rizikové. Preto je mimoriadne dôležité, aby spoločnosti vyvíjajúce tieto modely dbali na vysokú úroveň bezpečnosti a dodržiavali zásady ochrany osobných údajov, ako je napríklad GDPR.