Страховая отрасль переживает технологическую революцию: компании все активнее внедряют искусственный интеллект для трансформации своих бизнес-процессов, несмотря на сложную регуляторную среду.
Недавний комплексный опрос показал, что почти 90% руководителей страховых компаний считают ИИ главным стратегическим приоритетом на 2025 год, а 82% отмечают его критическую важность для повышения финансовых и операционных показателей. Обладая огромными объемами данных, страховщики используют ИИ для повышения эффективности таких процессов, как обслуживание клиентов, выявление мошенничества, андеррайтинг, ценообразование и продажи: 79% ведущих агентов уже внедрили или планируют внедрить ИИ-платформу в ближайшие шесть месяцев.
Преимущества очевидны. Андеррайтинг на базе ИИ меняет отрасль, повышая эффективность, точность и удовлетворенность клиентов. Это обеспечивает более быстрое рассмотрение заявок, улучшенную оценку рисков, персонализированные полисы и более эффективное выявление мошенничества. В обработке страховых случаев автоматизация на базе ИИ сократила сроки рассмотрения с недель до нескольких часов: умные боты эффективно обрабатывают заявления, минимизируя участие человека, что приводит к росту удовлетворенности клиентов и снижению операционных расходов. Для борьбы с мошенничеством страховщики внедряют многомодальные ИИ-системы, которые анализируют текст, изображения, аудио, видео и данные с датчиков на всех этапах рассмотрения заявлений, что потенциально может сэкономить отрасли от 80 до 160 миллиардов долларов к 2032 году.
Приоритеты подразделений тесно связаны с возможностями ИИ. Для специалистов по андеррайтингу в 2025 году на первом месте — рост страховых премий (75%), скорость предоставления котировок (53%) и снижение коэффициента убыточности (43%). В управлении страховыми случаями наибольшее значение имеют повышение эффективности обработки (72%), сокращение сроков рассмотрения (64%) и рост удовлетворенности клиентов (45%).
Однако остаются и серьезные вызовы. Внедрение ИИ вызывает опасения по поводу конфиденциальности данных, необходимости повышения квалификации сотрудников и потенциальной алгоритмической предвзятости. Компании, которые раньше других начнут использовать ИИ, получат значительное конкурентное преимущество, но должны тщательно преодолевать эти препятствия. Прогнозные модели могут содержать встроенные алгоритмические искажения, что может привести к непреднамеренной дискриминации при андеррайтинге или урегулировании страховых случаев. Также существуют опасения, что решения ИИ могут быть недостаточно прозрачными и отдавать приоритет экономии, а не защите потребителей.
В условиях ужесточения регулирования страховщики обязаны получать согласие клиентов на создание риск-профилей по защищенным признакам, а также раскрывать информацию о взаимодействии с клиентами и бизнес-процессах с применением ИИ для обеспечения прозрачности. Кроме того, ИИ-модели страховщиков могут регулярно проходить аудит и сертификацию на соответствие стандартам алгоритмической ответственности и безопасности. Вопросом остается экономическая целесообразность внедрения новых требований и их влияние на совокупный коэффициент убыточности компаний. Если использование ИИ окажется дороже и сопряжено с юридическими рисками, это может затормозить внедрение технологий. Еще одна проблема — необходимость соответствия разным регуляторным требованиям в разных регионах, что подчеркивает важность создания комплексной глобальной нормативной базы для развития ИИ в страховании.
Усиление регуляторного контроля побуждает страховщиков инвестировать в ИИ-технологии, обеспечивающие прозрачность, справедливость и подотчетность. Страховой рынок 2025 года будет определяться дальнейшими инновациями, интеграцией передовых технологий, развитием нормативной среды и изменением ожиданий клиентов. Регуляторы и страховщики совместно ищут баланс между необходимостью инноваций и ответственным, прозрачным использованием новых технологий и данных.