Как ИИ меняет рынок страхования?

Искусственный интеллект — главный технологический тренд последних лет и ближайшего будущего. Его уже сравнивают с крупнейшими технологическими революциями в истории, наравне с изобретением электричества или печатного станка.

Аналитики оценивают полный экономический потенциал этой технологии в России к 2028 году в 22–36 трлн рублей, а реализованный эффект может достичь 4,2–6,9 трлн рублей, что соответствует росту в размере 4% от ВВП.

ИИ преображает множество отраслей. В этом материале мы расскажем, как технология искусственного интеллекта меняет сферу страхования уже сейчас.

Первые чат-боты для обслуживания клиентов, работающие по скрипту, появились на российском рынке еще в начале 2010-х годов. Эта технология стала революционной в работе с клиентами. Она существенно снизила нагрузку на колл-центры организаций. Однако в сложных вопросах, особенно связанных с финансами, разговор по заскриптованному сценарию часто заканчивается фразой «позовите оператора» — в такой схеме попросту невозможно учесть все тонкости, которые могут возникнуть в реальной проблемной ситуации.

Использование ИИ для подобных задач дает компаниям неоспоримое преимущество: чат-боты с искусственным интеллектом могут подстраиваться под контекст разговора и находить персонализированный и «человечный» подход к клиентам.

Яркий пример этой технологии в сфере страхования — опыт американского онлайн-страховщика Lemonade. В работе с клиентами он использует сразу три искусственных разума. AI Maya — дружелюбный бот для первичной настройки клиентского аккаунта. AI Jim работает с претензиями, а CX.AI — платформа по сопровождению и консультации клиентов от вопросов по размеру страхового покрытия до изменения способов оплаты и добавления новых продуктов. В 2023 году Lemonade отчитался о новом рекорде: AI Jim урегулировал реальную страховую претензию клиента за две секунды.

Российские компании также не отстают от тренда — 20% страховых уже используют ИИ-чат боты. В ближайшее время все больше страховщиков пойдет по пути создания собственных интеллектуальных помощников и встраивания их в свои продукты.

В страховых компаниях работают высококлассные специалисты-аналитики, но самые лучшие из них — машины. «Тайная сила» искусственного интеллекта заключается в способности делать точные прогнозы на основе огромных массивов данных. Благодаря цифровизации бизнес-процессов аккумулируются терабайты Big Data, что позволяет создавать сложные многофакторные модели для расчета страховых тарифов.

Например, в нашем решении для сопровождения страхования логистики Zunami используется скоринговая модель на основе ML-алгоритмов. Она учитывает практически неограниченное количество параметров при расчете тарифа, постоянно обучается на большом объеме данных о грузоотправлениях и выявляет зависимости, которые не очевидны на первый взгляд. Перебрать вручную все сочетания факторов попросту невозможно.

Такой подход позволяет страховым компаниям — клиентам платформы предлагать индивидуальные условия каждому грузоотправителю и рассчитывать потенциальную экономику страховых продуктов с высоким уровнем точности. Грузовладельцы же с помощью Zunami могут снизить стоимость страховки в 7–10 раз относительно традиционных способов страхования.

Развитие систем телематики и IoT вкупе с ИИ открывает дополнительные перспективы для повышения точности страховых моделей и ценообразования. Аналитики прогнозируют, что к 2030 году в мире будет почти 30 млрд устройств, подключенных к интернету. Данные смартфонов, «умных» часов, медицинских устройств и телематических датчиков автомобилей могут служить отличным источником для анализа. Это в конечном счете позволит страховым компаниям лучше понимать поведение клиентов, их привычки и потенциальные риски, что приведет к более точному ценообразованию полисов и персонализированным предложениям.

К примеру, в 2022 году один из крупнейших перестраховщиков Swiss Re совместно с латиноамериканской InsurTech компанией Jooycar запустил проект для развития автострахования малых и средних коммерческих автопарков в Мексике. Телематические датчики в автомобилях регистрируют данные о стиле вождения, скорости, маршрутах, а также время и частоту использования транспортного средства. Благодаря этим данным скоринговая модель на основе искусственного интеллекта может более точно формировать страховой тариф, а владельцы автопарков —сократить операционные расходы и время на урегулирование претензий.

Страховое мошенничество — это серьезная проблема для индустрии. Оно дорого обходится как страховым компаниям, так и клиентам, напрямую влияя на конечную стоимость полиса. По оценкам американской Коалиции против мошенничества, из $2,5 трлн, которые американские клиенты заплатили за страховые услуги, $308,6 млрд (12%) ушли на выплату по мошенническим искам.

Способность ИИ эффективно работать с Big Data помогает страховщикам идентифицировать шаблоны и аномалии в претензиях, которые могут указывать на подозрительную деятельность. Чтобы выявить мошенническую схему вручную, нужно проанализировать множество данных и сравнить сотни страховых случаев. Благодаря современным технологиям это можно делать в режиме реального времени.

ИИ проверяет одновременно десятки параметров: реквизиты, историю заявлений клиента, место и время происшествия, возможные связи между участниками. Если претензия подходит под определенную схему, система автоматически маркирует операцию как потенциальное мошенничество.

К примеру, американская компания Shift Technology использует для поиска мошенничества ИИ-алгоритм, который сравнивает каждую претензию с библиотекой сотен сценариев. Система анализирует не только реквизиты, указанные в заявлении, но и фото и видео, а также внешние источники, например, данные о местоположении и погоде. Технология помогает людям эффективно обрабатывать большие объемы информации, позволяет выявлять потенциальных мошенников до того, как они нанесут ущерб.

---

Несмотря на успешные кейсы применения ИИ в страховании, технологии еще предстоит пройти долгий путь. Среди возможных барьеров можно выделить сложности с конфиденциальностью данных клиентов, недостаточное развитие инфраструктуры и опасения пользователей и регуляторов в отношении искусственного интеллекта. Недавний инцидент с AI Overview от Google, посоветовашим пользователю использовать клей, чтобы сыр не соскальзывал с пиццы, показывает, что ИИ-алгоритмы все еще не идеальны. Однако у этой технологии огромное будущее, ведь уже сегодня решения на основе ИИ помогают оптимизировать бизнес-процессы и создавать продукты, которые недавно было трудно себе представить.

---

Если вам интересны тренды сферы страхования, ИТ и бизнеса, подписывайтесь на нашу страницу на vc.ru — тут мы продолжим делиться интересными материалами о жизни разработчиков, цифровизации и технологиях.