По данным InsuranceCIOoutlook, индустрия страхования имущества и ответственности переживает глубокую трансформацию благодаря внедрению искусственного интеллекта. Технологии машинного обучения и компьютерного зрения радикально меняют процессы андеррайтинга, управления убытками и клиентского обслуживания.
Революция в оценке рисков
Традиционный андеррайтинг, основанный на человеческом суждении и статических данных, уступает место AI-системам, работающим с реальными данными в режиме реального времени. Современные платформы анализируют информацию из разнообразных источников:
- Геопространственные данные и снимки с дронов
- Показания IoT-датчиков
- Публичные реестры и документы
- Структурированные и неструктурированные данные
Машинное обучение создает сложные предиктивные модели, оценивающие не только вероятность убытков, но и их потенциальную тяжесть. Это позволяет автоматизировать обработку простых полисов, сокращая время от запроса до заключения договора с дней до минут.
Трансформация управления убытками
Обработка страховых случаев — критически важный процесс, где AI демонстрирует наиболее впечатляющие результаты. На начальном этапе AI-боты с обработкой естественного языка работают 24/7, принимая первичные уведомления об убытках и собирая необходимые сведения.
Компьютерное зрение анализирует фотографии и видео для оценки повреждений и верификации претензий. Для простых случаев это позволяет реализовать «бесконтактную» обработку — урегулирование в течение часов вместо недель.
Страховщики, десятилетиями боявшиеся автоматизации, теперь видят в AI единственный способ выжить в условиях растущей сложности рисков и клиентских ожиданий. Настоящая битва развернется не за технологии, а за данные — кто владеет наиболее качественными и разнообразными наборами данных, тот и будет диктовать правила на рынке.
Борьба с мошенничеством и будущее отрасли
ML-модели непрерывно анализируют потоки данных о претензиях, выявляя аномалии и подозрительные паттерны, которые могут ускользнуть от человеческого внимания. Раннее обнаружение потенциального мошенничества позволяет страховщикам эффективнее распределять ресурсы для расследований.
Генеративный AI трансформирует коммуникацию, создавая эмпатичные, соответствующие политике сообщения для страхователей, помогая специалистам суммировать объемные дела и уточнять резервные оценки.
Следующая волна изменений связана с появлением Agentic AI — проактивных систем, способных автономно управлять многоэтапными рабочими процессами, от первоначального контакта до заключения полиса или от уведомления об убытке до финальной выплаты.
Конкурентное преимущество страховых компаний будущего будет определяться не просто внедрением AI-инструментов, а структурной перестройкой основных платформ вокруг интеллектуальной, ориентированной на данные архитектуры.