О пользе и рисках ИИ-технологий в страховании

	Внедрение ИИ стало ответом на потребность рынка в сокращении издержек, повышении скорости обработки заявок и адаптации страховых продуктов под индивидуальные потребности клиентов. Однако, помимо очевидных преимуществ, использование искусственного интеллекта несет в себе и определенные риски — от ошибок алгоритмов до вопросов защиты персональных данных. Ответственное использование и содействие полезным инновациям — такой призыв на днях прозвучал от профильных ассоциаций мирового уровня. Как именно страховые компании используют ИИ, какие выгоды это приносит и с какими вызовами приходится сталкиваться?

Искусственный интеллект активно внедряется в различные процессы страховой отрасли по целому ряду направлений, а именно: 

• способствует автоматизации процессов обработки страховых заявок и урегулирования убытков, снижая нагрузку на сотрудников и ускоряя обслуживание клиентов;
• позволяет обрабатывать большие объемы данных для точной оценки рисков и прогнозирования убытков (например, в автостраховании анализирует манеру вождения для определения вероятности попадания в ДТП);
• анализирует предпочтения и поведение клиентов, позволяя создавать индивидуальные предложения и улучшать клиентский опыт.

Кроме того, инновационные технологии помогают анализировать большие объемы данных на предмет аномалий и подозрительных активностей для предотвращения мошеннических действий.

Примеры практического применения технологии

СК «АльфаСтрахование» использует ИИ для урегулирования до 70% убытков в ОСАГО, что позволило существенно улучшить клиентский сервис за счет сокращения времени обработки заявок.

«КАПИТАЛ LIFE» презентовала созданный на базе ИИ сервис «Электронный доктор» для дистанционной диагностики, предоставляющий клиентам персонализированные медицинские услуги в рамках страховых продуктов.

 «Либерти Страхование» использует ИИ в проекте по внедрению автоматического скоринга, который стал фундаментом для нового этапа развития компании и позволяет эффективно выявлять мошеннические схемы.

Основные риски и вызовы

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ в страховую сферу сопровождается рядом рисков и вызовов. Один из главных — возможные ошибки алгоритмов.

Искусственный интеллект обучается на исторических данных, и если в них заложены неточности или предвзятость, это может привести к несправедливым решениям, например, завышенным тарифам или необоснованным отказам в выплатах.

Среди прочих потенциальных проблем:

• защита персональных данных — анализируя огромные массивы информации о клиентах, включая их финансовое состояние, состояние здоровья и поведенческие факторы, невозможно исключить риск утечки информации, что приведет к серьезным юридическим последствиям и подорвет доверие к страховой компании;
• снижению роли человека, вызывающее опасения как у клиентов, так и у сотрудников страховых компаний (люди привыкли обсуждать условия страхования с агентами, отсутствие «человечности» способно привести к оттоку части клиентов — сторонников традиционных методов взаимодействия).

Дополнительную сложность создает правовое регулирование: технологии ИИ развиваются быстрее, чем законодательство, и многие аспекты их применения до сих пор не урегулированы.

Например, не всегда ясно, кто несет ответственность за ошибочные решения алгоритма и как именно страховая компания должна обосновывать отказ в страховой выплате, если он принят машиной без участия человека.

Призыв к сбалансированному надзору за ИИ  

С такой инициативой выступила IAIS — Международная ассоциация страховых надзоров. К заявлению сразу присоединилась и GFIA: в глобальной федерации страховых ассоциаций видят необходимость гибкого, основанного на рисках подхода, учитывающего как преимущества ИИ — улучшение обслуживания клиентов, обработку претензий, оценку и смягчение рисков — так и связанные с ним риски.

В сегодняшней ситуации одинаково неприемлемы как бесконтрольные новации, так и чрезмерно жесткие руководящие принципы, которые могут стать на пути разумного использования потенциала ИИ страховой отраслью.

Организация призывает к пропорциональному надзору, опирающемуся на существующие нормативные рамки, и подчеркивает важность согласования руководства с местными правилами, чтобы избежать дублирования требований и обеспечить эффективное использование потенциала ИИ.

Таким образом, технологии ИИ в страховании, несмотря на их эффективность, требуют взвешенного подхода. Компаниям необходимо учитывать не только возможности, но и потенциальные угрозы, находя баланс между автоматизацией и сохранением контроля со стороны человека.