Агентный ИИ прокладывает страховым руководителям дорогу к эффективным масштабируемым решениям на фоне тяжелой цифровой трансформации отрасли.
Страховые компании располагают огромными объемами данных и имеют кадры, сильные в аналитическом мышлении для решений. Однако сектор в целом не продвинулся дальше пилотных тестов. По данным исследований, всего 7% страховщиков смогли развернуть такие проекты по всей организации.
Проблема обычно не в нежелании пробовать. Устаревшие системы и разрозненные структуры данных часто тормозят внедрение с самого начала. Финансовые трудности добавляют технического долга. Уже шесть лет подряд отрасль терпит убытки более 100 млрд долларов в год. Массовые потери по имуществу превратились в хроническую проблему, которую не исправить простыми изменениями в работе.
Автоматизация сложных процессов страхования с агентным ИИ
Умные агенты помогают обходить подобные препятствия. В отличие от обычных аналитических инструментов, они самостоятельно выполняют задания и участвуют в принятии решений под присмотром человека. Интеграция агентов в рабочие потоки позволяет справляться с ограничениями старых платформ и дефицитом специалистов.
Одно из ключевых направлений — поддержка сотрудников. Sedgwick вместе с Microsoft ввели в строй агента Sidekick для помощи экспертам по убыткам. Он ускорил обработку претензий более чем на 30% за счет подсказок в реальном времени.
Выгоды затрагивают и клиентскую поддержку. Типичные чат-боты дают ответ или отправляют в очередь. Решение на базе агентного ИИ ведет дело до конца: регистрирует первое извещение об убытке, запрашивает недостающие бумаги, корректирует информацию по полисам и платежам, заранее информирует клиентов о дальнейших действиях.
Принцип «решать проблему, а не перекидывать» уже работает на практике. Крупный страховщик задействовал более 80 моделей в обработке убытков. В результате время оценки ответственности по запутанным делам сократилось на 23 дня, точность распределения выросла на 30%. Жалоб от клиентов стало на 65% меньше за тот период.
Эти цифры подтверждают: агентный ИИ укорачивает циклы работы и сдерживает расходы на корректировку убытков в страховании, не жертвуя контролем.
Преодоление внутренних барьеров
Внедрение сталкивается с сопротивлением внутри компаний. Разделенные команды и расплывчатые цели замедляют запуск. Недостаток кадров в узких областях вроде актуарных расчетов и оценки рисков мешает полноценно эксплуатировать данные. Агентный ИИ как раз усиливает такие позиции.
Для успеха технологии нужно привязывать к конкретным задачам бизнеса. Запуск «Центра превосходства по ИИ» дает рамки управления и знания, чтобы избежать хаотичного распространения. Лучше начинать с задач большого объема и регулярных операций — так модели улучшаются через отзывы.
Отраслевые ускорители тоже помогают. Платформы с готовыми наборами инструментов покрывают весь путь от разработки до эксплуатации агентов. Такой метод экономит время на запуск и упрощает соблюдение правил.
Разумеется, важнее готовность компании, чем сама техника. Примерно 70% трудностей с масштабом — это организационные вопросы, а не технические. Страховщикам придется воспитывать ответственность, чтобы инструменты окупились.
Агентный ИИ обязателен для руководителей страхования в условиях рыночного давления и наследия старых систем. Борьба со структурными слабостями повышает эффективность и стойкость. Те, кто поставит на масштабируемые платформы, выйдут в лидеры инноваций.