Firma Corgi Insurance ogłosiła uruchomienie nowej linii biznesowej skierowanej do branży transportowej. Rozszerza tym samym swoje usługi oparte na sztucznej inteligencji na sektor ubezpieczeń komercyjnych pojazdów ciężarowych. Według komunikatu prasowego, oferta obejmuje ubezpieczenie odpowiedzialności cywilnej, ładunku oraz szkód rzeczowych.
Nowe możliwości dla przewoźników
Decyzja Corgi wpisuje się w szerszy trend cyfryzacji usług finansowych w logistyce. Tradycyjnie proces zakupu polisy dla floty ciężarówek bywa czasochłonny i obarczony wieloma formalnościami. Tymczasem przewoźnicy coraz częściej oczekują szybkich, spersonalizowanych rozwiązań, które pozwolą im zaoszczędzić czas i pieniądze. Zastosowanie algorytmów do analizy ryzyka może znacząco przyspieszyć wycenę oraz dostosować składkę do indywidualnego profilu kierowcy i pojazdu.
Wprowadzenie platformy AI przez Corgi może także ułatwić zarządzanie roszczeniami. Jak pokazują dane branżowe, w 2025 roku średni czas likwidacji szkody w transporcie wynosił około 45 dni, a automatyzacja niektórych procesów mogłaby go skrócić nawet o połowę. To istotna zmiana dla firm, które każdego dnia walczą z presją kosztów i terminowością dostaw.
Rynek ubezpieczeń transportowych w USA
Amerykański rynek ubezpieczeń dla przewoźników od lat boryka się z rosnącymi składkami, zwłaszcza w segmencie odpowiedzialności cywilnej. Według raportu American Transportation Research Institute, w 2024 roku koszty ubezpieczeń stanowiły już blisko 6% wydatków operacyjnych przeciętnej firmy transportowej. Każde narzędzie, które pozwoli lepiej przewidywać ryzyko i optymalizować polisy, może przynieść przewoźnikom realne oszczędności.
Corgi nie jest pierwszym podmiotem, który stawia na AI w ubezpieczeniach. Podobne rozwiązania wdrażają już takie firmy jak Insurify czy Root Insurance, jednak ich oferta rzadko obejmuje specjalistyczne produkty dla ciężkiego transportu. Wejście Corgi na ten rynek może zatem wypełnić istotną lukę.
Eksperci zwracają uwagę, że kluczowym wyzwaniem pozostanie dostęp do wiarygodnych danych. Algorytmy potrzebują bowiem dużej ilości informacji o historii wypadków, przebiegu tras i stylu jazdy, aby precyzyjnie wycenić ryzyko. W dłuższej perspektywie może to zachęcić przewoźników do instalowania systemów telematycznych, co dodatkowo podniesie bezpieczeństwo na drogach.
Foto: images.pexels.com
