В контексте медицинского страхования ИИ использует такие технологии, как машинное обучение, обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение, для автоматизации и оптимизации таких процессов, как обработка страховых требований, выявление мошенничества, обслуживание клиентов и оценка рисков. Анализируя огромные объёмы данных, ИИ позволяет страховщикам принимать более обоснованные решения, снижать расходы и повышать качество услуг.
Внедрение ИИ в медицинское страхование набирает обороты. Согласно исследованию McKinsey 2025 года, страховщики могут сэкономить до 300 миллионов долларов административных расходов на каждые 10 миллиардов долларов выручки, интегрировав ИИ в свою деятельность. Кроме того, инструменты на базе ИИ могут потенциально снизить медицинские расходы до 970 миллионов долларов в той же категории доходов. При этом исследование компании Risk & Insurance, показывает, что 90% специалистов в области страхования с оптимизмом относятся к роли ИИ в отрасли, а 68% решительно поддерживают его внедрение. Этот энтузиазм отражает признание отраслью потенциала ИИ для повышения эффективности и конкурентоспособности.
Однако, несмотря на оптимизм, внедрение ИИ в разных организациях происходит по-разному. Например, в исследовании компании Wolters Kluwer отмечается, что, отдельные страховые компании уже полностью интегрировали инструменты ИИ в свою деятельность, но большинство компаний всё ещё изучают пилотные проекты или находятся на ранних стадиях внедрения. Это объясняется набором специфических проблем, возникающих при внедрении ИИ в страховую деятельность.
О проблемах, возникающих в страховых компаниях при внедрении технологий искусственного интеллекта и перспективах его применения, рассказывает доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянова Наталия Юрьевна:
Ключевой особенностью при внедрении ИИ в медицинское страхование является задача обеспечения конфиденциальности и безопасности данных. Обработка конфиденциальных медицинских данных требует строгих мер обеспечения конфиденциальности и безопасности. Невыполнение этого требования может привести к юридическим санкциям и ущербу репутации.
Также многие страховые компании используют устаревшие системы, несовместимые с современными технологиями искусственного интеллекта. Интеграция искусственного интеллекта требует значительных инвестиций в модернизацию инфраструктуры и перестройку систем. Этот процесс интеграции может быть сложным и длительным, что может привести к сбоям в текущей деятельности. Стратегическое планирование и поэтапное внедрение имеют решающее значение для смягчения этих трудностей. Кроме того, успешное внедрение ИИ требует специальных навыков в области науки о данных, машинного обучения и этики ИИ. В страховой отрасли наблюдается дефицит специалистов с такими знаниями.
Еще одной особенностью является наличие предвзятости в обучающих данных. Системы искусственного интеллекта могут непреднамеренно сохранять предвзятость, присутствующую в обучающих данных, что приводит к несправедливым результатам. Обеспечение этичности ИИ требует тщательного тестирования и валидации для выявления и устранения предвзятости. Прозрачность процессов принятия решений в отношении ИИ крайне важна для обеспечения справедливости и подотчётности.
Однако усилия, затрачиваемые страховыми компаниями на внедрение ИИ, очень быстро окупаются. Искусственный интеллект трансформирует медицинское страхование посредством автоматизации, выявления мошенничества, андеррайтинга, предварительной авторизации, предиктивной аналитики, взаимодействия с клиентами и динамического ценообразования.
Обработка страховых требований включает в себя проверку и одобрение страховых требований, поданных страхователями. ИИ автоматизирует этот процесс, используя обработку естественного языка (NLP) для извлечения ключевых данных из неструктурированных документов и машинное обучение для проверки требований на соответствие правилам полиса, что значительно сокращает ручной труд. Это ускоряет обработку, повышает точность и минимизирует количество ошибок. Системы искусственного интеллекта непрерывно обучаются на основе обширных исторических данных по страховым случаям, совершенствуя свои решения для улучшения результатов и сокращения числа ложных отказов. Они могут мгновенно выявлять несоответствия и отклонения для проверки человеком, гарантируя, что ручное вмешательство потребуется только для сомнительных страховых случаев. Эта возможность помогает страховым компаниям эффективно обрабатывать большие объёмы страховых случаев без ущерба для качества. Например, голландская медицинская страховая компания внедрила специализированное решение на основе искусственного интеллекта для автоматизации принятия решений по страховым случаям по автострахованию. Это решение позволило автоматизировать 91% решений по страховым случаям в этом сегменте, значительно сократив время рассмотрения претензий и снизив нагрузку на ручную проверку. Эффект оказался колоссальным: время обработки страховых требований сократилось на 46%, а удовлетворенность клиентов выросла на 9%.
Еще одним неоспоримым преимуществом применения ИИ в страховой деятельности является Обнаружение мошенничества. Обнаружение мошенничества направлено на выявление ложных заявлений или подозрительных операций по выставлению счетов, которые ежегодно обходятся страховым компаниям в огромные суммы. ИИ использует алгоритмы машинного обучения и обнаружения аномалий для анализа больших массивов данных, выявляя едва заметные нарушения и сложные схемы мошенничества, которые невозможно обнаружить традиционными методами. Эти модели постоянно адаптируются к новым методам мошенничества, поддерживая методы обнаружения актуальными. Например, компания LexisNexis Risk Solutions помогла страховой компании улучшить выявление мошенничества с помощью инструментов искусственного интеллекта. Система выявила подозрительные схемы оплаты, повысив скорость и эффективность обнаружения.
Что касается андеррайтинга, то и здесь применение ИИ позволяет добиться ряда преимуществ. ИИ улучшает андеррайтинг, анализируя сложные данные, такие как электронные медицинские карты, данные об образе жизни и генетические показатели. Это повышает скорость и точность оценки рисков. Системы искусственного интеллекта могут непрерывно изучать историю андеррайтинговых решений, улучшая оценку рисков и позволяя разрабатывать персонализированные страховые продукты. Такой подход ускоряет принятие решений по андеррайтингу и снижает влияние человеческого фактора, способствуя справедливости и последовательности в принимаемых решениях. В стратегическом плане андеррайтинг на базе искусственного интеллекта снижает операционные расходы и повышает удовлетворенность клиентов за счет ускорения оформления полисов и персонализированного покрытия. Это позволяет страховщикам сохранять конкурентоспособность на сложном рынке, эффективно балансируя риск и вознаграждение. Например, компания Baltimore Life Insurance Company внедрила платформу искусственного интеллекта DigitalOwl для оптимизации процессов андеррайтинга и рассмотрения страховых случаев. Система автоматизирует извлечение и структурирование информации из сложных медицинских карт, которые ранее требовали от андеррайтеров и специалистов по урегулированию страховых случаев длительной ручной работы. В результате компания Baltimore Life значительно сократила сроки рассмотрения страховых полисов и урегулирование страховых случаев. Внедрение ИИ привело к повышению точности, сокращению ручных ошибок и оптимизации рабочих процессов, что позволило сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах и, в конечном итоге, повысить удовлетворенность клиентов.
О ключевых этапах внедрения системы искусственного интеллекта в компаниях, занимающихся медицинским страхованием, рассказывает Коротеев Михаил Викторович, заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации:
Для успешного внедрения ИИ в медицинское страхование необходимо оценить текущую инфраструктуру вашей компании, возможности обработки данных и готовность сотрудников. Определите, какие процессы, такие как рассмотрение претензий, обслуживание клиентов или оценка рисков, лучше всего подходят для интеграции ИИ. Необходимо согласование инициатив в области ИИ с вашей более широкой бизнес-стратегией и обязательствами по соблюдению нормативных требований. Успех любой компании при внедрении ИИ начинается с создания единой и безопасной инфраструктуры данных, объединяющей данные о страховых случаях, медицинских картах и взаимодействии с клиентами. Обеспечение чистоты, точности и соответствия ваших данных нормам конфиденциальности, крайне важно для построения надежных моделей ИИ. Регулярный аудит данных и постоянный контроль качества помогут вашим системам работать более точно и объективно.
Начать внедрение ИИ можно с запуска целевых пилотных проектов в ключевых областях, таких как выявление мошенничества или автоматизированная обработка заявок по страховкам, чтобы оценить эффективность и собрать обратную связь. Результаты этих пилотных проектов позволят вам скорректировать стратегию и обрести уверенность для более широкого внедрения. После подтверждения успеха вы сможете масштабировать эти инициативы на всю свою организацию для максимального увеличения эффективности.
Предоставление вашей команде возможности эффективно работать с ИИ крайне важно для долгосрочного внедрения и успеха. Предлагайте обучение, в котором особое внимание уделяется тому, как ИИ помогает сотрудникам и повышает производительность, а не заменяет человеческий фактор. Развитие инновационного мышления и непрерывного обучения поможет вашим сотрудникам быстро адаптироваться и внести свой вклад в успех ваших инициатив в области ИИ.
ИИ трансформирует сферу медицинского страхования, повышая операционную эффективность, сокращая расходы и улучшая качество обслуживания клиентов. Приложения на основе ИИ предлагают значительные преимущества: от автоматизации обработки страховых требований до выявления мошенничества и персонализации страховых планов. Для успешного внедрения требуются надежная база данных, тщательный выбор инструментов, обучение сотрудников и постоянная оценка рентабельности инвестиций.