Персонализация предложений и тарифов — основной тренд в развитии всех сфер услуг в ближайшем будущем. Страхование в целом и страхование жизни в частности не остаются в стороне и активно развиваются в этих направлениях уже сейчас.
Можно выделить четыре основные области применения технологий ИИ страховыми компаниями. Это внедрение Al-ассистентов и помощников; computer vision, или распознавание документов и медиаматериалов; полная автоматизация урегулирования убытков и андеррайтинга; персонализация предложений и тарифов.
О последней области хочу рассказать немного подробнее. На сегодня персонализация предложений и тарифов находится в зачаточном состоянии. В сфере страхования развитие данных направлений может быть осложнено как самой конструкцией продуктов, так и регуляторикой.
Но на горизонте пяти лет во всех сферах продуктового предложения развитие персонализации и индивидуализации неизбежно. Основная причина для этого состоит в том, чтобы предлагать клиентам именно те финансовые продукты, которые интересны им в определенный момент времени. Сегодня же, как показывает практика, все компании, занимающиеся страхованием жизни, выровнялись и предлагают клиентам примерно одинаковый набор продуктов.
В итоге страховые компании должны думать не о том, как наращивать клиентскую базу, а о том, как ее сохранять, предлагая людям полезные финансовые инструменты. И именно персонализация предложений и тарифов играет здесь ключевую роль.
Но важно понимать, что компании не могут просто снизить цену на свой продукт ввиду того, что в конце концов экономика не сойдется. И здесь они вынуждены делать более эффективные механики — улучшать юнит-экономику и искать иные способы удержания клиентов. Делать это позволяют как раз технологии искусственного интеллекта.
Чтобы лучше понимать человека, важно знать его потребности и уметь их анализировать. Уже сейчас некоторые компании развивают цифровых аватаров. На таких аватарах модель на базе ИИ может тестировать и пробовать различные продукты, не запуская их по-настоящему. На основании реакции аватаров модель будет делать вывод о том, заинтересует ли определенный продукт потенциальных клиентов. Если продукт покажется интересным, модель сегментирует клиентов исходя из возраста, района проживания, уровня дохода и других факторов. Это позволит страховщикам сначала понять интерес людей к продукту и только потом запустить его. Результат — продукт станет более человекоцентричным.
Важным с точки зрения клиентского пути является и дальнейшее развитие Explainable Al (XAI) — модели, которая могла бы в перспективе объяснять механизмы, лежащие за алгоритмами машинного обучения. У нас уже есть модели, которые принимают решения. И нам важно знать и понимать, почему модель приняла то или иное решение, на каком основании она это сделала, научить модель объяснять свое решение.
Таким образом, дальнейшее развитие технологий ИИ позволит отрасли страхования стать более человекоцентричной, эффективной и производительной. Но что наиболее важно, ИИ позволит страхованию соответствовать ожиданиям человека с его индивидуальными потребностями, а персонализация предложений и тарифов будет влиять на конкурентоспособность компаний.