Российский сектор InsurTech (инноваций в страховании) развивается на уровне или даже быстрее мировых лидеров. Сейчас российские страховые компании одними из первых в мире работают над внедрением искусственного интеллекта в процесс урегулирования убытков. В итоге выплаты по страховке можно будет получить за считанные часы.
Считается, что инновационные технологии копируются нами с зарубежных аналогов. Однако в финансовом секторе это совсем не так – тот же онлайн-банкинг у нас лучший в мире. Активно развивается и сектор InsurTech – это различные инновационные решения, которые позволяют улучшить качество услуг в страховании. Сейчас ряд российских страховщиков работают над внедрением искусственного интеллекта в процесс урегулирования убытков. Это существенно повысит уровень комфорта для клиентов страховых компаний. Вот как это может работать.
Зачем мы учим нейросеть оценивать страховые случаи?
Для начала давайте вспомним, как сейчас построен процесс урегулирования убытков. В общих чертах он выглядит следующим образом: если происходит какой-то страховой случай, клиент заявляет о нем (сообщает в страховую компанию), а затем собирает и отправляет пакет документов, чтобы его подтвердить. Компания проверяет эти документы и отсекает мошенников, которые стараются получить деньги по липовым случаям (на профессиональном языке это называется «фрод»). Такое случается не часто, но все же бывает.
Затем страховщик оценивает, считается ли случай страховым по конкретному договору. И если да, осуществляет выплату. На то, чтобы провести все необходимые процедуры, нужно время, которое сотрудникам страховой компании необходимо для проверки заявления от клиента и документов, на анализ ситуации и т.д. Иногда процесс может занимать дни или недели.
Внедрение в процесс искусственного интеллекта сократит время урегулирования убытков. Нейросеть будет анализировать данные полиса, страхового случая, а также пакет документов, полученный от клиента. Нейросети отдых не требуется, она начнет работу сразу же после получения данных. И на их основании станет принимать решения по урегулированию. Благодаря этому выплаты могут производиться в течение нескольких часов.
Звучит привлекательно и, на первый взгляд, просто. На самом же деле, чтобы это будущее стало реальностью, надо серьезно потрудиться. Для реализации такого механизма требуется решить задачу обучения искусственного интеллекта на массиве накопленных данных по страховым случаям.
Научить нейросеть принимать правильные решения – задача весьма непростая. Мы планируем решать ее следующим образом. При получении массива собранных за предыдущие периоды данных нейросеть будет анализировать, какие комбинации позволили получить правильный результат (то есть назначение выплаты или отказ в ней). Нейросеть станет изучать большое количество разных факторов, объединенных причинно-следственными связями. Наша задача – научить искусственный интеллект обрабатывать страховые случаи в той же логике, чтобы он, распознавая сочетания разных комбинаций, мог принимать правильные решения по выплате компенсации застрахованному. Если нейросеть не уверена в положительном результате, решение о выплате или отказе будет передано на рассмотрение человеку. Конечно, сначала модель будет работать исключительно под контролем человека. И только потом, после успешных пилотов, станет оценивать реальные события.
Почему необходима интеграция с госсервисами и цифровизация?
Как мы уже говорили, для реализации такого механизма урегулирования убытков требуется решить задачу обучения модели на массиве накопленных данных по страховым случаям. Значит, нужно собрать и загрузить в нейросеть (естественно, в цифровом виде) довольно большое количество информации. Проблема в том, что информации в цифровом виде крайне мало. Например, в медицинской сфере карты больного заполняются докторами от руки. Системам распознавания текста крайне сложно обработать почерки. И приходится как бы «разрезать» такие документы на отдельные блоки, которые частично распознает программа и частично человек. И потом переводить все это в цифровой вид.
Вторая сложность состоит в идентификации человека, а точнее, в привязке конкретного застрахованного к его медицинской карте, где содержится необходимая для страховщиков информация. Потому что сейчас не всегда понятно, что именно те медицинские документы, которые нам предоставлены, относятся к обратившемуся в страховую компанию клиенту. И что в реальном мире существует и медицинская организация, и врач, которые сформировали эти документы. Но и эту проблему мы можем решить с помощью различных антифродовских программ.
В создании системы быстрого урегулирования убытков, например, по больничным, помогло бы создание единой системы электронных медицинских карт. Разговоры о ее создании идут давно, и надеемся, что с развитием ИТ-технологий эта идея будет реализована.
Мы полагаем, что механизм урегулирования убытков с использованием искусственного интеллекта, который существенно ускорит процесс выплаты компенсации клиентам, может быть внедрен на горизонте 3-4 лет.
Автор выражает личное мнение, которое может не совпадать с позицией редакции.