Азиатский страховой рынок находится в фазе масштабной цифровой трансформации, и ключевую роль в этом процессе играет внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ). От андеррайтинга и обработки претензий до персонализации продуктов и борьбы с мошенничеством — ИИ становится центральным элементом операционной модели страховщиков. Однако уровень внедрения, эффективность решений и регулирующая поддержка в разных странах региона значительно различаются.
Неравномерность внедрения ИИ: Китай лидирует, Юго-Восточная Азия догоняет
В странах Азии наблюдается высокая неоднородность в уровне зрелости ИИ-инициатив. Китай занимает лидирующую позицию благодаря масштабному рынку, технологической инфраструктуре и государственной поддержке. Китайские страховщики широко используют ИИ в обработке заявок, прогнозировании рисков, взаимодействии с клиентами через виртуальных помощников и даже в продажах полисов через WeChat и аналогичные платформы.
Индия, напротив, находится на раннем этапе — компании ускоряют интеграцию ИИ в рамках цифровой трансформации, особенно в борьбе с мошенничеством, автоматизации обслуживания и предиктивной аналитике. Но здесь пока ощущается нехватка технических специалистов и отсутствие единых стандартов в ИИ-политике.
Сингапур, Япония и Южная Корея продвинулись в области нормативного сопровождения ИИ и внедрения в клиентские процессы. В Юго-Восточной Азии (Таиланд, Вьетнам, Филиппины) ИИ пока используется фрагментарно, преимущественно в чат-ботах и CRM-системах, но потенциал высок — за счёт молодого населения и высокой цифровой вовлеченности.
Основные направления применения ИИ: CX, претензии, андеррайтинг
Как рассказал основатель Ensuredit Technologies Амит Бони в интервью Asia Insurance Review, ключевыми направлениями внедрения ИИ в Азии остаются:
Клиентский опыт (CX): чат-боты, голосовые помощники, автоматическая генерация полисов и уведомлений позволяют круглосуточно обслуживать клиентов, снижая нагрузку на контакт-центры и повышая удовлетворенность.
Обработка претензий: ИИ помогает анализировать документы, фотографии повреждений, оценивать риски и даже принимать решения — тем самым снижая сроки выплат с нескольких дней до часов.
Выявление мошенничества: алгоритмы машинного обучения выявляют аномалии в данных по претензиям и моделям поведения клиентов, снижая уровень страхового мошенничества на 20–30% по разным оценкам.
Продажи и лидогенерация: автоматизированные рекомендательные механизмы предлагают продукты в зависимости от профиля клиента, что повышает коэффициент конверсии на 10–15%.
Примечательно, что ряд страховщиков в Индии уже предлагает полное оформление и подачу претензий через WhatsApp-страхование — включая подписку на полисы, консультации и отслеживание выплат.
Возврат инвестиций и экономическая эффективность
Согласно отчету Wipro 2025 года, американские страховщики ожидают увеличения доли ИИ в ИТ-бюджетах с 8% до 20% в течение 3–5 лет. В Азии тренд схож: компании фиксируют окупаемость ИИ-проектов через 12–24 месяца после внедрения в ключевые процессы, особенно в части CX и обработки убытков.
Наиболее осязаемые эффекты:
- Сокращение затрат на персонал и обработку данных;
- Уменьшение коэффициента убыточности за счёт раннего выявления рисков;
- Повышение лояльности клиентов за счёт персонализации.
Трудности внедрения: от устаревших систем до нехватки кадров
Несмотря на преимущества, страховщики сталкиваются с рядом барьеров. Амит Бони выделяет ключевые из них:
- Нехватка специалистов по ИИ и данным;
- Интеграционные сложности с устаревшими ИТ-системами;
- Высокая стоимость первоначального внедрения;
- Проблемы с конфиденциальностью данных, особенно в Индии и Китае.
Более 70% страховщиков в Азии признают, что испытывают сложности с технической адаптацией ИИ к своим бизнес-процессам. В ряде случаев приходится проводить полную ИТ-модернизацию.
Нормативная база: от прогресса Китая до пробелов в Юго-Восточной Азии
Государственная поддержка ИИ в страховании сильно различается по регионам. В Китае действуют благоприятные условия, включая государственные программы и инвестиции в инфраструктуру. В Сингапуре и Японии внедрены чёткие регуляторные рамки и гранты на страховые технологии.
В Индии принятие Национальной стратегии по ИИ вселяет оптимизм, но правовая база ещё формируется. В странах Юго-Восточной Азии законы о защите данных зачастую неполны или противоречивы, что сдерживает масштабное применение ИИ-решений в страховании.
Почему страховые премии продолжают расти несмотря на технологии
Ожидания потребителей относительно снижения страховых премий из-за автоматизации пока не оправдываются. По словам Бони, рост премий объясняется не столько технологиями, сколько:
- Увеличением частоты и тяжести убытков;
- Растущими рисками — от кибератак до климатических катастроф;
- Ростом медицинских и восстановительных расходов.
В долгосрочной перспективе ИИ способен снизить издержки, но это требует полного пересмотра андеррайтинга, тарифной модели и отказа от перекрестного субсидирования.
Персонализация и доступность страхования
Будущее страхования в Азии — в персонализированных продуктах, основанных на анализе поведенческих данных, телеметрии, wearables и профилей потребителей. ИИ позволяет динамически рассчитывать премии и строить точечные предложения. Это особенно актуально в странах с низким проникновением страхования — от Индонезии до Бангладеш.
Важную роль в повышении доступности играет также цифровое просвещение клиентов: технологии делают условия полисов более прозрачными и позволяют потребителю лучше ориентироваться в выборе.
Заключение
ИИ в страховании Азии — не просто тренд, а стратегическая необходимость. Несмотря на сложности внедрения, регуляторные пробелы и ограниченные бюджеты на развивающихся рынках, компании, сделавшие ставку на ИИ, уже получают конкурентные преимущества.
В условиях роста рисков, ужесточения требований клиентов и давления на маржу ИИ становится ключевым активом, способным трансформировать страхование в по-настоящему персонализированную, быструю и доступную услугу.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz