Штучний інтелект та Big Data змінять страхування назавжди: як підготуватися до революції

Чи може страхування стати таким же зручним і доступним, як сучасний цифровий банкінг?

За страховою індустрією давно закріпилися декілька не найприємніших ярликів – нібито вона надто складна та консервативна, а вигадати щось нове в ній дуже складно. Клієнтам найчастіше доводиться обирати між фактично однаковими продуктами різних компаній. Чи може страхування стати таким же зручним і доступним, як сучасний цифровий банкінг, наприклад? Ну звісно. Але для цього індустрії варто звернути увагу на передові технології, здатні змінити саму сутність її роботи - Big Data, штучний інтелект, машинні алгоритми.

Про що взагалі йдеться?

Йдеться про засоби роботи з великими інформаційними масивами. Поняття Big Data почали використовувати ще в дев'яностих, коли на Заході гриміла перша хвиля цифрової революції. Компанії та установи почали накопичувати величезні цифрові бази даних, або оцифровувати старі архіви. Ці масиви були настільки великими, що не піддавалися ефективній обробці за допомогою доступних на той момент інструментів. З вісімдесятих років минулого століття світовий обсяг Big Data подвоювався кожні 40 місяців. 

Сьогодні для аналітики великих даних існують потужні цифрові інструменти – від платформ на кшталт Cassandra та Apache Hadoop, до машинних алгоритмів ШІ. Робота з даними оформилася в окрему професію аналітика, Data Scientist. Компанії різних галузей гостро потребують таких фахівців, адже Big Data - це "море", на дні якого аналітик може виділити значущі закономірності, а отже і дати бізнесу цінну інформацію для розвитку. Це може бути довгострокова динаміка попиту та пропозиції, прогнозування ризиків, база для персоналізації клієнтського сервісу та багато іншого. 

Все виглядає так, ніби Big Data та страхування створені один для одного. Страхові компанії десятиліттями, а то й століттями покладаються на скрупульозну аналітику даних для актуарного аналізу під час продажу своїх продуктів, їх особливо цікавлять можливості прогнозування ризиків. Машинні алгоритми дозволяють проводити такий аналіз дуже ефективно і практично миттєво.

Революція почалася

Індустрія не могла ігнорувати такі можливості. За минулі 5-10 років народилась ціла низка сильних InsurTech-стартапів. 

● У 2020 році ізраїльська InsurTech-компанія Lemonade блискуче вийшла на IPO. Основний продукт Lemonade – страхова платформа для страхування нерухомості на основі ШІ, яка дозволяє оформити страховку або отримання виплати за лічені хвилини, у пару кліків зі смартфона. Штучний інтелект та алгоритми аналізу поведінкової економіки застосовуються в компанії для передбачення ризиків, розпізнавання епізодів шахрайства та обробки страхових випадків. Крім того, страховий фонд Lemonade відокремлений від фінансів компанії, тому вона не зацікавлена ​​в економії на виплатах.

● Знаковою подією для страхової індустрії став запуск у 2015 році стартапу Traffk. Компанія пропонує гравцям страхового ринку хмарну SaaS-платформу для андеррайтингу та ризик-менеджменту. Методи Traffk засновані на технологіях машинного навчання і Big Data, їх використовують у різних областях - від медичного страхування, до нерухомості. На сьогодні до мережі партнерів Traffk входять понад 200 тисяч агентів.

● Розвиваються та профільні стартапи для окремих страхових галузей. Наприклад, канадський AlayaCare надає розумну хмарну платформу для домашньої медицини, виводячи медобслуговування та медичне страхування у діджитал. Це не просто програма для електронного медичного документообігу: алгоритми ШІ використовуються для своєчасної діагностики захворювань, прогнозування медичних ризиків, складання індивідуальних планів лікування та медичних полісів. 

Але сфера InsurTech вже не є монополією для стартапів, до неї заходять визнані страхові гіганти. Наприклад, Swiss Reinsurance, одна з найстаріших перестрахувальних компаній у світі, сформувала у своїй структурі IT-підрозділ та самостійно створює технології під свій бізнес. Сьогодні вони діляться своїми розробками з партнерами у всій страховій екосистемі - з агентами, мережевими брокерами, і навіть з іншими страховими компаніями. Ще кілька років тому таке було немислимо - якщо компанія створювала інноваційний продукт, то не поспішала відкривати його комусь ще. 

Впроваджувати нові технології у великий та консервативний бізнес складно. Але, як показує практика, будь-яка велика компанія може запустити успішний стартап, якщо культивує у своїй корпоративній культурі новаторський дух та покладається на команду професіоналів. 

Нові можливості InsurTech

Навіщо страхова індустрія інвестує у передові технології на кшталт машинних алгоритмів та Big Data? Якщо відповідати це питання коротко, всі вони дають страховикам низку переваг, які неможливо отримати іншими засобами, без диджитала. Що це за переваги? 

● Швидка та точна оцінка ризиків. Використання машинних алгоритмів та засобів Big Data дозволяє скласти комплексний актуарний аналіз, з урахуванням десятків, або навіть сотень змінних. Наприклад, вже сьогодні існують IT-продукти, які можуть оцінити ризики для нерухомості на підставі даних геолокації та Big Data. Це незамінні інструменти для андеррайтерів. 

● Боротьба з шахрайством. Аналіз даних дозволяє визначити типові патерни людської поведінки при взаємодії зі страховиком та виділити відхилення від норми. Це дуже допомагає відокремити доброчесних користувачів від шахраїв. 

● Менеджмент страхових претензій. Обробка претензії на страхову виплату може бути дуже трудомістким процесом. Скажімо, страховику необхідно оцінити збитки та обставини його завдання, врахувати обставини страхового випадку, звіритися з умовами полісу. Алгоритми сьогодні навряд здатні виключити із цього процесу людину, але вони допомагають автоматизувати та прискорити оцінку. 

● Скорочення проблем людського чинника. Ланцюжок обслуговування в страховій індустрії дуже великий, він включає низку посередників, які стоять між клієнтом і страховиком. Все це породжує суб'єктивність та збільшує ризик помилок. Заміна принаймні частини посередників алгоритмами ШІ суттєво нівелює ці проблеми.

● Ефективне та прозоре ціноутворення. Точна і швидка оцінка ризиків дозволяє страховому бізнесу виявляти значно більшу гнучкість у питаннях вартості послуг та полісів. Її можна індивідуально формувати для кожного клієнта з урахуванням поточної оцінки ризиків та ситуації на ринку. Робота з даними також допоможе складати більш привабливі для клієнтів страхові продукти. 

● Досконалий клієнтський досвід. Сьогодні користувачі вже не хочуть мати справу з операторами служб таксі та співробітниками банків. Адже таксі набагато простіше замовити через Uber, а переказати гроші на рахунок можна через мобільний банкінг. Аналогічна трансформація торкнеться і страхування: компанії, які зроблять цифровий продаж полісів та виплату претензій простою та зручною, будуть новими королями ринку. 

Ці ресурсомісткі завдання становлять рутину сучасного страхового бізнесу, гравці ринку стикаються з ними щодня. І вони неминуче звертатимуться до цифри, щоби підвищувати свою операційну ефективність і скорочувати витрати. 

Майбутнє страхової індустрії

Глибока цифрова трансформація страхування відбудеться вже найближчими роками. Згідно з минулорічним прогнозом GlobalData, у період 2019-2024 років доходи платформ ІІ в InsurTech зростуть на 23%, досягнувши позначки 3,4 млрд доларів. 

За прогнозами McKinsey, до 55% внутрішніх процесів страхових компаній можуть бути автоматизовані вже в найближче десятиліття. Йдеться про оцінку ризиків, обробку претензій, фінанси та інші операції. Великі дані та засоби ШІ дозволять автоматизувати до третини робочих позицій, пов'язаних з андеррайтингом, ще 30% андеррайтерів широко використовуватимуть цифрові засоби і тісно співпрацюватимуть з data-аналітиками. 

Водночас, споживачі потребуватимуть простого та доступного страхового сервісу без бюрократії, що поставить перед страховиками питання радикального покращення клієнтського досвіду. Страхування майбутнього – це страхування у смартфоні, де будь-яка заявка чи претензія обробляється за лічені хвилини у будь-який час доби. 

Цей загальносвітовий тренд є актуальним і для України. Електронний продаж полісів ОСАЦВ у нас дозволили ще у 2017 році, перший етап диджиталізації страхування йде повним ходом. Сьогодні більшість великих українських страховиків або випустили свої новаторські цифрові продукти, або ведуть таку розробку. До одного з таких проектів причетна, зокрема, і наша команда.

Для української страхової індустрії впровадження практик Big Data та машинних алгоритмів подвійно актуальне, адже й без того складний актуарний аналіз у нас ускладнюється непередбачуваним характером військових загроз, які не зникнуть навіть після поразки Росії у нинішній війні. Невипадково найуспішніший на сьогодні страховий стартап Lemonade виник у Ізраїлі, який вічно захищає свої кордони від сусідів. 

Українським страховикам вже сьогодні варто вибудовувати довгострокові стратегії свого розвитку з прицілом на діджитал: розвивати технічні компетенції у своїх командах, залучати для консультацій фахівців з data-аналізу, шукати партнерів із досвідом розробки цифрових продуктів для страхування, здатних реалізувати продукти на основі ІІ та машинних алгоритмів . В іншому випадку страховики ризикують "проспати" революцію, яка змінить саму суть цієї галузі.