Цифровизация страхования

За последние несколько лет рынок InsurTech прошел через несколько крупных изменений. В первую очередь стали другими сами продажи страховых продуктов: онлайн-оформление полисов, автоматический андеррайтинг (оценка страховых рисков и стоимости полиса), KYC (процедура верификации) и дистанционные продажи больше не воспринимаются как инновация.

Многие страховые продукты сегодня можно оформить полностью онлайн за несколько минут — без бумажных документов, личных встреч и ручной проверки данных. Это особенно заметно в сегменте ОСАГО: если в 2019 году только около 23% автовладельцев покупали электронные полисы, то сегодня онлайн оформляется уже 60–65% договоров. Высокая доля онлайн-продаж (более 50%) также наблюдается в ипотечном и туристическом страховании, где полисы все чаще встраиваются прямо в цифровой пользовательский сценарий.

Сильно изменилось и урегулирование страховых случаев — раньше именно этот сегмент вызывал у клиентов больше всего негатива из-за долгого ожидания и сложного процесса подачи документов.

Теперь часть страховых случаев обрабатывается автоматически: AI может отправить заявление и фотографии через приложение, а алгоритмы помогают проверить документы, оценить ущерб и выявить признаки мошенничества.

В результате оформление и получение выплат занимают значительно меньше времени. Например, в простых страховых случаях (ДТП без пострадавших) доля автоматического или полуавтоматического урегулирования уже достигает 60–70%.

Персонализированная цена полиса

Один из ключевых трендов — переход к динамическому ценообразованию полисов. Классическая модель, в которой стоимость страховки рассчитывалась по ограниченному набору параметров (возрасту, полу, региону проживания и стажу), постепенно уступает место более гибким моделям, учитывающим поведение пользователя в реальном времени.

Например, в сфере автострахования телематические устройства анализируют стиль вождения: скорость, резкость торможения, маршруты и время поездок. Эти данные собираются через встроенные системы автомобиля, специальные датчики или смартфон пользователя и помогают страховщику оценивать риск конкретного водителя, а не усредненной группы клиентов. В результате аккуратный водитель может получить более выгодный тариф, и стоимость полиса для него может снизиться на 10–20% относительно базовой ставки.

В Великобритании и США это уже массовый продукт. В Рос тасиикие модели тестируют и развивают, например, «Ингосстрах», «АльфаСтрахование» и ряд других крупных игроков. При этом в нашей стране телематика пока не встроена в обязательную систему расчета ОСАГО и используется отдельными страховыми компаниями в рамках ценовой конкуренции.

Страхование постепенно переходит от компенсации ущерба к управлению рисками и предотвращению страховых случаев.

Big Data и AI в андеррайтинге

Динамическое ценообразование стало возможным во многом благодаря AI. Технология позволяет страховщикам анализировать тысячи параметров одновременно и точнее оценивать вероятность страхового случая для конкретного пользователя.

В основе этого подхода лежат big data — большие массивы данных, которые страховые компании собирают из цифровых сервисов, мобильных приложений, IoT-систем, телематических устройств, истории выплат и других источников. Эти данные агрегируются и обрабатываются AI-моделями, которые помогают быстрее принимать решения, выявлять подозрительные паттерны и снижать стоимость ошибок при оценке рисков.

Классический андеррайтинг опирается только на базовые факторы: возраст и стаж водителя, регион регистрации, мощность автомобиля, историю страховых случаев и марку машины. AI, в свою очередь, одновременно анализирует сотни параметров, находит взаимосвязи между ними, а также учитывает поведенческие и внешние данные, например время поездок, пробег, наличие штрафов и даже погодные условия в регионе. Это меняет логику страховщиков: компании начинают не только компенсировать ущерб, но и прогнозировать вероятность страхового случая заранее за счет поиска и взвешивания рисков.

Например, компания Zesty.ai использует спутниковые снимки и ML для анализа природных угроз (вероятности пожаров, наводнений и других рисков), влияющих на страхование недвижимости. Это позволяет оценивать риск не по усредненной статистике региона, а на основании реальных данных о конкретной локации и доме.

На российском рынке AI также постепенно переходит из стадии пилотов в рабочие процессы. В «Росгосстрахе» AI-модель обрабатывает типовые запросы по спецкотировкам каско. Роботизированный андеррайтер отвечает примерно за 15 минут, работает круглосуточно и показывает сопоставимый с сотрудниками уровень согласований. Благодаря этому стандартные кейсы обрабатываются быстрее, а специалисты могут сосредоточиться на более сложных запросах.

Новые виды страхования

Развитие цифровой среды формирует новые типы рисков и форматы страхования.

Один из самых быстрорастущих сегментов — киберстрахование. По данным Сбера, 82% компаний МСБ столкнулись с киберинцидентами за 2025 год. На этом фоне компании все чаще включают киберполисы в обязательный контур риск-менеджмента. При этом цифровые угрозы становятся заметнее и для физических лиц: растет спрос на защиту персональных данных и цифровых сервисов от взломов и мошенничества. Поэтому финансовые платформы встраивают защиту аккаунтов и цифровых активов в подписки и экосистемные сервисы.

Важно упомянуть, что подписочная модель страхования становится более популярной среди пользователей. Вместо полноценного годового полиса пользователь оплачивает регулярную подписку с возможностью быстро подключать, отключать или изменить параметры страховой защиты в зависимости от ситуации. Такой формат уже появляется в страховании техники, автомобилей и цифровых сервисов.

Также набирают обороты микрострахование и on-demand-полисы: пользователям все чаще нужна страховка не на год, а под конкретный сценарий. Полис на один перелет, на день аренды или на конкретную вещь стал возможен благодаря технологиям: оформление, проверка данных и выпуск страховки автоматизируются, поэтому страховщикам теперь выгодно работать даже с небольшими и краткосрочными продуктами. Это уже отражается в пользовательском поведении. По данным Банки.ру, пользователи все чаще выбирают короткие полисы и гибкие форматы страхования, оформляя защиту на конкретный период, в том числе по подписке.

Еще один важный тренд — embedded insurance, или встроенное страхование. В таком формате полис оформляется прямо в момент покупки товара или услуги. Например, страховка квартиры появляется при оформлении ипотеки, защита техники — при ее покупке, каско — при аренде автомобиля.

Однако одним из самых недооцененных направлений остается страхование для самозанятых и гиг-экономики. В России около 15 млн людей работают вне классических корпоративных моделей, но существующие страховые продукты часто не учитывают специфику их занятости, доходов и нестабильного графика. Таким пользователям нужны более гибкие полисы — например, с краткосрочным покрытием, плавающей стоимостью или возможностью быстро подключать и отключать страховку под конкретный сценарий работы. Однако рынок пока только начинает двигаться в эту сторону.

Изменения в модели рынка и запросах клиентов

В перспективе страхование все больше движется к модели невидимого сервиса, когда пользователь перестает взаимодействовать со страховщиком напрямую и получает встроенную защиту внутри банковского приложения, маркетплейса, экосистемы или подписки.

Для классических страховых компаний это означает риск потерять прямой контакт с клиентом, тогда как клиентский опыт и данные остаются у платформы, встроившей страхование в свой сервис.

Однако полного перехода к экосистемной модели в ближайшие годы не произойдет. Наоборот, часть пользователей начинает внимательнее сравнивать условия и искать более прозрачные предложения. На фоне роста встроенных страховок спрос на независимые платформы и сервисы сравнения может только увеличиться. Именно баланс между технологиями, удобством и доверием во многом определит развитие рынка в ближайшие годы.