На свой страх и риск: почему в РФ нет рынка ИИ-страхования

Рынок страхования рисков, связанных с использованием и разработкой искусственного интеллекта (ИИ), только начинает формироваться – в России, Белоруссии и Узбекистане он фактически отсутствует. Согласно совместному исследованию ассоциации «Гильдия актуариев» и аудиторско-консалтинговой компании ДРТ, 72% страховых компаний не планируют выпускать такие продукты и сегодня их не предлагает ни один игрок. Почему за рубежом сегмент страхования ИИ-рисков уже развивается, а в России и ряде стран СНГ остается неразработанной нишей, «Ведомости. Инновации и технологии» выяснили у опрошенных экспертов.

Внедряем, но не страхуем

Сами страховщики уже внедряют ИИ во внутренние процессы: половина респондентов указала, что такие инструменты используются в их компаниях, говорится в исследовании ассоциации «Гильдия актуариев» и ДРТ. Около 71% опрошенных считают, что преимущества ИИ скорее перевешивают сопряженные с его использованием риски.

Получается парадокс: страховщики уже используют ИИ в собственной деятельности, но пока не готовы выделять связанные с ним риски в отдельный страховой продукт, замечают эксперты. Бизнес-архитектор проектов ИИ экосистемы «Авандок» ГК «Корус консалтинг» Алексей Борщов объясняет это тем, что страховщику нужны три вещи: статистика убытков, конкретный объект и понятный ответчик. «Если говорить об ИИ-проектах, то у них в России пока нет ни одной из этих составляющих. Закон о развитии ИИ вступил в силу 1 сентября, но ответственность между разработчиком, оператором и пользователем он не распределяет. Поэтому при ошибке ИИ-модели непонятно, чей это страховой случай», – рассуждает он.

Похожую проблему называет директор департамента «Страхование» «Рексофта» Никита Евсеенко. По его мнению, без достаточного объема исторических данных страховщики не могут нормально рассчитать тарифы: для этого нужно понимать частоту страховых случаев и размер возможного ущерба. Содержимое больших языковых моделей обновляется быстрее, чем накапливается статистика, а вклад ИИ в конкретный инцидент не всегда можно точно определить, отмечает эксперт. Как добавляет ведущий инженер-аналитик лаборатории технологий ИИ аналитического центра кибербезопасности «Газинформсервиса» Ирина Меженева, затруднена и атрибуция ущерба. Он может быть следствием ошибок в данных, обучении, интеграции или действиях пользователя. Поэтому страховщику сложно определить, какой именно риск он принимает на себя, отмечает она.

Кроме того, Евсеенко обращает внимание, что компании часто используют одни и те же модели и провайдеров, поэтому одна ошибка или уязвимость может привести к одновременным и взаимосвязанным убыткам у большого количества клиентов. Директор по развитию технологий ИИ fabricaONE.AI Николай Тржаскал отмечает, что ответственность за убыток распределяется между разработчиком базовой модели и компанией, создавшей на ее основе специальную версию, а также интегратором и заказчиком, который встроил ответ модели в свой бизнес-процесс. Даже когда убыток уже случился, установить его источник трудно, считает он.

Пока отдельного продукта нет, часть ИИ-рисков фактически остается внутри уже существующих видов страхования, замечает представитель страховой компании «Альфастрахование». Он отмечает, что в России есть лишь точечные запросы на страхование исключительно ИИ-рисков от некоторых крупных клиентов, чаще всего компаний финансового и фондового рынка. «Риски, связанные с применением ИИ, покрываются полисами киберстрахования, поскольку ИИ становится неотъемлемой частью бизнес-процессов и цифровых систем компаний», – говорит собеседник. Действующие договоры киберстрахования уже покрывают убытки, вызванные атаками с использованием ИИ, а также техническими сбоями в информационных системах, где применяются ИИ-компоненты, заверил он. ИИ-риски страхуются «молча» – не как самостоятельный продукт, а как побочный эффект других полисов, согласен Борщов. Но если в договоре нет ни слова об ИИ, спор о покрытии начнется уже после убытка.

По мнению опрошенных «Ведомостями» экспертов, наиболее распространенными рисками становятся утечки данных, ошибочные или недостоверные ответы моделей, промпт-инъекции (запросы, которые заставляют ИИ-модель обходить заданные ограничения и выполнять нежелательные действия. – «Ведомости. Инновации и технологии»), действия автономных агентов за пределами полномочий, нарушение прав третьих лиц и использование ИИ мошенниками. Евсеенко выделяет в качестве наиболее заметного риска ИИ в руках мошенников использование дипфейков при подаче страховых претензий. Руководитель продуктов Nova AI и StarGuard AI в Orion soft Никита Векессер отдельно указывает на риск взлома агентских систем, например, когда агент получает вредоносный запрос на удаление базы данных через других агентов в контуре компании. Если модель не защищена, она может принять запрос и бизнес потеряет данные, рассказывает эксперт.

Идти в ногу с технологиями

При этом за рубежом уже появляются специализированные страховые продукты. Первым в апреле 2025 г. на рынке страхования Lloyd’s of London был представлен полис канадского агентства Armilla AI по страхованию и оценке рисков, которые возникают при использовании ИИ, с лимитом до $25 млн (около 2,1 млрд руб.). Он покрывает риски, связанные с галлюцинациями и деградацией ИИ-модели, а также с утечками данных, рассказывает Борщов. Кроме него эксперт называет продукт aiSure немецкой перестраховочной компании Munich Re с лимитом до $15 млн (около 1,27 млрд руб.), отдельный полис на ответственность за генеративный ИИ от американской площадки Testudo и американский стартап AIUC, который предлагает страхование вместе с аудитом. Страхуются в первую очередь компании, которые выпускают ИИ-продукты для клиентов – чат-боты, скоринговые решения и ИИ-агентов, перечисляет он.

Опрошенные эксперты сходятся во мнении, что потенциал появления отдельного рынка есть, однако на это будет влиять статистика инцидентов и убытков, понятное распределение ответственности и стандартизированная оценка ИИ-систем. По словам технического директора «Стахановца» Сергея Щербакова, для появления таких продуктов нужна нормативная база – законодательно определить понятия ответственности, инцидента и ущерба при использовании искусственного интеллекта. Помимо этого требуется система сбора статистики инцидентов хотя бы на уровне отраслевых ассоциаций и крупных корпораций и стандартизация оценки рисков, говорит Щербаков.

Меженева считает, что сегмент будет формироваться как расширение киберстрахования, а отдельные продукты появятся позднее – там, где ответственность разработчиков моделей будет закреплена прямо. Как рассуждает директор центра развития ИИ-продуктов IT-экосистемы «Лукоморье» Денис Романов, сначала ИИ-риски будут добавляться в кибер- и tech-полисы, а отдельные продукты появятся по мере накопления статистики.

Достоверной статистики по объему отдельного рынка ИИ-страхования сегодня нет даже в мире, отмечает Борщов. Пока специализированных продуктов единицы, а страховщики не раскрывают сборы по ним. По оценке Deloitte, к 2032 г. годовой объем глобальных премий по полисам страхования ИИ-рисков может достигнуть около $4,7 млрд при среднегодовом темпе роста порядка 80%. Это сопоставимо с ростом рынка киберстрахования после финансового кризиса 2008 г., указала аудиторско-консалтинговая компания.

Российский рынок в ближайшие годы будет развиваться через существующие виды страхования, сходятся во мнении опрошенные эксперты. Тржаскал считает, что рынок страхования начнет выстраиваться, когда наличие полиса будет одним из требований в тендерах и договорах поставок. Первыми такие полисы, по его мнению, могут начать требовать финансовый сектор и промышленность. Меженева ожидает к 2030 г. появления отдельного сегмента в рамках киберстрахования и страхования ответственности с несколькими пилотными продуктами для разработчиков моделей.