Вход | Регистрация
Регистрация | Забыли пароль?

Есть ли место искусственному интеллекту в страховой отрасли?

Сорокин Кирилл
Автор: Сорокин Кирилл, Главный архитектор Infinidat в России и СНГ
Дата публикации: 10.02.2021

Насколько широко искусственный интеллект (ИИ) используется в страховой отрасли за рубежом и в России? Какие есть возможности и сценарии использования искусственного интеллекта в страховании, где он потенциально может быть полезен? Попробую ответить на эти вопросы.

Применение искусственного интеллекта остаётся одним из наиболее перспективных направлений повышения бизнес-эффективности для любой отрасли рынка, включая страхование.

Ещё в 2016 году только 1.33% страховых компаний инвестировало средства в проекты искусственного интеллекта согласно аналитическому отчету Deloitte. Однако уже в 2017 году компания Accenture в своем отчете отмечала, что 75% из 550 опрошенных руководителей страховых компаний считали, что искусственный интеллект значительно изменит или полностью трансформирует индустрию страхования в течение ближайших трех лет. С того момента мы увидели значительный рост реализованных проектов как в России, в том числе в компаниях «СОГАЗ», «РЕСО-Гарантия», «Тинькофф Страхование», «Сбербанк Страхование», «Ренессанс Страхование» и прочих, так и за границей, хотя его темпы всё ещё уступают ожиданиям.

Одной из помех для широкого распространения ИИ является трудоемкость процесса внедрения, например, у страховой группы «СОГАЗ» он занял более года. Первоначальная трудность — определить область бизнеса, а также тип и объем соответствующих данных, которые будут включены в анализ. Как правило, это требует, во-первых, качественных и уже накопленных данных, во-вторых, инвестиций в непредсказуемое по объемам и по продолжительности увеличение мощностей в собственной вычислительной инфраструктуре, в первую очередь в области хранения данных.

В условиях цифровой экономики традиционный подход к системам хранения данных (СХД) создает ряд проблем. Во-первых, он создает разрозненные системы, поскольку обычно внедряется несколько решений на различных носителях. Это увеличивает сложность и затраты при одновременном снижении производительности бизнеса. Более того, каждое хранилище будет иметь свою емкость, недоступную для другой СХД. Когда требуется дополнительное пространство для анализа новых данных, его необходимо добавлять максимально оперативно, что еще больше увеличивает расходы и, учитывая время, необходимое для внедрения, снижает скорость реагирования бизнеса.

Во-вторых, становится невозможным легко вносить изменения в производственные или критически важные данные. В результате организациям потребуется поддерживать большие репозитории высокопроизводительного хранения, чтобы обеспечить быстрый доступ ко всем данным, которые могут потребоваться для анализа.

Парадоксально, но и здесь может помочь искусственный интеллект, используемый в алгоритмах управления данными СХД. Эти алгоритмы в реальном времени реагируют на динамически изменяющиеся рабочие нагрузки, обеспечивая непрерывную оптимизацию производительности данных. В результате компании могут хранить данные на экономически эффективном оборудовании, получая при этом скорость и производительность, превосходящие показатели систем All-Flash, за небольшие деньги.

Использование же публичных облаков для подобных задач вместо выделенной инфраструктуры проблематично из-за наличия персональных данных. Поскольку зачастую проекты ИИ повышают эффективность не моментально, а заранее предсказать точный процент увеличения прибыли проблематично, у компаний возникает вопрос целесообразности подобных инвестиций в краткосрочной перспективе, который только усугубляется во время пандемии. Также отсутствие большого количества квалифицированных специалистов на российском рынке в силу новизны направления не способствует ускорению роста проектов ИИ.

С другой стороны, количество потенциальных сценариев применения ИИ поистине велико. Как отмечает McKinsey, это, например, улучшение пользовательского опыта и сокращение времени ожидания с помощью чат-ботов, более умная загрузка операторов колл-центров, ускорение принятия решений и определения суммы выплаты в случае страховых случаев на базе предыдущих инцидентов. Другими возможностями являются повышение точности и скорости андеррайтинга (увеличение в 1.5-2 и несколько раз соответственно для АО «СОГАЗ»), анализ угроз и выявление случаев мошенничества, привлечение новых клиентов и разработка новых страховых программ на основе анализа соцсетей и отзывов пользователей.

Недавно вступили в силу изменения в закон об ОСАГО, теперь страховщики могут учитывать свои факторы при расчете тарифа. Наверняка им придется обрабатывать больше данных. Расчет индивидуальных тарифов для водителей после вступления в силу изменений в закон об ОСАГО — по сути та же вышеописанная задача андеррайтинга. Это один из наиболее популярных сценариев применения ИИ и машинного обучения в области страхования.

Оценка личностных факторов, рисков и, как следствие, индивидуальных тарифов для водителей — ресурсоемкая задача как с точки зрения сбора и обработки больших объемов информации, так и с точки зрения человеческих ресурсов, требуемых для анализа собранных данных. Использование ИИ поможет одновременно и значительно ускорить процесс принятия решения, и повысить качество определения тарифа по сравнению с ручной обработкой данных. Что самое примечательное, со временем по мере накопления базы клиентов точность определения тарифа будет всё более и более повышаться, поскольку качество работы ИИ напрямую зависит от объёмов накопленных данных.

Более качественный анализ водителей поможет как учесть дополнительные риски для страховых компаний, так и предоставить более привлекательные тарифы для благонадежных клиентов. Снижение цены даже на несколько процентов из-за использования ИИ может значительно повысить привлекательность компании на высококонкурентном рынке страхования.

Страхование здоровья, также постепенно набирающее обороты, открывает новые горизонты использования ИИ, с накоплением значительного объема данных возможно создание моделей предсказывающих вероятность заболеваний и рекомендующих проактивные действия, а также оценка здоровья новых клиентов. При этом требования к работе с такими данными все ужесточаются и для достижения длительных сроков хранения необходимо применять решения, которые могут обеспечить как оперативный доступ и возможность использования накопленной информации для ИИ, так и невысокую стоимость за ТБ при высокой плотности.

Потенциальная выгода от использования ИИ склонит руководителей страховых компаний ко включению подобных проектов в стратегии средне- и долгосрочного развития.


    Комментариев (0)


    Комментировать:

    Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи Регистрация





    Медицина уходит в цифру

    Петров Михаил

    Директор по продажам международной компании Mia Air

    Роль страховых компаний в развитии рынка синдицированного кредитования в России

    Богомолов Алексей

    Генеральный Директор и Партнер "Национального Центра Управления Рисками"

    Итоги года для малого и среднего предпринимательства (МСП)

    Хандриков Илья

    Председатель «Всероссийского движения за честный рынок»

    Использование «Penetration Test» для предупреждения последствий кибернетических атак на информационную инфраструктуру финансовых институтов

    Богомолов Алексей

    Генеральный Директор и Партнер "Национального Центра Управления Рисками"

    Как пандемия коронавируса влияет на рынок страхования жизни?

    Ванчек Штефан

    Директор по продажам ООО «ППФ Страхование жизни»

    Интернет вещей для медицины

    Костевич Сергей

    Исполнительный директор Perenio IoT

    Нужны ли стандарты для сельхозстрахования (оценка риска, продукт, экспертиза убытка, расчёт выплаты)?

    Цветков Дмитрий

    Руководитель управления андеррайтинга и методологии корпоративного бизнеса СК «Сбербанк страхование»

    К 100-летию агростраховых экспериментов в России

    Разуваев Алексей

    Инициатор создания Национального музея российского страхования

    Развитие экологического страхования в нефтяной отрасли

    Александрова Елена

    Исполнительный директор — статс-секретарь АО «СОГАЗ», член Комитета ВСС по связям с государственными органами

    Биллинг в энергетике

    Шевцов Олег

    Генеральный директор АО «Трансэнерком»

    Как из-за пандемии придется измениться рынку страхования грузоперевозок

    Редько Антон

    Основатель MUSTINS.RU

    Достижения и перспективы российской науки в сфере энергетики

    Шевцов Олег

    Генеральный директор АО «Трансэнерком»

    Молодые кадры для «зеленой» энергетики

    Евланов Артём

    Генеральный директор ООО «Интэк-Строй»

    Образование для нужд ТЭК

    Шевцов Олег

    Генеральный директор АО «Трансэнерком»

    Цифровые двойники в энергетике

    Шевцов Олег

    Генеральный директор АО «Трансэнерком»

    Подъем МСП: технологии важнее денег

    Редько Антон

    Основатель MUSTINS.RU

    Когда и кому нужны общества взаимного страхования

    Турбина Капитолина

    Специалист по страхованию, доктор экономических наук, профессор

    ОСАГО: общественная экспертиза, материалы, эксперты, сотрудничество

    Моржаретто Игорь

    Автоэксперт, член рабочей группы ОНФ «Защита прав автомобилистов»
    НАШИ ЭКСПЕРТЫ
    Агапов АлександрАгапов
    Александр
    Аксаков АнатолийАксаков
    Анатолий
    Александрова ЕленаАлександрова
    Елена
    Алексеев ВикторАлексеев
    Виктор
    Андриевская НатальяАндриевская
    Наталья
    Анохина ОльгаАнохина
    Ольга
    АСТ КомпанияАСТ
    Компания
    Бавыкина ОльгаБавыкина
    Ольга
    Белый ВалерийБелый
    Валерий
    Бирюков ДмитрийБирюков
    Дмитрий
    Богомолов АлексейБогомолов
    Алексей
    Бондаренко АндрейБондаренко
    Андрей
    Борис ДрыгинБорис
    Дрыгин
    Ботвинко ОльгаБотвинко
    Ольга
    Бугаев ЮрийБугаев
    Юрий
    Букреев СергейБукреев
    Сергей
    Вавилов ЮрийВавилов
    Юрий
    Ванин ДмитрийВанин
    Дмитрий
    Ванчек ШтефанВанчек
    Штефан
    Вербицкий ВиталийВербицкий
    Виталий
    Ветошкина ТатьянаВетошкина
    Татьяна
    Волков АлексейВолков
    Алексей
    Волков ТимофейВолков
    Тимофей
    Волобуев АлександрВолобуев
    Александр
    Володин АлексейВолодин
    Алексей
    Воробьёва АннаВоробьёва
    Анна
    Гаврилова ГалинаГаврилова
    Галина
    Гадлиба ЮлияГадлиба
    Юлия
    Газизов АлександрГазизов
    Александр
    Гай ТатьянаГай
    Татьяна
    Голубкина ТатьянаГолубкина
    Татьяна
    Горяинов АлександрГоряинов
    Александр
    Гречман МаринаГречман
    Марина
    Гришина НинаГришина
    Нина
    Гурьев ЕвгенийГурьев
    Евгений
    Давыдов ИванДавыдов
    Иван
    Данилов ПавелДанилов
    Павел
    Дешевых ЕвгенийДешевых
    Евгений
    Дубровин ВикторДубровин
    Виктор
    Евланов АртёмЕвланов
    Артём
    Епифанцев НиколайЕпифанцев
    Николай
    Еременко ВалерийЕременко
    Валерий
    Ефимкина СветланаЕфимкина
    Светлана
    Жук ИгорьЖук
    Игорь
    Жулёв ЮрийЖулёв
    Юрий
    Знаменский АндрейЗнаменский
    Андрей
    Зоркина АннаЗоркина
    Анна
    Зубарев ЛеонидЗубарев
    Леонид
    Зубец АлексейЗубец
    Алексей
    Казаченко АлександрКазаченко
    Александр
    Калинина МарияКалинина
    Мария
    Калякин АлексейКалякин
    Алексей
    Качалина ЕкатеринаКачалина
    Екатерина
    Киселев ИгорьКиселев
    Игорь
    Кисляк ВладимирКисляк
    Владимир
    Клементьева ИринаКлементьева
    Ирина
    Климов ВикторКлимов
    Виктор
    Климов РафаэльКлимов
    Рафаэль
    Ковальский ВадимКовальский
    Вадим
    Козлов ВасилийКозлов
    Василий
    Колесников НиколайКолесников
    Николай
    Колесникова ОльгаКолесникова
    Ольга
    Копитайко МихаилКопитайко
    Михаил
    Костевич СергейКостевич
    Сергей
    Коченков АндрейКоченков
    Андрей
    Кувшинов ЮрийКувшинов
    Юрий
    Кудряков АлександрКудряков
    Александр
    Кулакова ЕленаКулакова
    Елена
    Кулева КсенияКулева
    Ксения
    Кучерова ЕвгенияКучерова
    Евгения
    Лавренченко ЮлияЛавренченко
    Юлия
    Лайков АлексейЛайков
    Алексей
    Левцов ВениаминЛевцов
    Вениамин
    Лисин СергейЛисин
    Сергей
    Литвинова ЕкатеринаЛитвинова
    Екатерина
    Лопатина ЕленаЛопатина
    Елена
    Лукьянова ИринаЛукьянова
    Ирина
    Мальковская МарияМальковская
    Мария
    Мартьянов АндрейМартьянов
    Андрей
    Мигунова НинаМигунова
    Нина
    Миллерман АлександрМиллерман
    Александр
    Митягин ПетрМитягин
    Петр
    Мишель А. ХалафМишель
    А.
    Халаф
    Момотов ВикторМомотов
    Виктор
    Моржаретто ИгорьМоржаретто
    Игорь
    Мормулевская ЛидияМормулевская
    Лидия
    Морозов АлександрМорозов
    Александр
    Морозов ДмитрийМорозов
    Дмитрий
    Мусин Денис Мусин
    Денис
    Мякина ЗинаидаМякина
    Зинаида
    Мясникова ЕленаМясникова
    Елена
    Ненашева НатальяНенашева
    Наталья
    Нестерова ЕкатеринаНестерова
    Екатерина
    Никитина ТатьянаНикитина
    Татьяна
    Оганезов ДавидОганезов
    Давид
    Озеров ПавелОзеров
    Павел
    Ознобин ОлегОзнобин
    Олег
    Окромчед­<br>лишвили ТамараОкромчед­
    лишвили
    Тамара
    Останин МаксимОстанин
    Максим
    Параничев ДмитрийПараничев
    Дмитрий
    Перепелица СветланаПерепелица
    Светлана
    Петров МихаилПетров
    Михаил
    Печников СергейПечников
    Сергей
    Питтс МаркПиттс
    Марк
    Платонова ЭллаПлатонова
    Элла
    Покидов АлександрПокидов
    Александр
    Попков ЕвгенийПопков
    Евгений
    Попов АлексейПопов
    Алексей
    Попов ДмитрийПопов
    Дмитрий
    Протасов АнатолийПротасов
    Анатолий
    Пучкова ТатьянаПучкова
    Татьяна
    Пылов КонстантинПылов
    Константин
    Разуваев АлексейРазуваев
    Алексей
    Раковщик ДмитрийРаковщик
    Дмитрий
    Редько АнтонРедько
    Антон
    Резниченко АндрейРезниченко
    Андрей
    Реймерс МаксимРеймерс
    Максим
    Робулец ТатьянаРобулец
    Татьяна
    Романовский СергейРомановский
    Сергей
    Ромащук МаринаРомащук
    Марина
    Руденко ДмитрийРуденко
    Дмитрий
    Рустамова ОксанаРустамова
    Оксана
    Савельев АлексейСавельев
    Алексей
    Свашенко СергейСвашенко
    Сергей
    Скороходова ВалерияСкороходова
    Валерия
    Скуратова ОльгаСкуратова
    Ольга
    Смирнов СергейСмирнов
    Сергей
    Смолянинова ЛюдмилаСмолянинова
    Людмила
    Солдатова АллаСолдатова
    Алла
    Соломатин ИльяСоломатин
    Илья
    Солопова ЕленаСолопова
    Елена
    Сорокин КириллСорокин
    Кирилл
    Страховик<br><br>Страховик

    Сухоруков ДенисСухоруков
    Денис
    Тарнавский АлександрТарнавский
    Александр
    Тарсиа НатальяТарсиа
    Наталья
    Тарханов АнтонТарханов
    Антон
    Тимофеев ВладиславТимофеев
    Владислав
    Тихоненко РоманТихоненко
    Роман
    Тупицын ИгорьТупицын
    Игорь
    Турбина КапитолинаТурбина
    Капитолина
    Тутинас АлександрТутинас
    Александр
    Хандриков ИльяХандриков
    Илья
    Худяков СергейХудяков
    Сергей
    Цветков ДмитрийЦветков
    Дмитрий
    Цебула ПавелЦебула
    Павел
    Цикало АлександрЦикало
    Александр
    Чернин МаксимЧернин
    Максим
    Чуб АлексейЧуб
    Алексей
    Швецов СергейШвецов
    Сергей
    Шевцов ОлегШевцов
    Олег
    Шелехов ПетрШелехов
    Петр
    Шелищ ПетрШелищ
    Петр
    Шеховцова СветланаШеховцова
    Светлана
    Шрейдер ВикторШрейдер
    Виктор
    Шупляков АлексейШупляков
    Алексей
    Щербакова Наталья ВикторовнаЩербакова
    Наталья
    Викторовна
    Щербухин ДмитрийЩербухин
    Дмитрий
    Юргенс ИгорьЮргенс
    Игорь
    Юрьев АндрейЮрьев
    Андрей
    Яковлева ДарьяЯковлева
    Дарья
    Якунина КатеринаЯкунина
    Катерина
    Янин АлексейЯнин
    Алексей
    Ярцева ИринаЯрцева
    Ирина
    Реклама партёров