ЦИФРОВИЗАЦИЯ КАК ФАКТОР УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СТРАХОВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

DIGITALIZATION AS A FACTOR OF SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF AN INSURANCE COMPANY

Anastasia Khramova

Student, Department of Finance, Accounting and Economic Security, Volgograd State University,

Russia, Volgograd

Inna Shor

Scientific Supervisor, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Volgograd State University,

Russia, Volgograd

АННОТАЦИЯ

В настоящей статье рассматривается цифровизация страховых услуг посредством внедрения искусственного интеллекта.

ABSTRACT

This article discusses the digitalization of insurance services through the introduction of artificial intelligence.

Ключевые слова: страхование; искусственный интеллект.

Keywords: insurance; artificial intelligence.

Искусственный интеллект постепенно проникает во все отрасли, и страховой сектор не является исключением. «Это сложная и строго регулируемая отрасль, которая до сих пор медленно внедряла новые технологии» [2, с. 663]. Технология искусственного интеллекта уже начала трансформировать то, как страховщики ведут бизнес, помогая им стать более эффективными и результативными.

Практика применения российскими страховыми организациями искусственного интеллекта представлена в табл. 1.

Таблица 1.

Примеры применения российскими страховыми организациями искусственного интеллекта

Клиенты часто ассоциируют страховой сектор с бумажной волокитой, длительными встречами, заполнением сложных претензий и долгими месяцами ожидания решения. Искусственный интеллект позволяет страховым компаниям радикально изменить этот имидж, адаптируя сервис к стандартам XXI века, сохраняя при этом высокую прозрачность. Это может избавить клиентов от некоторых забот и повысить их доверие к страховой компании. В то же время компании могут использовать искусственный интеллект для стимулирования роста своего бизнеса, снижения рисков и автоматизации различных процессов для снижения общих затрат.

«Искусственный интеллект позволяет страховым компаниям идти в ногу с меняющимися рыночными реалиями и приспосабливаться к развитию секторов, с которыми они тесно связаны, особенно автомобильного» [1, с. 120].

Искусственный интеллект также приведет страховые компании к постепенной цифровизации своих услуг. По сравнению с другими секторами, страховой сектор по-прежнему в значительной степени зависит от бумажной документации и личных встреч. Это проблематично для клиентов, которые нуждаются в немедленной страховке или требуют выплаты, например, находясь за границей. Цифровые платформы, основанные на решениях с искусственным интеллектом, решают эту проблему, обеспечивая безопасную удаленную проверку и обработку претензий для обеих сторон.

Есть три фундаментальные области, в которых инструменты искусственного интеллекта могут произвести революцию в страховой отрасли: обработка претензий, оценка рисков и прогнозирование. Рассмотрим эти направления подробнее.

В традиционной модели весь процесс проверки претензий был бы обязанностью страховых агентов. Даже тем, кто имеет многолетний опыт работы в отрасли, может быть трудно обнаружить мошенничество, особенно менее распространенное. Поскольку мошеннические заявления, как правило, редки по отношению к их общему числу, инженеры по машинному обучению, как правило, используют модели логистической регрессии для их обнаружения. Они могут наиболее эффективно выявлять закономерности. ИИ позволяет анализировать большие массивы данных для выявления закономерностей, которые в противном случае были бы невидимы для людей. Это помогает страховщикам пресекать мошеннические претензии еще до того, как они произойдут, экономя компании много денег.

Страхование – это рискованный бизнес, и искусственный интеллект может помочь выявить эти риски, ускоряя процесс андеррайтинга. Вместо того, чтобы полагаться на личное взаимодействие при оценке рисков, страховщики могут использовать алгоритмы машинного обучения для определения рискованного поведения потенциальных страхователей. Предпосылки риска также могут быть идентифицированы с помощью данных, извлеченных из сообщений, таких как электронная почта, с помощью обработки естественного языка.

Для этой цели модель сначала обучается обнаружению шаблонов с помощью обширного набора данных, содержащего исторические данные о клиентах. Чтобы добиться наиболее точных результатов в прогнозной аналитике для целей андеррайтинга, стоит обратиться к нейронным сетям, которые обеспечивают лучшую точность, чем модели линейной регрессии (если только набор данных достаточно велик).

Помимо выявления факторов риска при страховании полисов, страховые компании могут также использовать прогнозное моделирование для динамического ценообразования. Прогнозирующие модели помогают им изменять цены в соответствии с текущей ситуацией на рынке, а также поведением клиентов.

Применяя искусственный интеллект, страховая компания может снизить вероятность ошибок, которые ставят под угрозу ее финансовую безопасность. Ручная проверка претензий (включая заполненные документы и фотографии) подвержена ошибкам, отнимает много времени и неэффективна - инструменты искусственного интеллекта могут взять на себя центральную часть этого процесса, позволяя страховым агентам сосредоточиться на более сложных и творческих инструментах.

Таким образом, применение искусственного интеллекта приводит к     повышенной производительности; более высокому уровню удовлетворенности клиентов; повышению экономической эффективности; снижению рисков;    уменьшению количества ошибок.

Прежде всего, искусственный интеллект улучшает качество обслуживания клиентов страхователей. Чат–боты могут отвечать на их вопросы 24/7, а алгоритмы ML - обрабатывать их заявки мгновенно, вместо того, чтобы проходить трудоемкую ручную проверку.

Искусственный интеллект трансформирует страховую отрасль, автоматизируя запросы клиентов и обработку претензий. Искусственный интеллект приносит пользу страховщикам, снижая вероятность ошибок, в то время как держатели полисов получают улучшенное обслуживание клиентов. В будущем искусственный интеллект будет играть еще более значительную роль в страховой отрасли, предоставляя дополнительные преимущества как страховщикам, так и держателям полисов.

Список литературы:

1. Ковалев, П. Б. Преимущества и недостатки внедрения цифровых технологий в страховании / П. Б. Ковалев // Современные финансы: проблемы, тенденции, риски : материалы Всероссийской научно-практической конференции : Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 21 мая 2021 года. – Москва: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», 2022. – С. 116-128.
2. Пирогова, Т. В. Применение искусственного интеллекта и технологии блокчейн в страховании / Т. В. Пирогова, М. А. Селиванова // Самоуправление. – 2022. – № 2(130). – С. 661-665.