Как технологии ИИ трансформируют бизнес страховых компаний

Технологии искусственного интеллекта используют, в том числе, для более качественной сегментации клиентов, выделения безубыточных клиентов, снижения вероятности мошенничества и как инструмент привлечения аудитории, которая интересуется новыми технологиями.

Эксперты считают, что искусственный интеллект (ИИ) с опорой на точные расчеты и большие данные идеально подходит для страхования. Технологию можно применять практически во всех бизнес-процессах, ускоряя их и исполняя их более качественно. Внедрение цифровых и сетевых технологий в страховании – это очевидный путь эволюции рынка, когда представители индустрии делают попытки адаптации в условиях новой цифровой эпохи.

В страховании уместнее использовать термин «алгоритмы машинного обучения», как об основном методе искусственного интеллекта, который используется в страховании. «Их можно применять на протяжении всего жизненного цикла клиента в компании: от решения о приеме на страхование до этапа урегулирования и пролонгации полиса. Это мощный инструмент, который позволяет выделять, например, самые значимые факторы для прогноза того или иного показателя и для принятия решений», – рассказала Александра Григорьева,  руководитель отдела развития анализа данных компании «Ренессанс страхование».

ИИ в страховании используют для влияния на стоимость полиса. Он помогает принимать решение о целесообразности принимать человека или имущество на страхование. Тарификация в страховании традиционно основывается, как правило, на обобщенных линейных моделях, которые тоже принадлежат к алгоритмам машинного обучения.

«По факту, искусственный интеллект должен уменьшить риски для компаний, которые защиту от этих рисков продают», – объяснил страховой агент Рoмил Чумaкoв. «Как правило, есть модели для прогноза оттока клиентов и прогноза интересных для клиента страховых продуктов/опций в страховом продукте, оценка убытков на наличие мошенничества», – рассказала Александра Григорьева.

ИИ в Каско и ДМС – основные сценарии в России

Каско – крупнейший сегмент в выручке страховых компаний в России. В России телематику знают, как часть «умных» полисов каско, которые продают некоторые страховые компании. Технология позволяет по манере вождения клиента определить вероятность попадания его в ДТП. «Для страхователя покупка «умного» полиса – возможность сэкономить до 50% от первоначальной стоимости и получить помощь в дороге в случае ДТП и быстрое урегулирование. Для страховщика – это интеллектуальная оценка риска клиента и сокращение убыточности портфеля», – отметил Игорь Хереш, генеральный директор UBI Technologies.

Развитием страхования автотранспорта может стать передача данных из модулей ЭРА-Глонасс, которые устанавливают повсеместно, в ИТ-инфраструктуру РСА. Данные автоматических систем контроля дорожного движения, которые уже работают в РФ, также могут стать источником информации страховщиков, считает PR-менеджер Леонид Голиков.

Еще одно направление российской страховой отрасли, в которой можно использовать ИИ – это добровольное медицинское страхование (ДМС). На основе больших медицинских данных и причинно-следственных связей можно предлагать гибкий индивидуальный тариф для физических лиц. «На основании всех загруженных медицинских знаний, доказательных медицинских исследований и данных о каждом пациенте будет формироваться потенциальный граф угроз заболеваний в будущем. Ведь наследственность конкретного пациента может повысить вероятность заболеть серьезным недугом», – считает Ромил Чумаков.

Как страховщики используют ИИ

Актуарные отчеты. «ИИ используют при построении моделей страховых тарифов, в том числе индивидуально для каждого клиента», – отметил Василий Александров, операционный директор СК «Сбербанк страхование».

Урегулирование убытков. Ранее технологии ИИ использовали в части выявления страховых мошенников. Теперь развивается направление, которое связано с моделями для принятия полностью автоматического решения по страховым случаям. «Набирает популярность внедрение удаленных осмотров с использованием мобильных телефонов. После того, как компания накопит достаточно большой объем данных, можно будет учить модели по определению степени повреждений», – рассказал Василий Александров.

Персонализация предложения/ условий страхования. Эти направления, по мнению Антона Щеголева, заместителя генерального директора страхового брокера «РИФАМС», в значительной степени касаются массовых видов страхования: автокаско с телематикой для физических и юридических лиц; телемедицина, к которой можно отнести дистанционные консультации и носимые датчики; страхование грузов.

Искусственный интеллект способен быстро анализировать множество данных и давать страховой компании рекомендации по тарифам для конкретного клиента. «Например, убыточность медицинского страхования можно хорошо предсказывать, используя данные о состоянии здоровья населения и анализируя их, в том числе используя искусственный интеллект. Этому должно способствовать повсеместное распространение электронных медицинских карт и создание единой базы обращений людей за медицинским обслуживанием», – считает Марк Зислин, директор по развитию AMinsure.

Сервис. Революция в области ботов (в том числе голосовых) позволила вывести на совершенно новый уровень процесс взаимодействия клиента со страховой компанией. «Такой уровень персонификации и частоты общения раньше был доступен только для премиальных сегментов, а сейчас низкая стоимость общения посредством ботов дает возможность страховым компаниям повысить частоту и качество контактов в несколько раз, что, в свою очередь, повышает уровень удовлетворенности клиентов и уровень пролонгации», – сообщил Юрий Кувшинов, генеральный директор Mains Lab.

Барьеры для внедрения ИИ в страховании

Потребность в качественных данных

К недостаткам ИИ стоит отнести также потребность в очень большом (чем сложнее функция – тем больше) количестве высококачественных данных для построения достоверных моделей. «В настоящее время страховщики обладают данными подходящей чистоты и в достаточном количестве только по наиболее массовым видам страхования. Существует большой спрос на данные, например, по самим страхователям для расчета индивидуального риск-скоринга», – полагает Андрей Крупнов, директор по отраслевым решениям в «КРОК».

Скромный объем накопленных данных

Еще один недостаток использования машинного обучения в страховании – это достаточно скромный объем данных, который известен компании о клиенте. «Если сравнивать, например, с банковской сферой или сотовыми операторами, объем данных, который создает каждый клиент за время жизни в компании на порядки выше, что конечно позволяет этим компаниям «понять» своих клиентов гораздо лучше», – говорит Александра Григорьева.

Требуется изменение бизнес-процессов

Главная сложность, связанная с внедрением ИИ, имеет организационный характер. Как любая инновация, внедрение ИИ практически всегда требует изменений в бизнес процессах, к чему готова не каждая компания, особенно в такой консервативной области как страхование. «Отсюда вытекает и главный «недостаток» ИИ – для достижения эффекта требуется много усилий (в том числе организационных), воля топ-менеджмента, а также значительные временные ресурсы», – сообщил Юрий Кувшинов.

Тенденции на рынке страхования

Телематика: От автомобиля к дому

Почти 17 лет отрасль использует технологии страховой телематики. Ее задача – накопление больших данных и глубокая оценка рискованности каждого клиента. «Данных уже достаточно не только для машинного обучения разной глубины и сложности, но и для построения достаточно точных паттернов поведения страхователя. В Европе ИИ на базе телематических данных применяют при страховании домов, офисов, транспорта и прочего. То, насколько пользователь бережно относится к застрахованному с телематикой объекту, напрямую влияет на стоимость страхового полиса», – отметил Игорь Хереш. По его словам, такой подход позволяет экономить до 50% на страховом полисе и предотвратить неприятности на еще большие деньги.

Набор технологий для страхования

Страховые компании используют технологии блокчейн для защиты персональных данных клиентов; машинное обучение для предотвращения опасных ситуаций, интернет вещей для анализа рисков, онлайн-технологии продаж в различных направлениях бизнеса, автоматизацию дополнительных сервисов, а также чат-боты, которые сопровождают продажи, отмечает Елена Харламова, руководитель компании INCENTRE.

ИИ в смартфоне

На этапе урегулирования убытков ИИ позволяет ускорить процесс подачи заявления об убытке, оценить ущерб и, если не принять, то подготовить решение о выплате возмещения. «В качестве примера можно привести уникальный опыт китайской компании «Пинь Ян», где искусственный интеллект не только анализирует повреждения автомобилей, снятые через мобильное приложение страхователя, но и оценивает масштаб и стоимость повреждений и сам принимает решение о выплате и ее размере», – отметил Андрей Крупнов.

Как будут развиваться технологии ИИ в страховании

По словам Андрея Крупнова, дальнейшее развитие получат решения, которые используют в профилактике и борьбе со страховым мошенничеством. В первую очередь те, которые направлены на выявление потенциальных мошенников и их соучастников на стадии котировки риска (до заключения договора). ИИ будет играть все большую роль в принятии решений по урегулированию убытков, обрабатывая, например, данные автосервисов или лечебных учреждений, а также согласовывая целесообразность и размеры выплат.

В кратко- и среднесрочной перспективе страховщики, которые первыми внедрят технологии ИИ, смогут получить конкурентные преимущества, при этом экономическая эффективность значительных инвестиций на внедрение технологий ИИ весьма туманна, считает Антон Щеголев. «Для большинства страхователей внедрение технологий ИИ страховщиками может привести к повышению удобства и упрощению покупки полисов и урегулирования убытков, при этом стоимость страховки для них останется прежней или увеличится. Меньшая часть страхователей при этом выиграют и в финансовом плане», – добавил эксперт.

В тоже время страховые компании – очень консервативные участники финансового рынка. Они, как правило, медленно внедряют новые технологии. «Регулятор намерен изменить картину и повысить цифровизацию страхового рынка. Страховщики постепенно начинают менять внутренние бизнес-процессы, добавлять предиктивные технологии, формировать большие данные и поддерживать цифровую коммуникацию с клиентом на протяжении всего жизненного цикла продукта. Дальше начнется превращение страховых компаний в ИТ-компании», – прогнозирует Игорь Хереш.

Узнать больше о ключевых тенденциях в сфере цифровизации страховых компаний вы сможете на Baltic Digital Forum, который состоится 27-28 июня в Санкт-Петербурге.

Источник: IOT.RU

Комментарии