Artificial intelligence in the insurance industry: opportunities, barriers and strategic perspectives

Abstract

The research examines the digital transformation of global and national insurance sectors through AI-driven operational models. The study analyses current artificial intelligence (AI) applications across the insurance value chain, identifies principal implementation barriers, and outlines strategic development prospects in the context of global trends and Ukrainian market conditions. The methodology draws on a systematic review of academic literature (2018-2025), authoritative industry reports, and documented InsurTech case studies. The global AI-in-insurance market is projected to reach USD 176 billion by 2035 at a compound annual growth rate of 32.21%. Core technologies, including machine learning, computer vision, and generative AI, are examined with respect to their functional roles across underwriting, claims processing, fraud detection, and customer engagement. Measurable efficiency gains are documented: underwriting accuracy improves by up to 30%, while automated claims processing reduces cycle times by up to 75%. Key barriers to scaled adoption are identified, encompassing legacy system integration, data quality deficits, algorithmic bias, and regulatory compliance requirements under the EU AI Act. The strategic importance of AI for operational resilience is illustrated by the Ukrainian insurance market, which processed nearly one million claims under wartime conditions in 2024 while sustaining premium growth of 18.7%. A strategic framework is proposed centred on data infrastructure investment, explainable AI adoption, and proactive risk prevention models. Differentiated recommendations are developed for insurance executives, regulatory authorities, and researchers. Effective AI governance, integrating ethical safeguards with structured deployment frameworks, constitutes a foundational condition for sustained competitive positioning in an increasingly AI-intensive industry. Статтю присвячено вивченню цифрової трансформації глобального та національного страхових секторів через операційні моделі, керовані штучним інтелектом (ШІ). Метою статті є аналіз поточних застосувань ШІ в ланцюжку створення вартості страхових послуг, ідентифікація основних барʼєрів впровадження та окреслення стратегічних перспектив розвитку галузі в контексті глобальних тенденцій та умов українського ринку. Методологічну основу становить систематичний огляд наукової літератури за 20182025 рр., авторитетних галузевих звітів та задокументованих кейсів InsurTech-компаній. Встановлено, що обсяг світового ринку ШІ у страхуванні прогнозується на рівні 176 млрд. дол. США до 2035 р. при середньорічному темпі зростання 32,21%. Досліджено ключові технології, зокрема машинне навчання, компʼютерний зір та генеративний ШІ, з огляду на їх функціональну роль в андеррайтингу, обробці претензій, виявленні шахрайства та взаємодії з клієнтами. Визначено кількісні показники операційної ефективності: точність андеррайтингу зростає до 30%, а автоматизована обробка претензій скорочує тривалість циклів до 75%. Окреслено ключові барʼєри масштабування, що охоплюють інтеграцію із застарілими системами, дефіцити якості даних, алгоритмічну упередженість та вимоги регуляторної відповідності відповідно до Закону ЄС про ШІ. Стратегічне значення ШІ для операційної стійкості проілюстровано на прикладі українського страхового ринку, який в умовах воєнного стану у 2024 р. опрацював близько одного мільйона претензій, забезпечивши при цьому зростання премій на 18,7%. Запропоновано стратегічну концептуальну модель, що базується на інвестиціях в інфраструктуру даних, впровадженні пояснюваного ШІ та розбудові проактивних моделей запобігання ризикам. Сформульовано диференційовані рекомендації для страховиків, регуляторних органів та дослідників. Ефективне управління ШІ, яке поєднує етичні гарантії зі структурованими механізмами впровадження, є базовою умовою стійкого конкурентного позиціонування в умовах дедалі більшої технологічної насиченості галузі.