Искусственный интеллект перестал быть экспериментом и стал важной частью страхового бизнеса в Азии. От обработки претензий до персонализации продуктов — технологии стремительно меняют подход к клиентам, рискам и операционной эффективности. Эта статья анализирует, как ИИ внедряется в страхование на разных рынках Азии, почему Китай оказался в лидерах, какие барьеры стоят перед остальными странами региона и что ждет отрасль в ближайшие годы.
Китай задаёт темп: от андеррайтинга до клиентского сервиса
Азиатский рынок страхования вступает в эпоху глубоких перемен. По прогнозам экспертов, именно Китай в ближайшие три года станет крупнейшим рынком ИИ в страховании. Это не просто очередной виток цифровизации — это трансформация, способная полностью переопределить принципы работы страховых компаний. Ключевыми факторами роста здесь выступают государственная поддержка, зрелость технологической инфраструктуры и, конечно, масштаб внутреннего рынка.
«Китай сегодня не просто внедряет ИИ — он экспериментирует и развивает его на системном уровне. Это включает в себя не только чат-ботов и автоматизацию претензий, но и предиктивный андеррайтинг, анализ поведения клиентов и целевые продуктовые рекомендации», — отмечает Амит Бони, генеральный директор Ensuredit Technologies.
В Китае ИИ используется практически на всех уровнях операционной деятельности страховщиков: от оценки рисков при заключении полиса до скоринга мошеннических претензий. Приложения с элементами ИИ интегрируются с национальными цифровыми платформами, такими как WeChat и Alipay, обеспечивая страховщикам доступ к большому количеству пользовательских данных — в рамках действующего законодательства о защите персональной информации.
Азия с разной скоростью: от Сингапура до Индии
Остальная Азия демонстрирует заметную неоднородность в цифровой зрелости. Так, Сингапур, Япония и Южная Корея уверенно входят в группу лидеров. Эти страны поддерживают инновации через национальные программы развития ИИ, предлагая налоговые льготы, субсидии и регулируемую среду для тестирования новых решений (регуляторные песочницы).
В Сингапуре уже сегодня более 60% страховщиков используют ИИ в операционных процессах. Особое внимание уделяется клиентскому опыту — применяются мультиканальные решения, основанные на поведенческой аналитике, позволяющие адаптировать полисы в режиме реального времени под изменения в жизни клиента (например, рождение ребёнка или смена работы).
Индия же, как подчеркивает Амит Бони, находится только в начале этого пути. Несмотря на растущий интерес к ИИ, рынок здесь ограничен устаревшими ИТ-системами, нехваткой квалифицированных специалистов и жёсткими регуляторными рамками. Тем не менее, ускоряющаяся цифровая трансформация, поддерживаемая инициативами типа "Digital India", уже даёт первые плоды.
ИИ в действии: от WhatsApp до оценки убытков
Одной из самых заметных тенденций последних лет стало так называемое "страхование в мессенджерах". Интеграция сервисов в такие платформы, как WhatsApp, позволяет пользователю оформить полис, получить консультацию и подать претензию без скачивания приложений или посещения офисов.
«Клиенты не хотят изучать интерфейсы. Они хотят, чтобы страхование стало таким же простым, как отправка сообщения другу. И именно ИИ позволяет это реализовать», — отмечает Бони.
ИИ также используется для автоматизации оценки убытков. Алгоритмы компьютерного зрения, применяемые при страховании автотранспорта, анализируют фотографии повреждений и мгновенно выдают предварительную сумму выплаты. В медицине применяются нейросети для автоматической верификации медицинских справок и выписок, что ускоряет рассмотрение страховых случаев.
Экономика ИИ: высокая окупаемость и новые модели бизнеса
Главная ценность ИИ, по мнению экспертов, заключается в сочетании операционной эффективности и персонализации. Виртуальные помощники и алгоритмы снижают издержки, обеспечивают круглосуточную поддержку, а также помогают предлагать клиенту нужный продукт в нужное время. Это позволяет не только удерживать текущих клиентов, но и расширять охват за счёт новых сегментов.
«Мы видим, что окупаемость инвестиций в ИИ в страховании сегодня одна из самых высоких в финансовом секторе. Особенно в областях, где используется обработка больших объёмов данных — андеррайтинг, обработка претензий, клиентская аналитика», — говорит Бони.
Кроме того, ИИ меняет модели продаж. Так называемые «вторые пилоты» — умные ассистенты для агентов — подсказывают, какие полисы и когда лучше предлагать, оценивая поведение клиента, уровень риска и историю обращений. Это усиливает роль агентской сети, превращая её в инструмент адаптивных продаж.
Там, где ИИ не заменит человека
Несмотря на масштабные возможности, ИИ не способен заменить профессиональное суждение в ряде ключевых областей. Урегулирование сложных претензий, сопровождение юридических процедур, работа с уязвимыми клиентами и интерпретация локальных норм — все это требует эмпатии, опыта и нюансов, которые алгоритмы пока не в состоянии уловить.
Важно понимать, что технологии должны усиливать, а не вытеснять экспертизу. В этом заключается концепция «человеко-центричного ИИ», которой придерживаются крупнейшие азиатские страховщики.
Трудности внедрения: кадры, данные и инфраструктура
Одним из главных барьеров внедрения ИИ остаётся нехватка специалистов. Данные McKinsey показывают, что в Азии спрос на специалистов по ИИ превышает предложение в 3–4 раза. Компании вынуждены вкладываться в обучение персонала, создавать внутренние академии и привлекать стартапы в рамках корпоративных акселераторов.
Кроме того, некачественные, фрагментированные или недостаточно защищённые данные затрудняют обучение моделей. По словам Бони, страховые компании должны инвестировать в построение «инфраструктуры данных» — систем, которые позволяют собирать, очищать и обрабатывать информацию в реальном времени с соблюдением всех требований к конфиденциальности.
Сложности возникают и при интеграции ИИ в устаревшие IT-системы, которыми до сих пор пользуются многие страховщики. Это увеличивает издержки и требует глубокого пересмотра архитектуры бизнес-процессов.
Регуляторная поддержка: одни страны — вперёд, другие — в ожидании
С точки зрения регулирования, страны Азии движутся с разной скоростью. Китай демонстрирует наиболее продвинутый подход, поддерживая инновации на уровне национальной стратегии. Индия также делает шаги вперёд, внедряя инициативы по созданию безопасной среды для ИИ. Япония и Сингапур активно развивают правовые и налоговые механизмы для стимулирования цифровых инноваций.
Однако в Юго-Восточной Азии и Южной Азии сохраняются существенные пробелы, особенно в области законодательства о защите данных. Разрозненные нормы, отсутствие единых стандартов и нехватка специализированных регуляторов создают правовую неопределенность.
Почему премии растут, несмотря на технологии
Парадоксально, но даже при широком применении ИИ страховые премии продолжают расти. Это объясняется внешними факторами: учащением природных катастроф, ростом киберугроз, увеличением заболеваемости и убыточности. Даже автоматизация процессов не может компенсировать эти глобальные риски, влияющие на размер выплат.
«ИИ не является волшебной палочкой. Он может оптимизировать процессы и сократить мошенничество, но не остановит климатические изменения или демографические тренды», — подчеркивает Бони.
Тем не менее, именно ИИ позволяет в долгосрочной перспективе повышать доступность страхования — через индивидуальные оценки рисков, автоматизацию андеррайтинга и снижение издержек.
Заключение: технологии плюс стратегия
ИИ в страховании — это уже не будущее, а активное настоящее. Однако для достижения устойчивого эффекта недостаточно просто внедрить технологию. Необходима стратегия, ориентированная на клиента, грамотное регулирование, инвестиции в кадры и данные, а также культурная трансформация внутри компаний.
Азиатский опыт показывает: выигрывают те страховщики, кто не просто автоматизирует процессы, но и выстраивает экосистему, в которой технологии дополняют человеческий интеллект — точно, этично и с пользой для клиента.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz