Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение широко внедряют страховщики за рубежом, а в последние несколько лет – и в России. Как рассказали РИА Новости исследователи и эксперты из страховых и ИТ-компаний, эти технологии помогают определить оптимальный тариф, быстрее урегулировать убытки, бороться с мошенничеством и оставаться на связи с клиентом.
Пока что ИИ применяется в России в меньшей степени, чем другие цифровые решения – такие, например, как телематика или big data, сообщил руководитель департамента страхования и экономики социальной сферы Финансового университета Александр Цыганов. По его подсчетам, ИИ сейчас присутствует в процессах у 30% российских страховщиков.
Искусственный интеллект востребован в первую очередь там, где требуется обработка больших объемов данных, а если речь идет о страховании – значит, практически везде, отметил в свою очередь директор по отраслевым решениям компании КРОК в страховании Андрей Крупнов.
«Первыми его взяли на вооружение андеррайтеры, которых конкуренция мотивирует использовать самые передовые решения для максимально точной оценки рисков и селекции портфелей. В других страховых бизнес-процессах решения на базе ИИ активно тестируются, пилотируются, а в наиболее передовых компаниях — уже работают», — пояснил Крупнов.
Эта технология уже сейчас помогает на основе цифрового профиля клиента подбирать оптимальные варианты страхования, прогнозировать кросс-продажи, рассылать персонализированные уведомления клиентам, добавил директор управления продаж продуктов и сервисов Softline Александр Рожков. Он привел в пример «умное» автострахование, которое существует на рынке уже несколько лет и в основе которого лежит регулярный пересмотр тарифа в зависимости от стиля вождения клиента.
Предсказать
Одним из самых ярких примеров использования искусственного интеллекта действительно называют корректировку тарифа под каждого клиента. Как объяснил руководитель проектного офиса компании Agima Михаил Дырма, при оформлении полиса обученная система с помощью множества метрик и ретроспективных данных может сказать, стоит ли повысить или понизить тариф для конкретного потребителя.
Прогнозирование рисков и цен – это задачи, для решения которых изучается масса параметров, говорит руководитель группы машинного обучения «Инфосистемы Джет» Ярослав Шмулев. Так, при оценке рисков в автостраховании учитывают водительский стаж, время года, историю клиента, социальные факторы, ситуацию в городе, а при назначении цены добавляют состояние рынка, уровень зарплат в городе, прогноз оттока клиентов, чтобы стоимость была сбалансированной.
По подсчетам Цыганова из Финуниверситета, 50% страховщиков оценивают риски на этапе заключения договора с помощью технологий больших баз данных и 20% — с использованием искусственного интеллекта. Кроме того, по его словам, 20% российских страховщиков используют ИИ, чтобы пресечь страховое мошенничество. Это еще одна большая роль этой технологии, которую выделили опрошенные агентством эксперты.
Победить мошенников
Шмулев из «Инфосистем Джет» отметил, что модели успешно распознают ситуации, когда злоумышленники пытаются обмануть страховую компанию, подстраивая страховой случай. В итоге это помогает компаниям снизить потери и зависимость от экспертов, расследующих эти события.
Заместитель председателя совета директоров ГК «ХайТэк» Сергей Черных тоже отмечает, что наибольшего финансового эффекта от ИИ в страховании можно добиться именно в этом сегменте.
«Технология позволяет отслеживать модели мошеннического поведения, дистанционно оценивать стоимость повреждений, полученных в результате несчастного случая, моделировать и отмечать неявные факты, обстоятельства и условия страхового случая путем выявления неточностей, неочевидных для человеческого разума», — пояснил он.
Урегулировать
Как отмечает старший менеджер по работе с финансовым сектором Accenture в России Егор Викторов, в урегулировании у ИИ значительный потенциал: компании пытаются оптимизировать расходы, отдав рутинную работу «в руки» новых технологий. По опыту глобальной практики Accenture, благодаря технологиям страховщики смогли сократить время на урегулирование убытков до нескольких дней и уменьшить расходы в пределах 10% от всех трат на урегулирование.
Кроме того, этот пункт тесно связан с борьбой с мошенниками. Как заметил генеральный директор «Манго страхование» Павел Конев, страховщики экономят, обнаруживая мошенников и оставляя их без выплат; для честных же клиентов компании с помощью ИИ могут упростить процедуру выплаты.
Наконец, в будущем высокие технологии смогут вообще предотвратить страховой случай или снизить его тяжесть, считает эксперт. Конев приводит в пример Китай, где в датчики автомобиля встраивают компьютерное зрение, а оно обнаруживает рисковое поведение водителя (закрываются глаза, начал писать смс, закурил и так далее) и тут же сигнализирует о поджидающей опасности, за счет этого количество ДТП со смертельным исходом существенно снижается.
Поддержать контакт с клиентом
«К искусственному интеллекту также можно отнести развитие различных голосовых и чат-ботов, используемых в контактных центрах и телемаркетинге. Решения в этой сфере становятся все более комплексными и позволяют автоматизировать сложные сценарии общения с клиентами», — считает директор департамента информационных технологий страховой компании «Согласие» Сергей Ковалев.
Технологию разговорного искусственного интеллекта можно внедрить в интерактивную голосовую систему и расширить область использования чат-ботов, соглашается руководитель управления риск-менеджмента СК «Росгосстрах Жизнь» Алексей Кожанов. Он рассказал о технологии IVR – роботе, который «отвечает» клиенту по телефону на базовые вопросы.
На технологии обработки естественного языка сделал акцент также основатель и глава chatme.ai Сергей Шлыков. Она не только транскрибирует диалоги агентов с клиентами, на которых потом обучается чат-бот, но и, опять же, помогает выделить в документах признаки страхового мошенничества.
Начальник отдела страхования «Байкал-Сервис ТК» Светлана Лемешева заключила, что технология сможет повысить скорость обслуживания клиентов. Она отметила, что в ряде стран решение по страховому случаю принимается за три часа, тогда как в России этот период может растянуться на две недели.
Задачи на сдачу
Ведущий аналитик компании «Иннодата» Дмитрий Раевский назвал еще несколько способов использовать ИИ в страховании: для прогнозирования спроса и оттока клиентов, для рекомендации других страховых услуг и даже для расчета возможной прибыли от клиента.
Рожков из Softline добавил к этому распознавание космических снимков для «умного» агрострахования, а директор Института информационных технологий университета «Синергия» Станислав Косарев – исключение ошибок, допущенных из-за человеческого фактора.
«Когда рынок страхования в достаточной степени насытится технологической составляющей, и работа с ИИ и машинным обучением перестанет быть конкурентным преимуществом, мы, скорее всего, увидим сложнейшие решения в межотраслевом плане, где страхование будет одним из элементов экосистемы более высокого уровня», — резюмирует гендиректор компании Omega-R Алексей Рыбаков.
Автор: Маргарита ГОРЧАКОВА
Источник: ПРАЙМ