CC BY
17Столыпинский вестник №9/2024
Столыпинский
вестник
Научная статья Original article УДК 336
ВОЗМОЖНОСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СТРАХОВАНИИ
THE POSSIBILITIES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN INSURANCE
Сабитов Кирилл Тимурович, студент Российского университета транспорта (РУТ (МИИТ), Россия, г. Москва
Исаев Дмитрий Витальевич, аспирант Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова (РЭУ им. Г.В. Плеханова), преподаватель Российского университета транспорта (РУТ (МИИТ), Россия, г. Москва
Sabitov Kirill Timurovich, student of the Russian University of Transport, Russia, Moscow
Isaev Dmitriy Vitalievich, postgraduate student of the Plekhanov Russian University of Economics, lecturer of the Russian University of Transpor, Russia, Moscow
Аннотация
В статье рассматриваются перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в такие ключевые бизнес-процессы страхования, как актуарная деятельность, андеррайтинг, ценообразование и управление страховыми выплатами. Также освещаются уже известные случаи применения обозначенных технологий как в российских, так и в зарубежных страховых компаниях.
Abstract
The article discusses the prospects for the introduction of artificial intelligence and machine learning technologies in such key insurance processes as actuarial activities, underwriting, pricing and management of insurance payments. Already known cases of the application of these technologies in both Russian and foreign insurance companies are also highlighted.
Ключевые слова: страхование, инновации, искусственный интеллект, интернет вещей, андеррайтинг, актуарная деятельность, российский страховой рынок. Keywords: insurance, innovations, artificial intelligence, Internet of Things, underwriting, actuarial activities, Russian insurance market.
В последние десятилетия происходит бурное развитие информационных технологий во всех сферах экономики. В настоящий момент на пике популярности - технологии искусственного интеллекта (далее - ИИ). Использование ИИ в различных сферах деятельности постепенно становится обыденным делом, без него в скором времени будет сложно представить работу современного человека.
Искусственному интеллекту нашли применение в самых разных отраслях экономики. Не осталось в стороне и страховое дело. Искусственный интеллект и машинное обучение применяются страховщиками в России и за рубежом уже несколько лет, и с каждым годом сфера их применения только расширяется. Далее будут приведены примеры использования ИИ в страховых компаниях, а также рассмотрены перспективы дальнейшего развития этой технологии в рамках предоставления услуг страхования. Итак, перед тем, как речь зайдет о применении искусственного интеллекта, необходимо дать определение этой нашумевшей технологии.
Искусственный интеллект в самом широком понятии - это способность компьютера самостоятельно обучаться и принимать решения, а также выполнять прочие творческие функции, на которые способен лишь человек. Исходя из такого определения, напрашивается вывод о том, что полноценного ИИ не существует. И это действительно так: ни одна машина не может в полной мере
выполнять функции человеческого интеллекта. Тем не менее, уже существуют программы, способные обучаться и принимать решения, но их применение, как правило, ограничено узкой областью (это может быть, как игра в шахматы, так и генерация картинок). Далее рассмотрены возможности для его применения в страховом деле.
Актуарные расчеты
Актуарные расчеты, так необходимые для определения тарифных ставок в страховании, основаны на методах математической статистики. Работа актуариев сопряжена с огромными массивами данных, а также занимает большое количество времени, что неизбежно наталкивает на мысль о возможности замены таких профессионалов искусственным интеллектом. Однако не стоит забывать о важном преимуществе актуариев - возможности давать профессиональную оценку полученным данным. Существуют риски, вероятность наступления которых невозможно предсказать, исходя исключительно из цифр. В таких случаях оценку прогнозируемых потерь способен выполнить лишь человек, но никак не машина.
Не менее важной функцией актуария, с которой ИИ так же пока справиться не в состоянии, является интерпретация результатов актуарных расчетов [6]. Только профессиональный актуарий может, глядя на результаты своей работы (которые представляют собой не что иное, как цифровые массивы данных), объяснить, каков их экономический смысл.
Несмотря на то, что ИИ не может выполнять функции актуария, он способен значительно упростить процесс актуарных расчетов. На данный момент оптимальной тактикой для актуариев является внедрение в свою работу технологий ИИ только лишь для расширения своих собственных возможностей.
Андеррайтинг и ценообразование
Как пишет консалтинговая компания McKinsey & Company, «В 2030 году андеррайтинг в области страхования физических лиц и страхования малого бизнеса прекратит свое существование в том виде, в каком мы его знаем сегодня...» [5]. Такое заявление действительно имеет под собой почву:
ожидается, что к 2030 году технологии и гаджеты повсеместно проникнут в каждый аспект жизни, что позволит собирать и анализировать информацию о людях и предприятиях, необходимую для проведения андеррайтинга.
Предполагается, что поставщиками данных для страховых компаний станут производители и дистрибьюторы товаров, разработчики программного обеспечения, фирмы, оказывающие услуги в области здравоохранения и т.д. С внедрением в нашу жизнь информационных технологий о каждом человеке станет известно настолько много, что для ИИ не составит труда максимально точно рассчитать страховую премию для того или иного лица.
Немаловажную роль в этом будет играть такая технология, как Интернет вещей. Она подразумевает объединение гаджетов с помощью сети передачи данных, что позволит им взаимодействовать друг с другом и внешней средой. Представьте, что каждый предмет в квартире, работающий при помощи электричества: от лампочки и кондиционера до беговой дорожки и холодильника, обменивается информацией о вас с другими объектами, чтобы максимально автоматизировать свою работу, таким образом избавив пользователя от лишних действий. Возникает вопрос: насколько хорошо такие гаджеты будут «знать» человека? Они будут обладать колоссальным объемом информации о человеке -такая информация и станет основой для андеррайтинга в страховых компаниях, которые, вполне возможно, сами интегрируются в систему интернет-вещей, формируя таким образом целую инфраструктуру с высокой степенью автоматизации, практически полностью исключающую участие человека.
Если говорить об андеррайтинге при страховании жизни и здоровья человека, то здесь ИИ открывает невероятный простор для создания индивидуальных страховых продуктов. Имея данные, к примеру, с фитнес-трекера, а также, обладая доступом к информации о здоровье человека из клиник, в которых он наблюдается, алгоритм будет способен не просто рассчитать индивидуальный тариф, но и создать уникальный страховой продукт для клиента, защищающий от наиболее вероятных рисков. Такие гибкость и автономность в оказании страховых услуг станут прорывом на рынке страхования жизни и здоровья.
Да, передача многих персональных данных может просто-напросто нарушать конфиденциальность пользователя, поэтому глубокая автоматизация андеррайтинга с помощью интернета вещей и других источников информации будет сопряжена с некоторыми юридическими трудностями, которые, тем не менее, не станут непреодолимым препятствием на пути новой технологии в страховании (вспомните, с какой легкостью вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности онлайн-сервисов) [4].
Внедрение ИИ в андеррайтинг также скажется на ценообразовании. С одной стороны, будут значительно снижены затраты на создание страхового продукта, что позволит страховым компаниям конкурировать друг с другом посредством цены. С другой - каждый страховщик сможет предложить клиенту качественно отличающиеся продукты, поддерживаемые технологиями разного уровня, за которые страхователю придется платить разные страховые премии.
Насколько сильно такие нововведения скажутся на андеррайтерах -неизвестно, однако точно можно сказать, что профессия не обречена на вымирание. Даже в приведенном выше заявлении McKinsey & Company говорится лишь о страховании физических лиц и малого бизнеса. Такие рамки, поставленные компанией - явный признак того, что люди еще не готовы доверять искусственному интеллекту анализ рисков средних и крупных предприятий, ведь последствия ошибок «машины» в подобных операциях могут быть катастрофическими как для страховщика, так и для страхователя.
Управление страховыми выплатами
Когда наступает страховой случай, клиент, обратившийся к страховщику, рискует столкнуться с необходимостью предоставления множества документов и иных подтверждений своего права на выплату. Сбор всех доказательств наступления страхового события может стать настоящим испытанием для страхователя, а обработка полученных данных страховщиком длится довольно долго, в результате чего между страховым случаем и выплатой порой проходит очень много времени. Компании могут избежать (а некоторые уже избегают) такого промедления с помощью искусственного интеллекта. Этого можно добиться несколькими способами, о которых и пойдет речь далее.
Сегодня ИИ способен распознавать объекты на фото и видео. Такая его возможность найдет применение в управлении страховыми выплатами, когда от клиента поступают медиафайлы, доказывающие наступление страхового события. Если говорить об автостраховании, то ИИ сможет определить тяжесть повреждения транспорта, и, возможно, даже запчасти необходимые для восстановления, отталкиваясь от чего рассчитает приблизительный объем страховой выплаты, который будет отправлен на согласование страховщику. Такой способ не обеспечит моментальные выплаты выгодоприобретателю, однако сократит участие человека в обработке заявок на выплаты и, как следствие, затрачиваемое время. Но распознавание ущерба по фото или видео не всегда срабатывает, иногда алгоритмы «путаются», что при оценке убытков страхователя крайне нежелательно. Да и доля участия человека остается достаточно высокой, ведь ИИ здесь выступает лишь как вспомогательное ПО. Таким образом, обрабатывать визуальные подтверждения страхового события в ближайшем будущем все же придется человеку, однако ИИ сможет стать удобным помощником для первоначальной, поверхностной оценки ущерба.
Куда более перспективным будет использование ИИ при работе с данными, однозначно указывающими на страховой случай. Тут мы снова возвращаемся к Интернету вещей. На этот раз речь идет не об устройствах повседневного пользования, а о датчиках, специально разработанных для фиксирования событий, ведущих к убыткам: к примеру, детекторы дыма и датчики протечки воды при страховании недвижимости. Эти устройства также будут подключены к общей сети, а данные с них смогут быть использованы для более быстрой обработки страховой выплаты. Но и такой способ требует вмешательства со стороны человека, ведь при страховом случае, к примеру, с недвижимостью, в любом случае будет необходима оценка ущерба сотрудником страховой компании.
Как ни удивительно, продукт, по которому, благодаря ИИ, производятся моментальные выплаты, существует уже несколько лет как на иностранных страховых рынках, так и в России. Этот продукт - страхование от задержки или отмены авиарейса. На российском рынке он предлагается к оформлению вместе с авиабилетом, а в случае реализации страхового риска выплата страхователю
производится в течение одного часа, причем никаких подтверждающих документов в страховую компанию предоставлять не требуется. Реализовано это просто: программа отслеживает отклонения рейса от расписания и в случае его задержки моментально подтверждает право клиента на получение выплаты. Особенно интересно этот продукт реализован у швейцарской компании Swiss Re: через специальное приложение клиент может выбрать свой авиарейс и оформить страховой полис от его задержки (то есть нет необходимости приобретать полис одновременно с покупкой билета). Более того, алгоритм компании не только фиксирует задержки рейсов, но и на основе уже имеющихся данных способен прогнозировать опоздания самолетов, таким образом еще больше ускоряя процесс выплаты компенсации [3].
Хотя полной автономностью выплат могут похвастаться далеко не все страховые продукты, отчетливо видна динамика внедрения все более совершенных технологий. Моментальные выплаты при задержках авиарейсов -яркий пример стремительного развития ИИ в страховых процессах, время обслуживания клиента в которых играет ключевую роль.
Использование ИИ в современных страховых компаниях России
На данный момент ИИ достаточно активно используется в страховом деле. Конечно, до многих операций, описанных выше, ему далеко, однако фундамент, на котором будут построены самые невообразимые технологии для целей страхования, уже заложен. Основными направлениями использования ИИ в страховых компаниях России являются:
1. Коммуникация с клиентами. Страховые компании, как и любые коммерческие организации в сфере услуг, выделяют немало ресурсов на коммуникацию с клиентами, из чего возникает потребность в оптимизации этого процесса [1]. С этим уже активно справляется искусственный интеллект: в некоторых страховых компаниях по телефону и в чатах с клиентом общаются роботы, помогая с решением вопросов, которые не требуют участия специалиста.
2. Оценка рисков клиентов. Модели для оценки рисков клиентов активно используются на протяжении нескольких лет. Большое внимание уделяется предотвращению мошенничества клиентов. В 2019 году помогать
выявлять недобросовестные действия клиентов могли алгоритмы таких компаний, как «Тинькофф Страхование», «Сбербанк страхование», «ВСК» и других. Помимо этого, ИИ использовался и продолжает использоваться при анализе вероятности пролонгации страхового договора или получения суброгации [2].
3. Продажи. ИИ также способен анализировать динамику приобретений конкретного страхового продукта и составлять портрет клиента для дальнейшего повышения эффективности продаж. К примеру, в «РЕСО-Гарантия» еще в 2018 году ИИ начал использоваться при кросс-продажах полисов ОСАГО. Тогда же в компании начали внедрять ИИ-модель для определения спроса на полисы индивидуального страхования, которая позволила отсеивать незаинтересованных в покупке клиентов, таким образом увеличив эффективность интернет-маркетинга в несколько раз [2].
4. Автоматизация рутинных процессов. Не стоит забывать и о, пожалуй, самом банальном применении искусственного интеллекта - об освобождении человека от монотонной работы, не требующей специальных навыков.
Таким образом, будущее ИИ в страховании представляется весьма многообещающим. Развивающиеся технологии позволят страховщикам точнее оценивать риски и предлагать более персонализированные страховые продукты, что в свою очередь приведет к повышению удовлетворенности клиентов и увеличению прибыли компаний. Прямо сейчас можно наблюдать, как ИИ все глубже и глубже внедряется практически в каждый бизнес-процесс внутри страховых компаний. Да, не все нововведения в страховании, основанные на ИИ, получат свое право на жизнь, однако совсем скоро, методом проб и ошибок, страховщики придут к максимально эффективному использованию этой невероятно перспективной технологии. Потенциал ИИ колоссален, и страховой отрасли, как и другим отраслям экономики, предстоит найти ему самые смелые применения.
Литература
1. Исаев Д.В. Реинжиниринг бизнес-процессов страховой организации в медицинском страховании на основе информационных систем и телемедицинских технологий / Д. В. Исаев // Вестник Алтайской академии
экономики и права. - 2023. - № 7-1. - С. 49-54. - DOI 10.17513/vaael.2898. -EDN UJQOXL.
2. Обзор страховщиков, использующих искусственный интеллект и машинное обучение // Агентство страховых новостей URL: https://www.asn-news.ru/news/72013
3. Benefits and use cases of AI in insurance // Swiss Re URL: https://www.swissre.com/risk-knowledge/advancing-societal-benefits-digitalisation/opportunities-ai-insurance.html
4. How is AI used in business? // Swiss Re URL: https://www.swissre.com/risk-knowledge/advancing-societal-benefits-digitalisation/how-to-ensure-ai-helps-business.html
5. Insurance 2030—The impact of AI on the future of insurance // McKinsey & Company URL: https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/insurance-2030-the-impact-of-ai-on-the-future-of-insurance#/
6. Will Artificial Intelligence Replace Actuaries? // ProActuary URL: https://proactuary.com/resources/will-artificial-intelligence-replace-actuaries/
References
1. Isaev D.V. Reengineering of business processes of an insurance organization in
medical insurance based on information systems and telemedicine technologies / D. V. Isaev // Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. - 2023. -No. 7-1. - pp. 49-54. - DOI 10.17513/vaael.2898. - EDN UJQOXL.
2. Review of Insurers Using Artificial Intelligence and Machine Learning // Agency
of Insurance News URL: https://www.asn-news.ru/news/72013
3. Benefits and use cases of AI in insurance // Swiss Re URL:
https://www.swissre.com/risk-knowledge/advancing-societal-benefits-digitalisation/opportunities-ai-insurance.html
4. How is AI used in business? // Swiss Re URL: https://www.swissre.com/risk-
knowledge/advancing-societal-benefits-digitalisation/how-to-ensure-ai-helps-business.html
5. Insurance 2030—The impact of AI on the future of insurance // McKinsey &
Company URL: https://www.mckinsey.com/industries/fmancial-services/our-insights/insurance-2030-the-impact-of-ai-on-the-future-of-insurance#/
6. Will Artificial Intelligence Replace Actuaries? // ProActuary URL:
https://proactuary.com/resources/will-artificial-intelligence-replace-actuaries/
© Сабитов К.Т., Исаев Д.В., Научный сетевой журнал «Столыпинский вестник» №9/2024
Для цитирования: Сабитов К.Т., Исаев Д.В. ВОЗМОЖНОСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТИЛЛЕКТА В СТРАХОВАНИИ// Научный сетевой журнал «Столыпинский вестник» №9/2024.
