Искусственный интеллект уже давно применяется в страховой отрасли — финансовые отделы многих компаний первыми переходят на автоматизацию. Особо заметно, как эта технология вплетается прямо в ежедневную оперативную работу. ИИ больше не прячется на заднем плане как инструмент для узких моделей, а применяется там, где страховщики тратят основное время и средства: на обработку претензий, андеррайтинг и управление сложными программами.
Крупные игроки рынка Allianz, Zurich и Aviva за последние 12 месяцев поделились примерами, показывающими переход от тестов к полноценным инструментам, которые помогают сотрудникам на передовой в реальных процессах.
Простые претензии: меньше административных барьеров
Обработка претензий идеально подходит для проверки ИИ: она сочетает документы и человеческий анализ, плюс всегда есть давление времени. Allianz представляет Insurance Copilot как инструмент на базе ИИ, который автоматизирует рутинные действия и собирает нужные данные, избавляя от поисков по разным системам.
Рабочие процессы меняются заметно, отмечает Allianz. Copilot начинает со сбора информации, кратко излагая детали претензии и контракта, чтобы обработчик сразу увидел главное. Алгоритм анализирует документы: разбирает соглашения, сверяет претензию с условиями полиса. Инструмент отмечает расхождения и предлагает следующие шаги. После решения человека Copilot помогает составить emails с учетом контекста.
Такие повседневные задачи важны для страховщиков, и благодаря ИИ они добиваются ускорения обработки, более плавных выплат и меньшего напряжения для сотрудников и клиентов. Allianz подчеркивает, что ИИ помогает избежать ненужных выплат, выявляя ключевые моменты, которые регуляторы могли упустить. Это напрямую влияет на финансовые показатели компании.
Сложные документы в готовые решения
Качество андеррайтинга зависит от доступной информации. Aviva приводит пример, когда андеррайтеры читают медицинские отчеты от врачей общей практики. Компания запускает инструмент на базе генеративного ИИ для анализа и суммирования таких отчетов, которые порой занимают десятки страниц текста. ИИ позволяет андеррайтерам принимать решения быстрее и осознаннее.
Главное здесь — не замена андеррайтеров ИИ, а сокращение времени на чтение. Страховщик ясно дает понять: андеррайтеры проверяют summaries и выносят окончательное решение — не машина. Это принципиально, ведь андеррайтинг требует экспертизы и осторожности; сжатие документов в готовые к решению формы ускоряет дело, но вызывает вопросы точности, пропусков и возможности проверки. Aviva отвечает строгим тестированием и контролями. Перед запуском обработали около 1000 кейсов, чтобы убедиться в нужном уровне, сообщает компания.
Неопределенные контракты и обслуживание в многонациональных программах
Коммерческое страхование сталкивается с особыми трудностями: работа в разных юрисдикциях, различия в полисах и сторонах по регионам. Zurich отмечает, что генеративный ИИ справляется с неструктурированными данными, упрощая многонациональное страхование: строит быструю точную картину предложений и облегчает подачи документов в разных странах.
Zurich акцентирует внимание на уверенности в контрактах: многослойные документы, локальные требования и постоянная необходимость проверок. Генеративный ИИ позволяет экспертам сравнивать, суммировать и подтверждать покрытие в программе на родном языке оператора, тратя "долю времени" по сравнению с ручным переводом и учетом нюансов международных различий. Хотя это не ориентировано на клиентов, ИИ повышает отзывчивость компании, помогая андеррайтерам, инженерам по рискам и специалистам по претензиям работать эффективнее.
Zurich также говорит, что ИИ "соединяет точки", замечая тенденции в данных, которые люди пропустили бы из-за объема. По сути, ИИ усиливает суждения экспертов, а не вытесняет их.
Общая тенденция: усиление, а не автоматизация ради автоматизации
Во всех трех примерах прослеживается единый подход:
- ИИ берет на себя тяжелую работу по чтению, поиску и черновикам — типичные высоковolumные задачи в страховых операциях.
- Люди отвечают за ключевые решения, будь то выплаты по претензиям или одобрение андеррайтинга. (Allianz описывает подход "человек в цикле", Aviva и Zurich аналогично подчеркивают контроль экспертов за решениями).
- Контроль операций и масштабируемость в приоритете: пилоты, тесты, настройка по доменам и расширение на линии бизнеса — неотъемлемая часть историй.
Значение для отрасли
Страховщики получают ускоренные циклы, большую последовательность, меньше ручного труда и возможность роста. Главная задача — внедрять инструменты ответственно: с надежной защитой данных, объяснимостью где нужно и обучением команд, чтобы они умели проверять результаты.
ИИ перестает быть громкой новостью в отрасли и становится обыденным помощником в рутинной работе по обеспечению прибыльности страхования.