Марина Авдєєва, Арсенал Страхування
Штучний розум вже не виступає як дослідження для страхового сектору, а став дієвим знаряддям. Співвласниця СК «Арсенал Страхування» Марина Авдєєва ділиться з Delo.ua, як AI зменшує часові затрати клієнта на отримання медичної допомоги, робить автоматизованим андеррайтинг та змінює парадигму взаємодії з клієнтом, одночасно утворюючи нові завдання у сфері відповідальності та безпеки даних.
В яких саме ділових процесах «Арсенал Страхування» наразі використовує штучний інтелект, і котрі з цих ініціатив вже демонструють піддаються вимірюванню результати для підприємства?
– Для «Арсенал Страхування» штучний інтелект є не просто тестовою технологією, а повноцінним інструментом для щоденної діяльності. У компанії розроблена AI-стратегія, а розробкою та впровадженням даних ініціатив займається окремий підрозділ цифрових перетворень, який несе відповідальність за R&D та інтегрування технологій у ключові ділові процеси.
Одним із прикладів впровадження штучного інтелекту є сервіс «AI-лікар» у мобільному застосунку з медичного страхування. Це засіб первинної медичної оцінки, який допомагає клієнту швидко розібратися при виникненні симптомів. Користувач вибирає ділянку тіла, вказує симптоми, відповідає на додаткові запитання, після чого система генерує найбільш вірогідний діагноз з точністю близько 87% та рекомендує подальші дії. В середньому, клієнт отримує результат за 2–3 хвилини.
Сервіс включений у повний клієнтський цикл: після отримання попереднього діагнозу користувач може відразу ж записатися до відповідного лікаря, вибрати медичний заклад на карті або отримати онлайн-консультацію, а вся історія лікування завжди доступна у застосунку.
Більше половини користувачів застосунку вже випробували функцію AI-діагностики, що допомогло значно зменшити тривалість шляху від прояву симптомів до початку терапії та знизило навантаження на медичний асистанс.
Інший напрямок використання AI – автострахування. Під час прийняття автомобіля на страхування ми додали сервіс віддаленого автоматизованого огляду авто з використанням технологій Computer Vision. Система обробляє фотографії та відео автомобіля, виявляє за допомогою AI наявні пошкодження і реєструє їх у цифровому форматі без потреби у фізичному огляді. Це скорочує час оформлення угоди, зменшує вплив людського фактору і підвищує прозорість оцінювання стану авто ще до вступу страхового захисту в дію.
В роботі з AI-моделями ми застосовуємо комбінований підхід — поєднуємо використання готових ринкових рішень з індивідуальною розробкою під визначені бізнес-завдання. Дана модель дозволяє оперативно запускати нові сервіси і одночасно гнучко розширювати їх разом з розвитком компанії.
Як використання AI вплинуло на оперативність врегулювання страхових подій і взаємодію зі споживачами? Чи вдалося за допомогою цього зменшити час прийняття рішень або обсяг ручної роботи?
– Головний ефект від впровадження AI ми помічаємо в швидкості комунікації з клієнтом і скороченні обсягу ручних операцій в процесах обслуговування.
У медичному страхуванні сервіс «AI-лікар» по суті став початковою точкою контакту клієнта з системою медичної підтримки. Раніше період від появи симптомів до візиту до лікаря міг займати від одного до декількох днів: клієнту потрібно було зв’язатися з асистансом, описати симптоми, отримати рекомендацію та відшукати зручний медичний заклад. Завдяки AI цей процес суттєво прискорився – попередній аналіз симптомів займає декілька хвилин, після чого клієнт одразу ж отримує рекомендації щодо подальших дій. Це також зменшило кількість випадків самолікування і дозволило швидше реагувати на зміни в стані здоров’я клієнтів. Фактично відбувається перехід до більш профілактичної моделі медицини, де проблеми виявляються на початкових стадіях.
Це не тільки покращує враження клієнтів, а й дозволяє більш раціонально застосовувати ресурси медичного асистансу. Частину початкових звернень зараз обробляє цифровий сервіс, що зменшує навантаження на лікарів-координаторів і дозволяє їм зосередитися на складніших випадках.
У моторному страхуванні застосування AI-аналізу фото та відео автомобілів дозволило полегшити порядок прийняття авто на страхування. Віддалений огляд значно скорочує термін оформлення договору та робить процес простішим для клієнта, оскільки більше не потрібно організовувати окремий фізичний огляд автомобіля.
В більш широкому сенсі, використання AI дає змогу поступово переводити частину звичайних процесів в автоматизований режим. Те, що раніше розширювалося виключно за рахунок збільшення команди, зараз може розширюватися за допомогою технологій – без відповідного збільшення операційних витрат і з більшою швидкістю обробки запитів.
Які небезпеки ви бачите у використанні штучного інтелекту у сфері страхування – зокрема, щодо точності рішень, захисту приватних даних та регуляторних вимог?
– Ми відзначаємо декілька важливих ризиків використання штучного інтелекту в страхуванні.
Перш за все, це питання вірогідності рішень. AI працює на базі статистичних моделей і не може виступати єдиним джерелом остаточного рішення. Тому ми розглядаємо його як додатковий інструмент для попереднього аналізу або систематизації даних, в той час як кінцеві рішення мають залишатися за лікарем або страховим експертом.
По-друге, важливою є безпека особистих даних. В страхуванні, особливо медичному, система оперує з конфіденційною інформацією, тому надзвичайно важливим є анонімізування даних, контроль доступу та дотримання стандартів інформаційної безпеки. При застосуванні нашого AI-лікаря дані вимоги одразу враховувались в структуру рішення: ми зводимо до мінімуму обсяг даних, які обробляються алгоритмами, та застосовуємо технічні та організаційні інструменти їх захисту.
І третій аспект – регуляторні умови. Норми щодо AI у фінансових та медичних сервісах тільки формуються, тому для компаній важливо забезпечувати прозорість алгоритмів, можливість їх перевірки та обов’язкову участь людини у прийнятті важливих рішень.
Які сфери застосування штучного інтелекту в страховій справі ви вважаєте найбільш перспективними в найближчі декілька років – і які ініціативи компанія планує розвивати в подальшому?
– В найближчі роки ми вбачаємо найбільший потенціал AI в повній інтеграції технологій в процеси медичної підтримки, опрацювання документації та андеррайтингу.
Одним із наступних етапів розвитку є використання AI для автоматичної оцінки звернень клієнтів у медичному страхуванні. Сьогодні лікарю-координатору потрібно самостійно перевіряти умови договору, внутрішні положення покриття та медичні протоколи, щоб завірити можливість оплати лікування. Застосування AI дозволить значно пришвидшити цей процес: система може оперативно проаналізувати умови договору та підготувати пропозицію щодо страхового покриття, залишаючи остаточне рішення за спеціалістом.
Ще один важливий напрямок – автоматизоване розпізнавання медичної документації. Мається на увазі обробка виписок, результатів аналізів та інших документів, в тому числі написаних від руки. Такі розробки дозволяють швидше перетворювати медичні дані в структурований цифровий вигляд та прискорюють роботу асистансу. Також у планах – використання AI для транскрибування голосових повідомлень клієнтів у текст, що суттєво спрощує подальший аналіз та опрацювання інформації.
Перспективним напрямом є і використання AI в андеррайтингу, зокрема у страхуванні транспорту. Система матиме можливість автоматично збирати дані з різних джерел – історію страхових випадків, статистику збитковості за маркою та моделлю автомобіля, технічні характеристики транспортного засобу – і формувати аналітичний профіль ризику для андеррайтера. Це дозволить швидше приймати рішення та поступово переходити до більш індивідуалізованого розрахунку тарифів.
Для нас штучний інтелект – це насамперед інструмент підвищення продуктивності. Справжню вигоду отримують ті компанії, які інтегрують його у свої операційні процеси і застосовують як метод робити бізнес швидшим, більш точним та краще масштабованим.
Ви заявляєте, що AI-система може допомагати з попередньою медичною діагностикою. Яким чином перевірялася точність даних алгоритмів і хто несе відповідальність, якщо рекомендація штучного інтелекту виявиться хибною?
– Точність алгоритмів перевірялась і безперервно перевіряється на базі реальних клінічних даних. Пілотне тестування проводилося, зокрема, на основі Львівської залізничної лікарні та приватного діагностичного центру Медіс. Результати, які надавала AI-система після опитування пацієнта, порівнювалися з попередніми діагнозами, які встановлювали лікарі після первинного огляду. Відповідно до результатів такого порівняння, точність алгоритму складала близько 87%. Схожий аналіз проводиться регулярно, і на основі цих даних зараз готується наукова праця.
Водночас важливо розуміти, що AI-лікар в рамках нашого клієнтського потоку, не виступає засобом встановлення остаточного діагнозу. У додатку він виконує, перш за все, інформаційну та навігаційну функцію: допомагає людині краще оцінити можливу серйозність симптомів, зменшити рівень тривоги та швидше направити звернення до відповідного лікаря.
І найголовніше – в нашому випадку АІ не є заміною медичного фахівця. Навпаки, його основна задача полягає в тому, щоб мотивувати пацієнта своєчасно звернутися до лікаря та допомогти лікарю швидше отримати структуровану інформацію щодо симптомів.