Банковское обозрение (Б.О принт, BestPractice-онлайн (40 кейсов в год) + доступ к архиву FinLegal-онлайн)
FinLegal ( FinLegal (раз в полугодие) принт и онлайн (60 кейсов в год) + доступ к архиву (БанкНадзор)
Урегулирование убытков и выплаты клиентам при наступлении страхового случая – одно из наиболее проблемных мест страхования с точки зрения доверия потребителей. Применение технологий искусственного интеллекта в этом процессе позволит страховщикам исключить «человеческий фактор» и свести к минимуму претензии клиентов
Страховые выплаты – своевременные и в полном объеме – это наиболее чувствительный вопрос для любого клиента страховщика и главная ценность любого страхового продукта для потребителя. Если судить по статистике обращений клиентов (как к самим страховщикам, так и к регулятору или финомбудсмену), то их подавляющее большинство касается именно размера страховой выплаты или сроков ремонта при натуральном возмещении.
Сократить количество спорных случаев и повысить эффективность урегулирования убытков может внедрение в этот процесс технологий ИИ. Так, летом этого года ВЦИОМ провел опрос россиян, чтобы выяснить их отношение к технологиям ИИ.
Данные опроса свидетельствуют о доверии людей к ним: положительно на этот вопрос ответили 48% респондентов, отрицательно высказалось 42% опрошенных, остальные еще не определились в своем отношении к ИИ.
Примечательно, что в группе молодежи (18-24 года) доверяют ИИ почти 70% россиян.
Исследование также показало, что около половины наших сограждан (44%) считают, что использование ИИ в сфере государственного и городского управления позволит принимать более справедливые решения. Ключевое слово – справедливые. То есть люди готовы согласиться с тем или иным решением, влияющим на их жизнь, если при его принятии будет исключен «человеческий фактор».
Это принципиальный момент применительно к использованию ИИ в страховании. Сегодня эти технологии в большей степени касаются внутренних процессов компании: с их помощью страховщики точнее тарифицируют клиентов, противодействуют страховому мошенничеству, организуют документооборот и так далее. Тем не менее, ИИ уже применяется страховыми компаниями и в процессе урегулирования убытков, по крайней мере, на некоторых этапах этого процесса (приём и первичная проверка заявлений, помощь в осмотре поврежденного имущества и оценки ущерба и т.д). Существующие сегодня решения в этой области уже позволяют, например, добиться точности анализа повреждений при ДТП по фотоматериалам в 97% случаев, причем, в отличие от осмотра «живыми» экспертами это занимает несколько минут.
Однако на пути к будущему по формуле «вкалывают роботы, счастлив человек», есть определенные сложности, которые пока не позволяют утверждать, что в дальнейшем весь клиентский путь в урегулировании убытков будет отдан на откуп ИИ. Главное – «машина» должна иметь большой статистический материал для обучения. Условно говоря, ИИ не сможет адекватно оценить ущерб, если он произошел в отношении какого-либо редкого объекта. Также не стоит забывать, что искусственный интеллект должен отсеивать и мошенников. По данным ВСС, в первом полугодии 2021 года страховыми компаниями было направлено в правоохранительные органы 4,8 тыс. заявлений по фактам мошенничества, общим объемом более чем на 2,5 млрд рублей. Так, только в сегменте автокаско сумма заявленного страховщиками ущерба составила 588 млн рублей.
Именно поэтому автоматическое урегулирование убытков сегодня возможно только в массовых видах страхования, где компаниями накоплена необходимая информация как по страховым случаям, так и мошенничеству.
Ситуацию осложняет отсутствие единой для всего рынка базы по страховому мошенничеству, о необходимости появления которой много говорится в последние годы.
Так что автоматизация страховых выплат пока остается уделом крупнейших компаний, и дело даже не в стоимости подобных решений и их внедрения, которая со временем очевидно будет снижаться. Технологически рынок находится в высокой степени готовности к страховым выплатам на полной «удалёнке», но страховщикам требуется более глубокая интеграция с существующими государственными базами данных, чтобы информация из них «подтягивалась» в автоматическом режиме.
Итоговым результатом внедрения искусственного интеллекта станет практически мгновенное оформление страховых выплат. Опыт, например, страховщика Lemonade наглядно показывает, что это дело уже не ближайшего будущего, но настоящего. Помимо того, что технологи ИИ повышают скорость и эффективность урегулирования страховых случаев, они же работают и на рост доверия клиентов к итоговому результату. «Машина» не может действовать субъективно, она анализирует исключительно существующие факты безо всякой эмоциональной окраски. Беспристрастность решений – главное достоинство ИИ в глазах клиентов.
2024 год многие называют временем вкладчика из-за сохраняющихся привлекательных условий по депозитам благодаря высокой ключевой ставке ЦБ РФ. В чем именно хранить свои сбережения и как правильно рассчитать доходность, стоит ли опираться только на рублевые инструменты и есть ли альтернатива в иностранной валюте, «Б.О» рассказал начальник управления по работе с состоятельными клиентами «Привилегии ВТБ» Дмитрий Кобяков
Много говорилось о том, как использование микросервисных решений для банков увеличивает производительность, ускоряет вывод новых бизнес-продуктов на рынок и помогает банкам стать по-настоящему цифровыми. В сложившихся реалиях ЦБ уделяет повышенное внимание стабильности критической инфраструктуры, к которой относится и банковская. Поэтому возникает серьезный вопрос: как поведут себя «модные» микросервисы в случае серьезных сбоев? Сможет ли банк сохранить требуемую регулятором непрерывность предоставления услуг?
Основатель Международного онлайн-университета инвестиций, инвестиционный советник Юлия Кузнецова в интервью генеральному директору АЦ «БизнесДром» Павлу Самиеву рассказала о своих прогнозах развития финансового рынка, начавшемся буме первичных размещений, рисках и возможностях сегмента высокодоходных облигаций (ВДО) и инвестициях в недвижимость