"Как искусственный интеллект перестраивает страховую модель — от сервиса до решений", — Марина Авдеева, Арсенал Страхование

В каких бизнес-процессах «Арсенал Страхование» сегодня применяет искусственный интеллект, и какие из этих решений уже дают измеряемый результат для компании?

– Искусственный интеллект для «Арсенал Страхование» – это не экспериментальная технология, а полноценный инструмент повседневной работы. У компании сформирована AI-стратегия, а развитием и внедрением таких решений занимается отдельный офис диджитал-трансформаций, отвечающий за R&D и интеграцию технологий в ключевые бизнес-процессы.

Один из примеров применения искусственного интеллекта – сервис «AI-врач» в мобильном приложении по медицинскому страхованию. Это инструмент первичной медицинской диагностики, помогающий клиенту быстро сориентироваться при появлении симптомов. Пользователь выбирает зону тела, отмечает симптомы, отвечает на уточняющие вопросы, после чего система формирует наиболее вероятный диагноз с точностью около 87% и предлагает дальнейшие шаги. В среднем результат клиент получает через 2–3 минуты.

Сервис интегрирован в полный клиентский путь: после получения предварительного диагноза пользователь может сразу же записаться к соответствующему специалисту, выбрать медицинское учреждение на карте или получить онлайн-консультацию, а вся история лечения всегда доступна в приложении.

Более половины пользователей приложения уже воспользовались функцией AI-диагностики, что помогло существенно сократить путь от появления симптомов до начала лечения и уменьшило нагрузку на медицинский ассистанс.

Еще одно направление применения AI – автострахование. На этапе принятия автомобиля на страхование мы интегрировали сервис удаленного автоматического осмотра автомобилей с использованием технологий Computer Vision. Система анализирует фото и видео автомобиля, обнаруживает с помощью AI имеющиеся повреждения и фиксирует их в цифровом виде без необходимости физического осмотра. Это сокращает время оформления договора, уменьшает человеческий фактор и повышает прозрачность оценки состояния авто еще до начала страхового покрытия.

В работе с AI-моделями мы используем гибридный подход – объединяем интеграцию готовых рыночных решений с кастомной разработкой под конкретные бизнес-задания. Такая модель позволяет быстро запускать новые сервисы и одновременно гибко масштабировать их вместе с развитием компании.

Как использование AI повлияло на быстроту урегулирования страховых случаев и взаимодействие с клиентами? Удалось ли благодаря этому сократить время принятия решений или количество ручной работы?

– Основной эффект от внедрения AI мы находим в скорости взаимодействия с клиентом и сокращении количества ручных операций в процессах обслуживания.

В медицинском страховании сервис "AI-врач" фактически стал первой точкой контакта клиента с системой медицинской помощи. Раньше путь от появления симптомов до обращения к врачу мог занимать от одного до нескольких дней: клиенту нужно было связаться с ассистансом, описать симптомы, получить рекомендацию и найти удобное медицинское учреждение. Благодаря AI этот процесс значительно сократился – предварительный анализ симптомов занимает несколько минут, после чего клиент сразу получает рекомендации по дальнейшим действиям. Это также уменьшило количество случаев самолечения и позволило быстрее реагировать на изменения в состоянии здоровья клиентов. Фактически речь идет о переходе к более превентивной модели медицины, где проблемы появляются на ранних этапах.

Это не только улучшает клиентский опыт, но позволяет более эффективно использовать ресурсы медицинского ассистанса. Часть первоначальных обращений теперь обрабатывает цифровой сервис, что уменьшает нагрузку на врачей-координаторов и позволяет им сосредоточиться на более сложных кейсах.

В моторном страховании использование AI-анализа фото и видео автомобилей позволило упростить процедуру принятия авто на страхование. Дистанционное освидетельствование значительно сокращает время оформления договора и делает процесс более удобным для клиента, ведь больше не нужно организовывать отдельный физический осмотр автомобиля.

В более широком смысле использование AI позволяет постепенно переводить часть рутинных процессов в автоматизированный режим. То, что раньше масштабировалось исключительно за счет увеличения команды, сегодня может масштабироваться технологиями – без пропорционального роста операционных расходов и с более высокой скоростью обработки обращений.

Какие риски вы видите в использовании искусственного интеллекта в страховании – в частности, с точки зрения точности решений, защиты персональных данных и регуляторных требований?

– Мы видим несколько ключевых рисков использования искусственного интеллекта в страховании.

Во-первых, это вопрос точности решений. AI работает на основе статистических моделей и не может являться единственным источником финального решения. Поэтому мы рассматриваем его в качестве вспомогательного инструмента для предварительного анализа или структурирования информации, тогда как окончательные решения должны оставаться за врачом или страховым специалистом.

Во-вторых, важна защита персональных данных. В страховании, особенно медицинском, система работает с чувствительной информацией, поэтому критическая анонимизация данных, контроль доступа и соблюдение стандартов информационной безопасности. При использовании нашего AI-врача эти требования сразу закладывались в архитектуру решения: мы минимизируем объем данных, обрабатываемых алгоритмами, и применяем технические и организационные механизмы их защиты.

И третий аспект – регуляторные требования. Регулирование AI в финансовых и медицинских сервисах еще формируется, поэтому компаниям важно закладывать прозрачность алгоритмов, возможность их аудита и обязательное участие человека в принятии критических решений.

Какие направления применения искусственного интеллекта в страховом бизнесе вы считаете наиболее перспективными на ближайшие несколько лет – и какие проекты компания планирует развивать дальше?

– В ближайшие годы мы видим наибольший потенциал AI в глубокой интеграции технологий в процессы медицинского ассистанса, обработки документов и андеррайтинга.

Один из следующих этапов развития – использование AI для автоматического анализа обращений клиентов в медицинском страховании. Сегодня врачу-координатору необходимо вручную проверять условия договора, внутренние правила покрытия и медицинские протоколы, чтобы подтвердить возможность оплаты лечения. Использование AI позволяет значительно сократить процесс: система может быстро проанализировать условия договора и подготовить рекомендацию по страховому покрытию, оставляя финальное решение по специалисту.

Еще одно важное направление – автоматическое распознавание медицинских документов. Речь идет об обработке выписок, результатах анализов и других документов, в том числе рукописных. Такие решения позволяют быстрее переводить медицинские данные в структурированный цифровой формат и ускоряют работу ассистанса. Также в планах использование AI для транскрибации голосовых обращений клиентов в текст, что значительно упрощает дальнейший анализ и обработку информации.

Перспективным направлением является и использование AI в андеррайтинге, в частности, в моторном страховании. Система сможет автоматически собирать данные из разных источников – историю страховых случаев, статистику убыточности по марке и модели автомобиля, технические параметры транспортного средства – и формировать аналитический профиль риска для андеррайтера. Это позволит быстрее принимать решения и постепенно переходить к более персонализированной тарификации.

Для нас искусственный интеллект – это, прежде всего, инструмент повышения эффективности. Реальную ценность получают те компании, которые интегрируют его в свои операционные процессы и используют как способ сделать бизнес более быстрым, более точным и масштабируемым.

Вы заявляете, что AI система может помогать с предварительной медицинской диагностикой. Как проверялась точность этих алгоритмов и кто несет ответственность, если рекомендация искусственного интеллекта окажется ошибочной?

– Точность алгоритмов проверялась и постоянно проверяется на основе реальных клинических данных. Пилотное тестирование проводилось, в частности, на базе Львовской железнодорожной больницы и частного диагностического центра Мэдис. Результаты, выдаваемые AI-системой после опроса пациента, сравнивались с предварительными диагнозами, которые устанавливали врачи после первичного приема. По результатам такого сравнения точность алгоритма составила около 87%. Подобный анализ проводится регулярно, и на основе этих данных сейчас готовится научная работа.

В то же время важно понимать, что AI-врач в рамках нашего клиентского флоу не является инструментом постановки окончательного диагноза. В приложении он выполняет прежде всего информационную и навигационную функцию: помогает человеку лучше понять возможную серьезность симптомов, снизить уровень тревоги и скорее сформировать обращение к врачу.

И главное – в нашем кейсе АИ не заменитель медицинского специалиста. Напротив, его главная цель состоит в том, чтобы поощрить пациента своевременно обратиться к врачу и помочь врачу побыстрее получить структурированную информацию о симптомах.