Пресса

РБК (RBC.ru), 31 января 2025 г.

Победит ли ИИ страхового агента

Все чаще можно слышать, что автоматизация поглотит институт страховых агентов. Но так ли это? Рассказывает эксперт Дмитрий Смирнов

24 просмотра

В реалиях страхового бизнеса существует ряд причин, по которым ИИ вряд ли заменит страхового агента. По крайне мере в перспективе 10-20, а возможно и большего числа лет. И прежде, чем аргументировать данный тезис стоит рассмотреть те преимущества, которые страхование получило от использования ИИ.

Искусственный интеллект — двигатель страхования

Для объективности правильно будет обратиться к международному опыту внедрения ИИ, где активное формирование InsurTech состоялось уже порядка 10-15 лет назад. На сегодня результаты достижений западных страховщиков можно анализировать постфактум, а не в моменте, что всегда влечет за собой различные издержки.

В первую очередь мы видим, что интеграция «умных машин» в страховой бизнес за рубежом не стала тотальной. Произошла оцифровка лишь некоторых цепочек бизнеса. По схожему пути с некоторым отставанием двигается и российский страховой рынок. Поэтому вопрос: «Будет ли автоматизация у нас развиваться настолько успешно, что позволит исключить из бизнеса страхового агента, который является связующим звеном между страховщиком и страхователем?» пока вызывает намного более уместный встречный вопрос: «Зачем?».

Если оценивать достижения мирового InsurTech то, на сегодня можно выделить следующие сегменты бизнеса, где внедрение ИИ было успешным:

1. Чат-боты

В настоящее используются большинством компаний. Сферы применения чат-ботов: диалог с клиентами, обработка претензий, простых транзакций, информирование. Встраиваются такие боты на сайты, в социальные сети и мессенджеры.

2. Оценка ущерба и мониторинг

Liberty Mutual — американская страховая компания, которая начала создавать приложения для смартфона еще в 2018г. Через 6 лет после ряда экспериментов клиенты компании смогли оценивать ущерб застрахованного автомобиля и получать советы для ремонта в режиме онлайн. Отличное решение, когда была автоматизирована процедура урегулирования, которая требует немалых ресурсов и временных затрат.

Другой качественный пример — использование ИИ для сбора данных, их анализа и информационного мониторинга. Некоторые крупные игроки США и Европы в обмен на снижение тарифов и скидки предлагают своим страхователям участие в сборе данных. В автомобилях клиентов устанавливаются видеокамеры и «черные ящики». Мониторинг позволяет собрать статистику о поведенческих привычках автомобилистов при ежедневном вождении и действиях в случаях ДТП. Полученную информацию нейросеть обрабатывает, анализирует и формирует банк данных. Затем эти результаты используются по всей линейке бизнеса: от разработки новых продуктов до урегулирования страховых случаев.

3. Обработка массива данных и экономия

Компания IBM известна своими стараниями по внедрению ИИ в различные сферы экономики. Не обошла она своим вниманием и нашу отрасль. Страховщик из Японии «Fukoku Mutual Life» интегрировал в свой бизнес когнитивную систему IBM Watson. Что может эта нейросеть? Во-первых, интерпретировать большие массивы информации, в том числе тексты, аудио и видеоматериалы. Для страховщика, программа обрабатывает тысячи медицинских карт клиентов и оценивает факторы, которые оказывают влияние на здоровье пациентов. В итоге компьютерного анализа определяется точный размер страховой выплаты каждому клиенту. Во-вторых, утверждается, что Watson умеет думать как человек. Добавил ли данный тезис выгоды для бизнеса компании страны восходящего солнца — история умалчивает. Зато известно, что внедрение ИИ обошлось японским коллегам в $2 млн, плюс еще $150 тыс. в год надо оплачивать за обслуживание ИИ. Также известно, что «умная машина» увеличила производительность труда страховой компании на 30%, что позволило сократить 34 сотрудника и получить хорошую экономию на фонде оплаты труда. Однако, несмотря на то, что Watson потеснил человека на рабочем месте, заключение о размере страховой выплаты, которое делает ИИ, по-прежнему одобряет андеррайтер.

4 фактора, из-за которых ИИ не заменит агента

Первый — для работы с людьми возможности ИИ сильно ограничены. Отсутствие эмпатии и способности роботов отвечать на индивидуальные запросы не позволяет их серьезно противопоставлять человеку на рынке услуг. Как результат мы сегодня наблюдаем многочисленные практики применения ботов, которые носят негативный характер. И это отнюдь не какие-то частные выводы — сведения подтверждаются результатами опросов. Так, например, неумение ИИ дать ответ на нужный вопрос раздражает более 40% интервьюированных людей. А порядка 77% респондентов при звонке в службу поддержки в принципе предпочитают диалог не с голосовым помощником, а контактировать с оператором. Более того, если в целом рассматривать статистику откликов потребителей о применение ИИ на массовых рынках, то она не в пользу ботов.

Солидарность с покупателями демонстрирует и ФАС. Ведомство в ходе финансового конгресса Банка России достаточно остро критиковало чат-ботов с «горячих линий» банков и других организаций.

Второй фактор — страхование сложный финансовый продукт. Впрочем, как и сама система страховой защиты. Учесть все нужные важные для договора сведения, обеспечить вдумчивую коммуникацию с клиентом на срок страхования, который может исчисляться годами, а также урегулировать страховой случай способен только человек. Пока с агентом в этом поле конкурировать не может никакой ИИ.

Третий фактор — создание ценности. Чтобы добровольную страховую защиту купили, агенту приходиться объяснять, как работает страховка и еще целый ряд деталей и тонкостей. Допустим, как для экономии воспользоваться франшизой. Или, что обязательно нужно сделать при наступлении страхового случая. Подобные нюансы повышают не только ценность страховых услуг, но также добавляют значимости взаимоотношениям с клиентом. Доверие зачастую играет определяющую роль при страховании имущества и личных видах страхования. Сформировать такое социальное чувство лучше человека не способен даже самый совершенный ИИ.

Четвертый — эмоциональный фактор. Заключение договоров медицинского страхования и страхования жизни обусловлено эмоциональной составляющей. При этом представитель страховщика должен осуществлять с клиентом социальное взаимодействие. Доверие, надежность, уверенность — вот, те смыслы, которые должен получить страхователь. Очевидно, что ИИ генерировать заботу и излучать надежность ну никак не сможет.

В конце с полной определенностью можно сказать, что аналитика больших данных, актуарные расчеты, рутинные и емкие по времени и затратам ресурсов задачи будут все больше перекладываться на финтех. Возможно, ИИ в страховании будет прогрессировать и постепенно теснить людей с некоторых традиционных должностей. Но страховой агент, который взаимодействует с клиентом, как и прежде, будет незаменим.

Дмитрий СМИРНОВ, заместитель генерального директора СК «Двадцать первый век»

Опыт работы в страховании более 15 лет. Эксперт

РБК Компании

В материале упоминаются: Компании, организации: Fukoku Mutual Life Insurance 3  Liberty Mutual Group 140  Двадцать первый век 140 Федеральная антимонопольная служба (ФАС России) 5866 Центральный банк Российской Федерации (Центробанк, Банк России, ЦБ РФ) 35754 Персоны: Смирнов Дмитрий Анатольевич

Ваше мнение об этом материале:

— Ваше имя
— Ваш email
— Тема

Ваш отзыв (заполняется обязательно):

Укажите код на картинке слева:

Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте

 Подробнее »

Получить код для трансляции заголовков прессы »