ИИ-тактики по ИИ-стратегии
В страховании ИИ внедряется в качестве помощника сотрудников, вытесняя рутинные процедуры и непродуктивный труд
Страховщики традиционно входят в число передовых участников рынка в части использования новых технологий, по мнению самих участников рынка страховых услуг. Не стало исключением и применение искусственного интеллекта, который используется в отрасли не в качестве замены людей, а их активного помощника, вытесняя рутинные процедуры и непродуктивный труд.
Фото: iStock
Фото: iStock
Для скоринга и урегулирования убытков
Сейчас искусственный интеллект используется уже практически во всех направлениях деятельности страхового бизнеса. Страховые компании, по сути, стали своеобразными ИТ-компаниями с лицензией на страховую деятельность, считает заместитель гендиректора СК «Двадцать первый век» Дмитрий Смирнов. И если раньше ИИ использовался точечно, то сейчас он стал неотъемлемой частью повседневной деятельности компаний. Например, при оценке рисков по договору страхования ИИ работает давно.
«Наши модели регулярно переобучаются, мы ищем новые факторы и в итоге приходим к тому, что тариф рассчитывается индивидуально под каждого клиента. Например, по каско и ОСАГО модели машинного обучения (ML), которые использует компания для расчета технических тарифов клиентам, анализируют более сотни факторов по автомобилю, его владельцу и допущенным к управлению водителям, территории проживания и использования, чтобы составить максимально объективный риск-профиль по конкретному договору и справедливую цену полиса»,— поделился член правления «Росгосстраха» Евгений Ильин.
В страховой группе Совкомбанка отмечают, что ИИ интегрирован в андеррайтинг, урегулирование убытков, клиентский сервис, юридические, ИТ и другие функции, став неотъемлемой частью операционной деятельности.
«Ручные проверки на этапе принятия рисков на страхование или при урегулировании убытков ушли в прошлое. Это приводит к возможности увеличения продаж без риска снижения качества страхового портфеля, а также к улучшению качества обслуживания клиентов»,— подчеркивает руководитель дирекции информационных технологий СК МАКС Александр Огнивцев.
Преимущественно речь идет, скорее, о выполнении операций и задач, но не о подмене сотрудников. Например, в урегулировании убытков — это обработка обращений за выплатами, оценка повреждений, консультирование клиентов. В андеррайтинге — агрегация и анализ данных, в том числе и для последующего скоринга, рассказала директор по развитию прямых продаж и кредитного бизнеса СК «Росгосстрах Жизнь» Наталия Корбе. По ее словам, если говорить об ИИ, то речь идет о типовых и массовых операциях, анализе и агрегации данных. В комплексных, спорных случаях или, например, связанных со здоровьем и медициной человек всегда участвует на финальных этапах.
Для обработки обращений
Национальная страховая информационная система (НСИС, хранение данных об ОСАГО) внедрила ИИ для модернизации бизнес-процессов и трансформации АИС страхования в интеллектуальную платформу. В условиях приоритета информационной безопасности ИИ развернули не в облаке, а внутри защищенного периметра НСИС — вместе с оборудованием, защитой и обучением, отметил глава НСИС Николай Галушин.
На первом этапе искусственный интеллект в НСИС применили для обработки обращений, в том числе сложных заявок с большим числом полей и сверкой данных из разных источников. В результате скорость обработки выросла в 20 раз, сообщил начальник отдела по разработке и внедрению систем искусственного интеллекта Александр Макаров. По его словам, без автоматизации штат отдела пришлось бы увеличить в семь раз. Ключевым инструментом стала языковая модель, развернутая на локальных мощностях НСИС. На ее базе компания разрабатывает RAG-технологию для техподдержки, чтобы ИИ генерировал ответы на основе контекста, обогащенного поиском.
ИИ при работе с обращениями граждан активно используются в страховых компаниях «Абсолют Страхование» и «Росгосстрах». «Искусственный интеллект анализирует 100% входящих звонков, выявляет ключевые сложности при взаимодействии оператора и клиента и прямо в процессе разговора готовит рекомендации для специалиста. Сейчас мы ежедневно обрабатываем нейросетями более 15 тыс. звонков. Поверх речевой аналитики работает сервис, который находит в транскриптах звонков сигналы эскалации (например, клиент намерен написать жалобу) и автоматически уведомляет ответственных по корпоративной почте»,— рассказал Евгений Ильин из «Росгосстраха» (РГС). Благодаря речевой аналитике получилось снизить среднее время диалога примерно на 7% и увеличить долю вопросов клиентов, решенных с первого обращения, подчеркнул он. Кроме того, важным ИИ-проектом в РГС стал графовый антифрод (RGS-Graph). Это сервис поиска аномалий и страхового мошенничества: выявление скрытых связей и приоритизация расследования убытков по «весу связей». Сейчас компания находится на этапе активного тестирования интерфейса. Причем речь не идет о замене человека, поскольку, например, в клиентском сервисе и особенно в урегулировании убытков фактор человеческой эмпатии очень важен.
Использование в маркетинге
В «Абсолют Страховании» также рассказали об использовании искусственного интеллекта в маркетинге. Во-первых, для создания изображений, макетов, видеороликов и презентаций. Во-вторых, для проведения исследований, мониторинга и поиска информации. В-третьих, для создания креатива и поиска идей. Компания также применяет нейросети для подготовки разноплановых документов и регламентов. А еще — в спецпроектах, например для создания цифровых аватаров-экспертов.
ИИ высвобождает ценные человеческие ресурсы, позволяя сотрудникам сосредоточиться на задачах, требующих творческого подхода, стратегического мышления и глубокого анализа. Внедрение ИИ способствует оптимизации штата, минимизации технических ошибок, а также росту клиентоориентированности и персонализации, например в просчете тарифов или в урегулировании убытков, рассказал Дмитрий Смирнов.
В работе с кодом
Еще одна важная сфера применения ИИ — работа с кодом. В «Росгосстрахе» запустили внутренний ИИ-помощник для разработчиков, для помощи в генерации и доработках кода, анализа уязвимостей и интеграции с внутренней документацией и внешними данными, рассказал Евгений Ильин.
В «Абсолют Страховании» завершается настройка безопасного вайб-кодинга. Дело в том, что ИИ может генерировать код с уязвимостями и ошибками, которые не всегда заметны пользователю. Кроме того, важно защищать конфиденциальные данные и корпоративные системы, с которыми работает ИИ, пояснил операционный директор «Абсолют Страхования» Владимир Дорожкин.
По словам ведущего системного архитектора НСИС Дмитрия Болота, в ближайших планах оператора единой информационной системы страхования — использовать искусственный интеллект для проверки кода, в том числе для поиска проблем безопасности, оценки качества и выявления типовых ошибок. Он подчеркнул: цель не в замене людей, а в том, чтобы убрать рутину и дать сотрудникам больше времени на развитие систем. «НСИС формирует стратегию по внедрению ИИ во все бизнес-процессы, где в том числе предусмотрено создание ассистента для разработчиков — внедрение технологий для ускорения написания кода, ревью и генерации документации»,— сказал Дмитрий Болот. НСИС предстоит провести автоматическую инвентаризацию на предмет соответствия изменений кода согласованному пути архитектурного видения — будет применяться автоматическое извлечение аспектов из кода (графики, случаи использования (use case), связи между сервисами).
За последний год ML-модели сделали большой шаг вперед в вайб-кодинге. Это кардинально изменит рынок разработки в ближайшие два-три года, уверен Александр Огнивцев.
В ближайшем будущем
В целом сейчас есть два главных вектора развития в применении ИИ: дальнейшая автоматизация рутинных задач (текст, медиа, звук) и ускорение процессов разработки (код, бизнес-анализ, тестирование), считает Евгений Ильин. В «Росгосстрахе» в ближайшие годы планируют создать единую платформу, чтобы избежать разрозненности решений и объединить все через общий API и источники данных.
Наталия Корбе из «Росгосстрах Жизни» в течение одного-двух лет ожидает наибольшего прогресса в применении ИИ в андеррайтинге при работе с неструктурированными и нетиповыми случаями. А также в гиперсонализации коммуникаций с клиентами на основе реального поведения для повышения качества обслуживания, роста продаж и снижения оттока клиентов. Обязательно — в работе с выплатными обращениями.
В ближайшем будущем ИИ также начнет работу в системах принятия решений, а еще — в разработке новых цифровых продуктов и в операционных процессах, уверен Александр Огнивцев.
По мнению Дмитрия Смирнова, в будущем важно продвигать использование ИИ-ассистентов, способных стать полноценными помощниками для ведущих специалистов.