Искусственный интеллект в страховании: четыре ключевых вопроса для успешной трансформации

Страховой сектор традиционно проявлял осторожность в вопросах внедрения новых технологий. Компании, работающие с конфиденциальными данными клиентов, предпочитали занимать выжидательную позицию, пропуская вперед первопроходцев из других отраслей. Однако сегодня ситуация изменилась: переход на облачные решения и использование инструментов искусственного интеллекта (ИИ) стали вопросом выживания бизнеса. В индустрии отмечается, что ИИ способен радикально трансформировать страхование, автоматизируя рутинные задачи, такие как обработка страховых случаев, и минимизируя риск человеческой ошибки.

Технологии позволяют в кратчайшие сроки запускать пилотные проекты, сокращая время вывода продуктов на рынок с нескольких лет до считаных недель. ИИ также берет на себя сложные расчеты рисков для инновационных секторов, включая использование антропоморфных роботов и развитие возобновляемой энергетики. Несмотря на скепсис некоторых экспертов относительно точности алгоритмов, скорость развития технологий позволяет предположить, что существующие недочеты будут устранены в ближайшем будущем.

Реальные преимущества автоматизации

Внедрение ИИ позволяет страховым компаниям развиваться экспоненциально, а не постепенно. Согласно исследованию производительности труда в страховом секторе, проведенному McKinsey, до 40% рабочего времени андеррайтера (специалиста, ответственного за оценку рисков) уходит на ручной ввод данных и административные задачи. Автоматизация этих процессов не просто экономит ресурсы, но и полностью меняет правила игры в расчете страховых тарифов.

Для успешной интеграции ИИ эксперты выделяют четыре критических вопроса, на которые руководство компаний должно ответить в процессе планирования.

1. Завершен ли переход на облачные технологии?

Страховая отрасль долгое время полагалась на сильно модифицированные устаревшие системы. Для работы с ИИ необходимо отказаться от старых инфраструктур в пользу облака. Модель программного обеспечения как услуги (SaaS) и облачные хранилища идеально подходят для быстро меняющихся алгоритмов ИИ. Масштабируемость и гибкость облака позволяют страховщикам динамично реагировать на геополитические изменения и климатические катаклизмы.

2. Определены ли ожидаемые результаты?

Легко поддаться маркетинговому шуму вокруг новых технологий, однако без четкого плана внедрение ИИ не принесет ожидаемой ценности. Цели могут быть различными: ускорение создания продуктов для коммерческого страхования имущества, повышение точности программ перестрахования или освобождение сотрудников от рутины для более творческой работы. В обзоре подчеркивается, что наличие документально зафиксированного плана является обязательным условием успеха.

3. Являются ли основные системы надежным источником данных?

Сами по себе алгоритмы ИИ бесполезны, если они не подключены к основным операционным системам компании. Если в организации не внедрена стратегия управления данными, обеспечивающая их высокую точность и качество, будет работать принцип «мусор на входе — мусор на выходе». ИИ сможет принимать ценные для клиентов решения только при наличии оперативного доступа к качественной информации.

4. Какова роль человека в автоматизированном процессе?

Несмотря на опасения, что ИИ заменит людей, страховщикам всегда будут нужны специалисты для принятия стратегических решений, идентификации аномалий и понимания потребностей клиентов. В аналитических материалах отмечается необходимость участия человека в следующих процессах:

• Обучение систем искусственного интеллекта;
• Разработка исходных концепций и идей;
• Контроль перед окончательным выполнением операций;
• Мониторинг результатов для обеспечения корректной работы системы.

История развития информационных технологий показывает, что поспешное внедрение новшеств без продуманной стратегии может нанести ущерб даже крупным организациям. Страховщикам необходимо действовать быстро, но при этом сохранять взвешенный подход к управлению изменениями.