МОСКВА, 2 сен — ПРАЙМ, Маргарита Горчакова. Искусственный ум (ИИ) и машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) обширно вводят страховщики за рубежом, а в крайние пару лет – и в Рф. Как поведали РИА Анонсы исследователи и специалисты из страховых и ИТ-компаний, эти технологии помогают найти лучший тариф, резвее урегулировать убытки, биться с мошенничеством и оставаться на связи с клиентом.
Пока что ИИ применяется в Рф в наименьшей степени, чем остальные цифровые решения – такие, к примеру, как телематика либо big data, сказал управляющий департамента страхования и экономики социальной сферы Денежного института Александр Цыганов. По его подсчетам, ИИ на данный момент находится в действиях у 30% русских страховщиков.
Искусственный ум нужен в первую очередь там, где требуется обработка огромных размеров данных, а если идет речь о страховании – означает, фактически всюду, отметил в свою очередь директор по отраслевым решениям компании КРОК в страховании Андрей Крупнов.
«Первыми его взяли на вооружение андеррайтеры, которых конкурентность мотивирует употреблять самые передовые решения для очень четкой оценки рисков и селекции ранцев. В остальных страховых бизнес-процессах решения на базе ИИ интенсивно тестируются, пилотируются, а в более передовых компаниях — уже работают», — объяснил Крупнов.
Эта разработка уже на данный момент помогает на базе цифрового профиля клиента подбирать рациональные варианты страхования, предсказывать кросс-продажи, рассылать персонализированные извещения клиентам, добавил директор управления продаж товаров и сервисов Softline Александр Рожков. Он привел в пример «умное» автострахование, которое существует на рынке уже пару лет и в базе которого лежит постоянный пересмотр тарифа в зависимости от стиля вождения клиента.
ПРЕДСКАЗАТЬ
Одним из самых ярчайших примеров использования искусственного ума вправду именуют корректировку тарифа под всякого клиента. Как растолковал управляющий проектного кабинета компании Agima Миша Дырма, при оформлении полиса обученная система с помощью огромного количества метрик и ретроспективных данных может сказать, стоит повысить либо снизить тариф для определенного пользователя.
Прогнозирование рисков и цен – это задачки, для решения которых изучается масса характеристик, гласит управляющий группы машинного обучения «Инфосистемы Джет» Ярослав Шмулев. Так, при оценке рисков в автостраховании учитывают водительский стаж, время года, историю клиента, социальные причины, ситуацию в городке, а при предназначении цены добавляют состояние рынка, уровень зарплат в городке, прогноз оттока клиентов, чтоб стоимость была равновесной.
По подсчетам Цыганова из Финуниверситета, 50% страховщиков оценивают опасности на шаге заключения контракта с помощью технологий огромных баз данных и 20% — с внедрением искусственного ума. Не считая того, по его словам, 20% русских страховщиков употребляют ИИ, чтоб пресечь страховое мошенничество. Это еще одна большая роль данной нам технологии, которую выделили опрошенные агентством специалисты.
ПОБЕДИТЬ МОШЕННИКОВ
Шмулев из «Инфосистем Джет» отметил, что модели удачно распознают ситуации, когда злоумышленники пробуют одурачить страховую компанию, подстраивая страховой вариант. В итоге это помогает компаниям понизить утраты и зависимость от профессионалов, расследующих эти действия.
Заместитель председателя совета директоров ГК «ХайТэк» Сергей Темных тоже отмечает, что большего денежного эффекта от ИИ в страховании можно достигнуть конкретно в этом секторе.
«Разработка дозволяет выслеживать модели жульнического поведения, дистанционно оценивать стоимость повреждений, приобретенных в итоге злосчастного варианта, моделировать и отмечать неявные факты, происшествия и условия страхового варианта методом выявления некорректностей, неочевидных для людского разума», — объяснил он.
УРЕГУЛИРОВАТЬ
Как отмечает старший менеджер по работе с денежным сектором Accenture в Рф Егор Викторов, в урегулировании у ИИ значимый потенциал: компании пробуют улучшить расходы, отдав рутинную работу «в руки» новейших технологий. По опыту глобальной практики Accenture, благодаря технологиям страховщики смогли уменьшить время на урегулирование убытков до нескольких дней и уменьшить расходы в границах 10% от всех трат на урегулирование.
Не считая того, этот пункт тесновато связан с борьбой с жуликами. Как увидел генеральный директор «Манго страхование» Павел Конев, страховщики сберегают, обнаруживая жуликов и оставляя их без выплат; для добросовестных же клиентов компании с помощью ИИ могут упростить функцию выплаты.
В конце концов, в будущем высочайшие технологии сумеют совершенно предупредить страховой вариант либо понизить его тяжесть, считает эксперт. Конев приводит в пример Китай, где в датчики кара встраивают компьютерное зрение, а оно обнаруживает рисковое поведение водителя (запираются глаза, начал писать смс, закурил и так дальше) и здесь же говорит о поджидающей угрозы, за счет этого количество ДТП (Дорожно-транспортное происшествие (автоавария, автокатастрофа) — событие, возникшее в процессе движения по дороге транспортного средства и с его участием, при котором погибли или пострадали люди, повреждены транспортные средства, сооружения, грузы, либо причинён иной материальный ущерб) со смертельным финалом значительно понижается.
ПОДДЕРЖАТЬ КОНТАКТ С КЛИЕНТОМ
«К искусственному уму также можно отнести развитие разных голосовых и чат-ботов, применяемых в контактных центрах и телемаркетинге. Решения в данной нам сфере стают все наиболее всеохватывающими и разрешают заавтоматизировать сложные сценарии общения с клиентами», — считает директор департамента информационных технологий страховой компании «Согласие» Сергей Ковалев.
Технологию разговорного искусственного ума можно ввести в интерактивную голосовую систему и расширить область использования чат-ботов, соглашается управляющий управления риск-менеджмента СК «Росгосстрах Жизнь» Алексей Кожанов. Он сказал о технологии IVR – боте, который «отвечает» клиенту по телефону на базисные вопросцы.
На технологии обработки естественного языка сделал упор также основоположник и глава chatme.ai Сергей Шлыков. Она не лишь транскрибирует диалоги агентов с клиентами, на которых позже учится чат-бот, но и, снова же, помогает выделить в документах признаки страхового мошенничества.
Начальник отдела страхования «Байкал-Сервис ТК» Светлана Лемешева заключила, что разработка сумеет повысить скорость обслуживания клиентов. Она отметила, что в ряде государств решение по страховому случаю принимается за три часа, тогда как в Рф этот период может растянуться на две недельки.
ЗАДАЧИ НА СДАЧУ
Ведущий аналитик компании «Иннодата» Дмитрий Раевский именовал еще несколько методов употреблять ИИ в страховании: для прогнозирования спроса и оттока клиентов, для советы остальных страховых услуг и даже для расчета вероятной прибыли от клиента.
Рожков из Softline добавил к этому определение галлактических снимков для «умного» агрострахования, а директор Института информационных технологий института «Синергия» Станислав Косарев – исключение ошибок, допущенных из-за людского фактора.
«Когда рынок страхования в достаточной степени насытится технологической составляющей, и работа с ИИ и машинным обучением не станет быть конкурентноспособным преимуществом, мы, быстрее всего, увидим сложнейшие решения в межотраслевом плане, где страхование будет одним из частей экосистемы наиболее высочайшего уровня», — резюмирует гендиректор компании Omega-R Алексей Рыбаков.