Все крупные изменения в истории страхования были обусловлены поиском лучших способов понимания, оценки и снижения рисков. От рисков имущества до кредитного скоринга — отрасль развивается посредством данных. Но ничто даже близко не подошло к тому, чтобы изменить страхование так, как ИИ.
В прошлом году страховщики, внедрившие ИИ, увидели более быструю обработку претензий , более низкие операционные расходы и лучшие коэффициенты убытков, чем их коллеги, не использующие ИИ. Эти результаты, безусловно, будут определять конкурентную среду страхования P&C в 2025 году и дальнейшее влияние ИИ на отрасль в целом.
Основные области воздействия ИИ
Самый непосредственный эффект от внедрения ИИ в страхование имущества и ответственности проявляется в оценке рисков. В этом году системы ИИ будут обрабатывать почти немыслимо большие объемы данных о недвижимости, от спутниковых снимков до показаний датчиков IoT, что позволит страховщикам оценивать покрытие с большей точностью, чем когда-либо.
Страховщики коммерческого имущества, использующие эти системы, несомненно, сообщат об улучшении точности прогнозирования убытков по сравнению с традиционными актуарными методами.
В автостраховании влияние ИИ будет еще более драматичным. Модели машинного обучения, анализирующие телематические данные, предсказывают аварии с точностью более 80%, что позволяет страховщикам вмешиваться с помощью превентивных мер.
Системы раннего оповещения, работающие на основе этих моделей, уже снизили уровень несчастных случаев на 20% среди участвующих страхователей; эти важные тенденции, безусловно, сохранятся, если не усилятся, в течение всего года.
Трансформация структуры затрат
ИИ, без сомнения, помогает нам пересмотреть структуру затрат на операции по страхованию имущества и ответственности. В этом году автоматизированные системы андеррайтинга будут обрабатывать более 70% заявок на персональные линии без вмешательства человека, и ожидается, что это сократит расходы на андеррайтинг на 45%.
В сфере обработки претензий автоматизация на базе искусственного интеллекта продолжит сокращать расходы на оценку ущерба, вероятно, вдвое, одновременно сокращая время обработки с нескольких дней до нескольких часов.
Экономия, которую отрасль увидит в этом году, будет существенной: крупные страховщики входят в группу руководителей предприятий, которые сообщают, что автоматизация на основе ИИ снизит их коэффициенты расходов в среднем на пять процентных пунктов в 2025 году, что составит сотни миллионов долларов ежегодной экономии для крупных страховщиков.
Обработка претензий
Наиболее «внешне» заметное влияние ИИ на отрасль в этом году — в обработке претензий. Системы компьютерного зрения теперь оценивают повреждения автомобиля с точностью 95%, в то время как обработка естественного языка обрабатывает первичный прием претензий с той же точностью.
В ближайшие месяцы мы наверняка увидим, как эта автоматизация улучшит процесс рассмотрения претензий; ожидается, что более 60% претензий по автострахованию будут обрабатываться в течение 24 часов, тогда как еще два года назад средний показатель по отрасли составлял семь дней.
Аналогичные улучшения ожидаются и в отношении претензий по имуществу. Оценка ущерба с использованием искусственного интеллекта с использованием кадров с дронов и фотографий со смартфонов продолжит сокращать необходимость в личных проверках, поэтому можно ожидать еще более быстрой обработки и урегулирования претензий, а также сокращения расходов на оценку ущерба.
Обнаружение мошенничества и предотвращение рисков
Мы уже видели, как влияние ИИ на обнаружение мошенничества обеспечивает немедленные конечные результаты. В этом году мы увидим, как системы машинного обучения будут выявлять еще больше мошеннических заявлений, чем традиционные методы, при этом сократив количество ложных срабатываний более чем на 60%.
Эти системы особенно эффективны при выявлении организованных мошеннических сетей, используя сетевой анализ для выявления закономерностей, которые люди могут пропустить. Несколько крупных страховщиков сообщают, что обнаружение мошенничества с помощью ИИ снизило их коэффициенты потерь на два-три процентных пункта; ожидается, что эта улучшенная точность сэкономит стаховщикам около $2 млрд на мошеннических исках только в 2025 году.
Использование ИИ позволило радикально перейти от чистого переноса рисков к активному предотвращению рисков. В этом году ожидается, что интеллектуальные датчики в сочетании с аналитикой ИИ будут предсказывать более 70% потенциальных отказов оборудования в коммерческих объектах до того, как они произойдут. Кроме того, системы обнаружения ущерба от воды на базе ИИ сократят количество исков о возмещении ущерба от воды более чем на 50% в зданиях, где они установлены.
Постоянные преимущества, которые мы наблюдаем в области обнаружения и предотвращения, делают ИИ важной областью для обнаружения мошенничества, предотвращения рисков и общей экономии затрат в отрасли, и мы ожидаем, что в этом году эта сфера станет еще более значимой.
Прямые финансовые результаты
Финансовое влияние ИИ на страховщиков P&C в 2025 году очевидно. Мы ожидаем, что страховщики с развитыми системами ИИ сообщат:
Совокупные показатели на 7–10 пунктов лучше средних показателей по отрасли.
Расходы на привлечение клиентов на 40% ниже, чем при использовании традиционных каналов.
Уровень удержания клиентов на 15 процентных пунктов выше, чем у аналогов, не использующих ИИ.
Коэффициент потерь на пять-семь пунктов лучше, чем у конкурентов.
Эти улучшения способствуют быстрому внедрению ИИ в отрасли, и ожидается, что инвестиции в системы ИИ удвоятся или даже больше в течение следующих 12 месяцев. Влияние ИИ на страхование P&C в 2025 году очевидно и измеримо.
Он обеспечивает лучшую оценку рисков, снижение затрат, более быструю обработку претензий и повышение удовлетворенности клиентов. Для страховщиков P&C ИИ станет основным фактором конкурентного преимущества и финансовых показателей в этом году.
Автор: Грегг Барретт, основатель и генеральный директор The Waterstreet Company