Примерно 60% российских страховых компаний начали активно использовать искусственный интеллект (ИИ), как свидетельствуют данные Банка России. На данный момент технологии чаще задействованы в рутинных процессах: обработке заявлений, предстраховых осмотрах, оценке убытков и взаимодействии с клиентами. Организации постепенно расширяют область применения ИИ, используя генеративные алгоритмы для работы контакт-центров, поддержки агентов, подготовки документации и разработки программного обеспечения, а также начинают тестирование ИИ-агентов, способных самостоятельно выполнять цепочку страховых операций.
Основные направления
Классические модели машинного обучения (ML) применяются в страховании уже около десяти лет, как отмечает генеральный директор СК «Пари» Николай Кудряков. По его словам, они помогают улучшать не только финансовые, но и операционные результаты, особенно в области автострахования. В компании ИИ активно используется в маркетинге, скоринге, работе контакт-центра, анализе клиентского сервиса и частично в финансовой сфере.
Одной из самых распространенных областей применения ИИ в страховании является оценка рисков. Например, в «Росгосстрахе» мы используем ИИ для расчета технических тарифов по КАСКО и ОСАГО. Нейросети анализируют более ста факторов, связанных с автомобилем, владельцем, допущенными к управлению водителями и территорией использования, делится информацией операционный директор компании Евгений Ильин. В «Ренессанс страховании» предсказательная модель оценки рисков для ипотечного страхования увеличила точность прогнозов примерно на 35%, сообщает вице-президент по ИТ и трансформации группы Илья Френклах.
В «Сберстраховании» ИИ в некоторых случаях может самостоятельно обрабатывать заявления и документы клиентов, принимая решения о выплатах, как отмечает заместитель генерального директора и директор по развитию Александр Гогленков. В отдельных ситуациях, связанных с травмами и инцидентами по банковским картам, деньги могут поступить на счет клиента всего через пять минут после подачи заявления через мобильное приложение или личный кабинет.
Другим направлением, где ИИ уже демонстрирует свои преимущества, является обработка обращений клиентов. В «Росгосстрахе» нейросетевая аналитика обрабатывает 100% входящих звонков, утверждает Ильин, ежедневно система анализирует более 15,000 разговоров. Это позволяет выявлять проблемы во взаимодействии между оператором и клиентом и выдавать рекомендации специалисту в реальном времени. Также существует сервис, который в транскрипциях определяет сигналы возможной эскалации, например, намерение клиента оставить жалобу, и уведомляет ответственных сотрудников.
В «Ренессанс страховании» голосовые помощники обрабатывают до 42% входящих звонков без участия операторов. В области ДМС компания использует ИИ для взаимодействия между клиентами и клиниками, и в некоторых случаях автоматическая обработка достигает 75%, сокращая время согласования назначений с часу до пяти минут. В настоящее время около 24% запросов проходит через соответствующий ИИ-модуль, среди которых 47% обрабатываются автоматически, подчеркивает Френклах. В «Согласии» ИИ используется для идентификации клиентов в контакт-центре, позволяя системе автоматически распознавать порядка 85% звонящих по номеру мобильного телефона и экономить до двух минут на каждом обращении, добавляет директор по стратегическому развитию Илья Баскаков.
Одним из успешных проектов «Альфастрахования» является ИИ-помощник для страховых агентов «НейроМаша». Он помогает оценивать ситуации клиентов, определять соответствие рисков условиям страхового продукта и уточнять перечень необходимых документов, как объясняет директор департамента машинного обучения и работы с данными Александр Логачев.
Некоторые компании начинают переходить от частичных моделей к полным ИИ-агентам, которые способны самостоятельно выполнять последовательность действий внутри корпоративных систем. В «Росгосстрахе» занимаются разработкой кодовых агентов с целью ускорения IT-решений и строят инфраструктуру для создания страховых ИИ-агентов. Такие системы могут в будущем помогать в урегулировании убытков или заключении договоров, собирая данные из различных источников, уверен Ильин.
В «Сберстраховании» уже функционирует ИИ-агент, который занимается оформлением ОСАГО. Он напоминает клиенту о необходимости продления полиса, сравнивает предложения различных страховщиков и позволяет оформить и оплатить полис прямо в чате приложения «Сбербанк онлайн».
Данные – это основа
Масштабирование ИИ сталкивается не с ограничениями моделей, а с проблемами корпоративных данных. Качество таких данных играет ключевую роль, считает Баскаков.
В «Росгосстрахе» это проявилось при создании RAG-системы, которая позволяет ИИ обращаться к внутренним базам знаний. Первая версия решения не прошла испытания для фабричного использования: документы имели различный формат и структуру, из-за чего модель не смогла корректно извлекать необходимый контекст, объясняет Ильин.
Сейчас компания нормализует данные, расширяет размеченный корпус документации и только после этого выводит решения в промышленную эксплуатацию, подчеркивает эксперт. Подготовкой данных занимается собственная команда разметки из числа операционных сотрудников.
В «Согласии» еще одной преградой называют информационную безопасность. Компания работает с защищенными моделями на собственных серверах, так как страхование связано с конфиденциальной информацией клиентов. По словам Баскакова, это усложняет интеграцию ИИ во все процессы.
В «Росгосстрахе» постоянно сравнивают результаты работы моделей с показателями сотрудников. В «Пари» также считают важным перепроверять выводы ИИ: по словам Кудрякова, проблема генеративных моделей заключается в их возможных «галлюцинациях», однако при правильном тестировании на отдельных участках они способны обеспечить достаточную точность.
Внедрение ИИ требует значительных затрат на инфраструктуру, оборудование и специалистов. По оценкам «Росгосстраха», суммарные annual затраты на ИИ превышают 100 миллионов рублей. При этом компания считает такие инвестиции полностью оправданными, утверждает Ильин.
Расходы на ИИ остаются довольно высокими, поэтому компаниям необходимо тщательно оценивать стоимость владения и сроки возврата инвестиций, отмечает руководитель дирекции информационных технологий «Макса» Александра Огнивцева. В «Ренессанс страховании» надеются за счет ИИ удвоить производительность IT и сократить операционные расходы, говорит Френклах.
Человеку останутся усложнения
Наиболее сложные страховые задачи компании пока не планируют полностью передавать алгоритмам. В «Росгосстрахе» считают, что после ДТП или другого страхового события клиенту важно не только быстрое решение, но и эмоциональная поддержка, которую не может создать ИИ. Внутренние исследования показывают, что более 70% клиентов по вопросам, связанным со стрессом, предпочитают общение с живым человеком, говорит Ильин.
Аналогично считают и в «Максе» — они готовы передать ИИ практически любые задачи, кроме вопросов личного общения с клиентами. В «РЕСО-гарантии» также уверены, что технологии должны усиливать сотрудников, а не заменять их. Более 90% сотрудников компании уже используют ИИ в ежедневной деятельности, сообщает директор департамента развития цифровых каналов Виктория Маланина. «РЕСО-гарантия» продолжает оставаться преимущественно агентской компанией, и стратегия состоит в том, чтобы предоставить агентам цифровые инструменты для работы с клиентами вместо их замены.
В корпоративном страховании внедрение ИИ будет происходить медленнее, считает заместитель генерального директора Remind Сергей Бирюков. В отличие от массовых розничных продуктов, крупные корпоративные риски требуют глубокого понимания бизнеса клиента, отрасли и управления рисками. Поэтому заменить экспертизу алгоритмом значительно сложнее, утверждает он.
По мнению Бирюкова, отрасль в основном предоставляет экспериментальные решения: ИИ еще не допущен к принятию самых критических решений. Также обсуждается вопрос ответственности за действия алгоритмов. По его словам, рынок не разработал полноценные страховые продукты, покрывающие ответственность за ошибки ИИ, последствия ошибок или сбои при его использовании.
Кудряков считает, что по мере прогресса ИИ простые и рутинные задачи будут постепенно передаваться автоматизированным системам. Человеку останутся задачи по коммуникации, формулировке задач и стратегическому планированию.