Страховщики все активнее передают искусственному интеллекту типовые операции. Одновременно растет ценность специалистов, способных работать со сложными рисками. Об этом рассказал Леонид Рабинер, руководитель управления по работе с брокерами и международным бизнесом «АльфаСтрахование», в подкасте Go4AI.
ИИ уже используют для обработки документов, извлечения и проверки данных, анализа фотографий повреждений, оценки стандартных рисков и урегулирования несложных страховых случаев. Технология ускоряет работу с большими массивами информации и освобождает специалистов от повторяющихся операций.
В ряде направлений российские страховщики внедряют такие решения быстрее зарубежных компаний. Технологии, которые на других рынках еще находятся на стадии экспериментов, в России уже встроены в рабочие процессы. Этому способствуют высокая цифровизация страхового рынка и готовность клиентов взаимодействовать с компаниями онлайн.
При этом развитие ИИ создает новые риски для корпоративных данных. Формальный запрет на использование нейросетей не означает, что сотрудники откажутся от них в работе. Не получив безопасного внутреннего инструмента, они могут загружать договоры, персональные сведения и другую служебную информацию в общедоступные сервисы. Компания при этом не контролирует, какие данные покидают ее контур, где они сохраняются и как могут использоваться в дальнейшем.
Поэтому задача бизнеса — не ограничить доступ к технологии, а создать защищенную среду и установить четкие правила работы с ней. Корпоративные инструменты позволяют использовать возможности ИИ, сохраняя контроль над конфиденциальной информацией.
«ИИ может забрать на себя значительную часть повторяющихся операций. Но сложные риски, нестандартные страховые случаи и переговоры по-прежнему требуют участия человека. Чем больше типовых задач выполняют алгоритмы, тем выше ценность специалиста, способного учитывать контекст и принимать решения за рамками стандартного сценария», — говорит Леонид Рабинер.
Автоматизация меняет и характер взаимодействия с клиентом. Если стандартные вопросы решаются без участия сотрудника, к специалисту переходят наиболее сложные ситуации. Они требуют не только знания страховых продуктов, но и способности оценить совокупность факторов, объяснить решение и найти подход в случаях, для которых невозможно заранее прописать универсальный алгоритм.
Еще одним ограничением для масштабирования ИИ остается качество данных. Страховые компании накопили значительные массивы информации, однако она часто распределена между разными системами, собрана для различных задач и частично устарела. Сам по себе объем данных уже не обеспечивает преимущества. Оно появится у тех компаний, которые смогут консолидировать информацию, привести ее в порядок и безопасно использовать.