Профессиональный страховой портал «Страхование сегодня»
Профессиональный страховой портал «Страхование сегодня»
Google+ Facebook Вконтакте Twitter Telegram
Все об агростраховании
    Этот деньПортал – ПомощьМИГ – КоммуникацииОбучениеПоискСамое новое (!) mig@insur-info.ru. Страхование сегодня Сделать «Страхование сегодня» стартовой страницей «Страхование сегодня». Добавить в избранное   
Самое новое
Идет обсуждение
Пресса
Страховые новости
Прямая речь
Интервью
Мнения
В гостях у компании
Анализ
Прогноз
Реплики
Репортажи
Рубрики
Эксперты
Голос рынка
Аналитика
Термины
За рубежом
История страхования
Посредники
Автострахование
Страхование жизни
Авиакосмическое
Агрострахование
Перестрахование
Подписка
Календарь
Этот день
Страховые реестры
Динамика рынка
Состояние лицензий
Знак качества
Страховые рейтинги
Фотографии
Компании
Визитки
Пресс-релизы


Top.Mail.Ru

Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Все самое главное, что отразилось в зеркале нескольких сотен газет, журналов и информагентств.
Раздел пополняется в течение всего рабочего дня. За обновлениями следите с помощью "Рассылки" или "Статистики разделов" на главной странице портала. Чтобы ознакомиться с публикациями, появившимися на сайте «Страхование сегодня» в определенный день, используйте календарь на текущей странице. Здесь же Вы можете сделать выборку статей из определенного издания. Для подборки материалов о страховании за несколько дней или за любой другой период времени воспользуйтесь "Расширенным поиском". Возможна также подборка по теме.
Редакция портала не несет ответственности за неточность, недостоверность или некорректность информации, изложенной в публикациях, и не вносит в них никаких исправлений за исключением явных опечаток.


   В этот день 10 лет назад  |  все материалы раздела »

  ufa1.ru, Уфа, 23 декабря 2014 г.

Поддельное ОСАГО покоряет Интернет

Страховщики отмечают: мошенничество с подделкой полисов ОСАГО набирает все большие масштабы. Полисы автогражданки начали продавать даже в Интернете – через сайты бесплатных объявлений. Каким образом мошенники обманывают горожан и как не купить подделку?



  Найтиглавное, по изданию,  по теме, за  период   Получать: на e-mail, на свой сайт
  Рейтинги популярности


РБК (RBC.ru), 22 августа 2024 г.

На всех этапах: какую роль играет искусственный интеллект в страховании
145 просмотров

Как ИИ ускоряет возмещение убытков, что мешает страховщикам следить за здоровьем клиентов и от каких рисков можно защитить разработчиков ИИ-решений, рассказал директор по развитию «СберСтрахования» Александр Гогленков

Китайский ориентир и возмещение убытков

— Как давно ИИ начали использовать в страховании и для каких задач?

— Примерно в середине 2000-х годов. В основном это были американские компании. Например, Progressive Corporation (один из крупнейших автостраховщиков США. — «РБК Тренды») в 2008 году запустила модель, которая на основе страховой истории клиента давала персонализированную цену для полисов.

С 2010-х страховые компании начали переходить в цифру, и клиенты получили возможность полностью взаимодействовать с ними онлайн. Такая оцифровка данных позволила намного эффективнее и масштабнее использовать инструменты ИИ.

Если говорить о современном рынке, то для нас ключевым ориентиром является Китай. Интересный факт: количество людей, которые занимаются развитием ИИ внутри китайских страховых компаний, измеряется тысячами. В России — сотнями.

— То есть использование ИИ — это не новая история для страхового рынка?

— В целом нет, но она относительно новая для России. У нас начали заниматься ИИ примерно в середине 2010-х. Сейчас вся наша стратегия в «СберСтраховании» основана на использовании ИИ. У нас есть задача быть максимально операционно-эффективными, максимально цифровыми. Поэтому мы будем внедрять ИИ практически во всех процессах и на всех этапах взаимодействия с клиентом. Где-то искусственный интеллект уже работает, где-то планируем его запустить.

— Можно ли выделить самые важные для страховой отрасли ИИ-решения?

— Мне сложно выделить что-то одно. Я бы сказал, что это набор инструментов и моделей, которые используются на разных этапах взаимодействия с клиентом.

— Каким образом ИИ участвует в урегулировании убытков?

— Мы используем ИИ, например, в продукте для защиты банковских карт. Допустим, произошло страховое событие: с карты списались деньги, а клиент эту транзакцию не совершал. Возможно, он потерял карту или кто-то получил доступ к данным карты и что-то по ней приобрел.

Клиент может заполнить форму в приложении, сообщить о происшествии и запросить возмещение убытков. Далее включается модель: она анализирует транзакцию и с учетом полученных данных формирует решение: готовы ли мы возместить убытки в моменте, или это более сложный кейс, и его надо урегулировать в ручном режиме.

— Какую максимальную сумму убытков вы готовы доверить ИИ для урегулирования?

— До 25 тыс. Сейчас ИИ самостоятельно принимает решение по 90% таких заявлений, поданных через мобильное приложение.

Пока мы не готовы использовать ИИ-модель на очень крупных страховых случаях. Они происходят нечасто — их недостаточно, чтобы хорошо обучить модель и однозначно полагаться на ее решение.

Оценка рисков для здоровья и автомобиля

— ИИ уже применяют в медицинском страховании? И если да, то каким образом?

— Тут используются несколько иные модели. Они, в частности, помогают формировать так называемый эталонный прейскурант. В разных клиниках разные услуги могут быть описаны по-разному. Модель сопоставляет все это с тем, как мы видим их на своей стороне.

В результате она быстро понимает, включен ли тот или иной риск в покрытие или нет. И может автоматически формировать первичное заключение о том, готовы ли мы оплатить ту или иную услугу.

— Это заключение потом должно пройти через специалиста?

— Да, это связано в том числе с тем, что ДМС для нас — довольно молодой вид страхования. Он существует в компании около трех лет. Чтобы принимать автоматические решения, нам нужно еще набрать определенное количество статистики. Пока что модель дообучается.

— А когда наберется вся необходимая статистика, с помощью алгоритмов можно будет снижать издержки в медстраховании?

— Однозначно да. Думаю, это должно происходить по аналогии с защитой банковских карт. Сначала мы сможем автоматически решать с помощью ИИ самые простые ситуации, потом переходить к более сложным. Хотя, думаю, наиболее сложные кейсы еще долго останутся на ручном подтверждении.

— В мире все больше девайсов, которые помогают следить за здоровьем и генерируют много цифровых данных. Можно ли использовать это в страховании? Например, чтобы подсказывать клиентам какие-то превентивные меры по здоровью и таким образом снижать число страховых случаев?

— С точки зрения практического применения есть схожие моменты в медицинском и автостраховании. В медицине данные можно собирать через носимые девайсы, в автостраховании — с помощью телематики.

— Какие препятствия есть в медстраховании?

— Здесь важно иметь согласие клиентов на использование данных. Конечно, почти в любом телефоне можно посмотреть количество шагов, во многих — отслеживать изменения давления, пульса. Но готов ли каждый из нас к тому, что эти данные будут использоваться и повлияют на цену полиса?

Эти вопросы пока не решены, но в перспективе мы хотим использовать такие модели в медстраховании.

— А в страховании автомобилей?

— В страховании автомобилей один из наиболее интересных для нас сегментов — юрлица. Телематика потенциально интересна именно для них. С ее помощью компания может контролировать передвижение своего парка, расход бензина. А в качестве дополнительного параметра мы сможем подсвечивать и риски по каждому водителю. Тут ценность для клиента очевидна.

Персональные полисы и данные

— Дает ли использование ИИ какую-то ощутимую выгоду участникам страхового рынка?

— Среди самых важных аспектов для страховщика — выявление склонности к покупке и прогнозирование оттока клиентов. Если мы видим, что конкретный клиент склонен покинуть компанию, то по определенным признакам можно понять, почему это может произойти. И сделать ему предложение с учетом этих данных, то есть дать более интересную модификацию продукта.

Использование ИИ во внутренних процессах позволяет оптимизировать постпродажное обслуживание, урегулирование убытков. Уже сейчас по 50% убытков подача заявлений и возмещение происходят через мобильное приложение, что позволяет пропускать их через ИИ-модель. В результате снижается нагрузка на весь операционный блок.

— А клиент получает какую-то выгоду?

— Снижение нагрузки дает нам возможность оптимизировать цену. Кроме того, анализируя набор объектов и поведенческие особенности клиента, можно выявить в его полисе риски, которые не актуальны для этого человека. А затем либо исключить их и снизить цену, либо заменить на реально значимые риски за те же деньги.

Для клиента также важна скорость процессов. Например, по разбитым стеклам в рамках каско мы выдаем направление на ремонт за одну минуту. А компенсацию при краже денег с карты — за полчаса. Наша конечная цель — проводить выплаты мгновенно после подачи заявления.

— Некоторые эксперты рисуют такое будущее для страхования: благодаря ИИ компании заранее знают обо всех рисках для конкретного человека и могут предложить ему превентивно от них застраховаться. Насколько мы сейчас от этого далеки?

— Мы двигаемся в эту сторону. Чем больше у страховщика оцифрованных данных, тем лучше он понимает клиента и причины, по которым возникают страховые события. И тем шире он может смотреть на окружение клиента, его имущество, страхуемые объекты и их специфику.

Один из элементов нашей стратегии заключается в том, чтобы на основании данных клиента прогнозировать риски для конкретных объектов. Скажем, два человека могут жить в одном и том же многоквартирном доме, но на разных этажах. И риски для них будут разными. Например, жителю последнего этажа не нужно страховать квартиру от битья окон.

Имея подобные данные, мы сможем формировать индивидуальный страховой пакет персонально под человека, его объекты и его поведенческие особенности. Включать в этот пакет актуальный для клиента набор рисков и давать ему персональную цену.

Полномочия ИИ и ответственность

— Какие риски и этические противоречия возникают при использовании ИИ в страховании?

— Самый главный этический вопрос состоит в том, где должны заканчиваться границы использования искусственного интеллекта. По мере совершенствования технологии можно будет передать ИИ все больше полномочий и ответственности. Поэтому нужно разграничивать сферы принятия решений.

Второй вопрос: кто будет отвечать за ошибки искусственного интеллекта? Такие дискуссии идут везде, не только в страховании. Несколько лет назад в России был разработан Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта, где указано, что ответственным всегда остается человек. Отсюда вытекает задача обучения и настройки моделей таким образом, чтобы случаи ошибок были сведены к нулю.

— Недавно Госдума приняла закон о страховании рисков от применения ИИ. Нужно ли это отрасли и насколько она готова страховать подобные риски?

— Уверен, что разработчики ИИ тепло встретят такое страхование. Оно позволит защитить их от значительных финансовых потерь. Это может быть как повреждение дорогостоящего экспериментального оборудования, так и судебные или репутационные издержки.

Однако в части разработки такого продукта пока остается много вопросов: размер покрытия, способ фиксации страхового случая, границы ответственности страховщика.

Юлия ЖИВИКИНА, РБК Тренды


  Вся пресса за 22 августа 2024 г.
  Смотрите другие материалы по этой тематике: Хайтек и инновации
В материале упоминаются:
Компании, организации: Персоны:

Оцените данный материал (1-плохо, ..., 10-отлично!).
Средняя оценка: 0.00 (голосовало: 0 чел.)
10   

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
 
Архив прессы
П В С Ч П С В
      1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 30 31  
Текущая пресса

23 декабря 2024 г.

Орелград, 23 декабря 2024 г.
С Ливенской больницы взыскали штраф за недостатки в медпомощи

Dela.ru, Красноярск, 23 декабря 2024 г.
Сколько средств ОМС приходится на одного жителя Красноярского края

Business FM Новосибирск, 23 декабря 2024 г.
С 2025 года в Новосибирске ОСАГО могут начать проверять по камерам


22 декабря 2024 г.

car.ru, 22 декабря 2024 г.
Для каких автомобилей запчасти подорожали сильнее всего

РБК (RBC.ru), 22 декабря 2024 г.
Что такое ДСЖ и как будет работать в России

РБК (RBC.ru), 22 декабря 2024 г.
Что такое страхование ответственности директоров D&O

Коммерсантъ-Воронеж, 22 декабря 2024 г.
Венгерский страховщик потребовал с тамбовского агрария 174 млн рублей

МК в Германии, 22 декабря 2024 г.
Германия — Грядет шок в кошельке: почему в 2025 году ваша медстраховка станет дороже

car.ru, 22 декабря 2024 г.
В России взлетят цены на ОСАГО

UzDaily.uz, 22 декабря 2024 г.
Потребителей освободят от уплаты госпошлины за иски к страховщикам


20 декабря 2024 г.

РБК (RBC.ru), 20 декабря 2024 г.
Страховой консалтинг как способ снизить риски и затраты

Autonews.ru, 20 декабря 2024 г.
Цены падают, выплаты — растут. Что случилось с рынком ОСАГО к концу года

Финмаркет, 20 декабря 2024 г.
Автостраховщики начали заключать договоры ОСАГО на новых территориях РФ с конца декабря 2024 года

Казахстанский портал о страховании, 20 декабря 2024 г.
Lockton запустил работу новой глобальной команды параметрического страхования

Мурманский вестник, 20 декабря 2024 г.
Директор ТФОМС Мурманской области Сергей Маган рассказал об итогах 2024 года и изменениях в 2025 году

Агентство городских новостей Москва, 20 декабря 2024 г.
Сенаторы одобрили закон о штрафах за повторное вождение без полиса ОСАГО

vmeste-rf.tv, телеканал Совета Федерации, 20 декабря 2024 г.
СФ одобрил поправки в закон о господдержке сельскохозяйственного страхования


  Остальные материалы за 20 декабря 2024 г.

  Самое главное
  Найти : по изданию , по теме , за период
  Получать: на e-mail, на свой сайт