Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Казахстанский портал о страховании, 22 декабря 2025 г.

Устаревшие системы в страховании: проблема или источник роста

194 просмотра

На первый взгляд утверждение о том, что устаревшие страховые системы обладают значительным нереализованным потенциалом, может показаться парадоксальным — особенно если оно исходит от основателей insurtech-компаний. Однако за этим подходом стоит глубокая трансформация самой логики цифрового развития страхового рынка, которая формировалась на протяжении последнего десятилетия.

Еще сравнительно недавно страховые технологии ассоциировались с радикальными обещаниями «полного обновления», предполагающими отказ от legacy-платформ и масштабные, дорогостоящие проекты по замене базовых систем. Сегодня этот подход постепенно уходит в прошлое. На смену ему приходит более прагматичная модель, в рамках которой insurtech компании фокусируются не на демонтаже существующей инфраструктуры, а на раскрытии ценности данных и логики, уже заложенных в устаревших системах страховщиков, управляющих агентств и брокеров.

Совместный, поэтапный подход к модернизации позволяет страховым компаниям быстрее выводить продукты на рынок, снижать операционные риски и избегать значительных затрат, связанных с полной заменой ИТ-ландшафта. Именно в этом контексте устаревшие системы перестают быть исключительно «тормозом» инноваций и начинают рассматриваться как актив, который при правильной интеграции может усилить конкурентные позиции бизнеса.

Почему полный демонтаж устаревших систем часто не оправдывает ожиданий

Опыт ведущих участников страхового рынка показывает, что масштабная замена базовых систем далеко не всегда является оптимальным решением. Для многих страховщиков и MGA такие проекты сопряжены с серьезными сбоями в операционной деятельности, ростом регуляторных рисков и временной потерей гибкости бизнеса.

Современные страховые компании вынуждены одновременно решать несколько стратегических задач: разрабатывать новые продукты, выходить на новые рынки, адаптировать каналы продаж, внедрять новые модели андеррайтинга и соответствовать постоянно меняющимся регуляторным требованиям. Большинство устаревших систем изначально не проектировались под такую динамику, что действительно ограничивает скорость изменений. Однако полный отказ от них зачастую лишь усиливает эти проблемы в кратко- и среднесрочной перспективе.

Отдельным фактором давления становится чрезмерная зависимость от ИТ-подразделений. Когда даже незначительные изменения в тарифах, условиях покрытия или продуктовой логике требуют участия разработчиков, бизнес-подразделения сталкиваются с накоплением запросов и длительными циклами согласования. В результате запуск инициатив может откладываться на недели или месяцы, что напрямую влияет на конкурентоспособность.

Наиболее чувствительным остается вопрос данных. Для страхования имущества и ответственности именно данные лежат в основе ценообразования, управления портфелем, перестраховочных расчетов и урегулирования убытков. Тем не менее значительная часть ключевой аналитики по-прежнему хранится в электронных таблицах, которые постепенно превращаются в критически важные, но слабо контролируемые элементы инфраструктуры. Отсутствие автоматизации, разрозненность источников и невозможность работы с данными в режиме реального времени ограничивают управленческие решения и применение ИИ-моделей.

Как извлекать ценность из устаревших систем без их замены

Современные insurtech-подходы показывают, что решение проблем устаревших систем и среды не требует ее вывода из эксплуатации. Напротив, грамотная интеграция позволяет модернизировать процессы, не нарушая устойчивость бизнеса. Ключевыми становятся пять практических направлений.

Первое — отделение продуктовых инноваций от ограничений базовых систем. Современные платформы дают возможность разрабатывать и запускать новые страховые продукты вне основной системы, подключая их к устаревшей платформе через интеграционные слои. Использование no-code (платформы без программирования) и low-code (платформы с минимальным использованием кода) инструментов позволяет бизнес-командам самостоятельно проектировать продукты и тестировать гипотезы без постоянной нагрузки на ИТ-ресурсы, существенно ускоряя время вывода решения на рынок (time-to-market).

Второе — интеграция устаревших данных с цифровыми сервисами. API-архитектура позволяет извлекать данные о полисах, клиентах и рисках из старых систем и использовать их в агентских порталах, клиентских приложениях и цифровых каналах продаж. В ряде случаев даже тарифные модели, существующие в виде электронных таблиц, могут быть преобразованы в API-сервисы, которые подключаются к базовым системам за минимальное время.

Третье — обеспечение непрерывного улучшения через аналитику. Современные аналитические инструменты способны «раскрывать» формулы и взаимосвязи, скрытые в таблицах, визуализируя логику расчетов и обеспечивая прозрачность ключевых показателей. Это создает основу для A/B-тестирования, анализа эффективности продуктов и ускоренного цикла улучшений без потери контроля над качеством данных.

Четвертое — использование ИИ и машинного обучения для работы с существующими данными. Искусственный интеллект требует консолидированных, структурированных данных. Извлечение информации из устаревших систем позволяет обучать модели для поддержки андеррайтинга, автоматизации обслуживания клиентов и внедрения интеллектуальных помощников. Это повышает производительность бизнес-команд и улучшает клиентский опыт без радикального изменения ИТ-архитектуры.

Пятое — поэтапное управление, автоматизация и модернизация. Платформы корпоративного уровня обеспечивают контроль версий, аудит изменений и соответствие регуляторным требованиям. Такой подход снижает операционные и комплаенс-риски, повышает доверие к данным и позволяет двигаться к целевой архитектуре постепенно, не создавая резких разрывов в процессах.

Формирование более гибкой страховой экосистемы

Подход «адаптировать, а не разрушать» приносит эффект не только самим страховщикам, но и всей цепочке создания стоимости. Компании быстрее получают отдачу от инвестиций в цифровую трансформацию, укрепляют регуляторное соответствие и повышают управляемость портфеля. Агенты и брокеры выигрывают за счет ускоренных расчетов, сокращения ручных операций и доступа к более гибким продуктам. Клиенты, в свою очередь, получают более персонализированное взаимодействие и более быстрое обслуживание.

Показательным примером становится сотрудничество insurtech-платформ, позволяющее извлекать тарифные и андеррайтинговые модели из электронных таблиц, предоставлять к ним доступ через API и интегрировать их в системы администрирования полисов. Это устраняет необходимость каждый раз заново воспроизводить логику расчетов и снижает вероятность ошибок, одновременно повышая скорость и точность принятия решений.

Мышление, ориентированное на будущее страхования

По мере активного внедрения ИИ следующая волна технологических изменений в страховании будет связана не с заменой базовых систем, а с расширением возможностей бизнес-команд. Ключевым становится доступ к собственным данным и логике без полной зависимости от ИТ-подразделений.

Современные страховые технологии все чаще отказываются от парадигмы «все или ничего» в пользу сотрудничества и поэтапной модернизации. Такой подход позволяет страховщикам, MGA и брокерам сохранять устойчивость, снижать риски трансформации и одновременно использовать аналитику и ИИ для повышения качества андеррайтинга, управления рисками и обслуживания клиентов.

Подготовлено порталом AllInsurance.kz

Ваше мнение об этом материале:

— Ваше имя
— Ваш email
— Тема

Ваш отзыв (заполняется обязательно):

Укажите код на картинке слева:

Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте

 Подробнее »

Получить код для трансляции заголовков прессы »