Казахстанский портал о страховании,
12 января 2026 г.
Искусственный интеллект в страховании: как ИИ меняет управление страховыми случаями 182 просмотра
Рынок страховых решений на основе искусственного интеллекта продолжает быстро расти. По прогнозам, его объем превысит $10 млрд уже в 2025 году, что отражает не только интерес страховщиков к новым технологиям, но и необходимость более эффективного использования ИИ в условиях роста объемов данных, усложнения рисков и давления на операционные расходы.
Если на ранних этапах ИИ в страховании рассматривался преимущественно как экспериментальный инструмент, сегодня он все чаще становится частью базовых процессов — от андеррайтинга и урегулирования убытков до выявления мошенничества и повышения качества обслуживания клиентов. Особенно заметна трансформация в сегменте управления страховыми случаями, где скорость, точность и контроль затрат имеют критическое значение.
Прогнозирование и сортировка страховых случаев
Одним из ключевых преимуществ ИИ в управлении страховыми случаями является способность работать с большими массивами неструктурированных и исторических данных. Такие данные часто содержат скрытые закономерности, которые сложно выявить при ручной обработке.
По мнению Майка Квинара, старшего вице-президента по разработке продуктов компании Mitchell (Enlyte), ИИ способен на ранней стадии определить, какие страховые случаи требуют повышенного внимания или специализированного вмешательства. Это позволяет специалистам по урегулированию не реагировать постфактум, а действовать проактивно, снижая риск затяжных и дорогостоящих процессов.
Прогностическая аналитика на основе ИИ также используется для формирования более точных и индивидуализированных планов лечения в страховании от несчастных случаев и профессиональных заболеваний. Учет сопутствующих диагнозов и медицинских факторов позволяет более реалистично прогнозировать сроки восстановления, избегая задержек и перерасхода средств.
Виртуальные ассистенты и поддержка специалистов по урегулированию
Еще одним направлением развития являются виртуальные ассистенты на базе ИИ. Такие решения способны собирать и обрабатывать большие объемы данных по страховым случаям, структурировать информацию и формировать рекомендации для специалистов.
Основная ценность этих инструментов заключается в автоматизации рутинных операций. Освобождая время сотрудников от механической обработки данных, ИИ позволяет сосредоточиться на более сложных задачах, требующих профессионального суждения, опыта и эмпатии. При этом аналитические возможности становятся доступными не только ИТ-специалистам, но и профильным экспертам без технического образования.
ИИ-ассистенты позволяют работать с данными в формате диалога, запрашивая аналитику в реальном времени. Такой подход существенно повышает прозрачность процессов и скорость принятия решений, но при этом не отменяет ключевую роль человека в финальном контроле.
Медицинская документация и принцип «доверяй, но проверяй»
Особое значение ИИ приобретает при работе с медицинскими документами в страховании автогражданской ответственности, страховании от несчастных случаев и профессиональных рисков. Большие объемы медицинских записей традиционно создают высокую нагрузку на специалистов и увеличивают риск ошибок.
Решения на основе ИИ позволяют преобразовывать массивную медицинскую документацию в краткие, структурированные и практичные резюме, ориентированные на задачи урегулирования страховых случаев. Это ускоряет оценку претензий и снижает вероятность упущения критически важных деталей.
При этом ключевым остается человеческий контроль. Экспертная клиническая проверка результатов работы ИИ позволяет минимизировать риски, связанные с автоматическими выводами, особенно в сложных и высокорисковых страховых случаях. Такой подход отражает базовый принцип ответственного внедрения ИИ — «доверяй, но проверяй».
Выявление мошенничества и соблюдение регулирования
Выявление страхового мошенничества считается одним из наиболее перспективных применений искусственного интеллекта. Анализ шаблонов выставления счетов, повторяющихся процедур и нетипичных временных кодов позволяет выявлять потенциальные злоупотребления, на которые ранее уходили месяцы аналитической работы.
ИИ дает специалистам возможность задавать открытые вопросы к данным и последовательно уточнять гипотезы, что радикально расширяет инструментарий борьбы с мошенничеством. Вместе с тем рост роли ИИ усиливает требования к соблюдению нормативных стандартов.
Регуляторы, включая Национальную ассоциацию страховых комиссаров США, подчеркивают необходимость прозрачности, подотчетности и справедливости при разработке и использовании ИИ-решений. Эти принципы становятся особенно актуальными по мере того, как автоматизированные системы начинают влиять на принятие решений по страховым случаям.
Может ли ИИ заменить человека в страховании?
Несмотря на быстрый прогресс, ИИ не рассматривается как полноценная замена человеку в страховании. Его роль заключается в поддержке и усилении профессиональных компетенций, а не в их вытеснении.
Наиболее эффективной стратегией внедрения считается поэтапный подход, при котором ИИ сначала используется для решения четко определенных задач и только затем масштабируется. В сфере урегулирования убытков, медицинских решений и оценки рисков окончательное слово по-прежнему должно оставаться за специалистом.
Искусственный интеллект становится сложным помощником, работающим в фоновом режиме и подчиненным человеческому опыту, критическому мышлению и ответственности. Именно такой баланс технологий и профессионального суждения формирует устойчивую модель развития страховой отрасли в ближайшие годы.
Подготовлено порталом AllInsurance.kz
Вся пресса за 12 января 2026 г.
Смотрите другие материалы по этой тематике: За рубежом, Умное страхование, телематика, Хайтек и инновации
| В материале упоминаются: |
Компании, организации:
|
|
 |
|
Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте
|
|
 |
Архив прессы
|
|
|
 |
Текущая пресса
 |
| |
20 марта 2026 г.

|
|
Медвестник, 20 марта 2026 г.
Минздрав РФ изучит возможность включения в ОМС профессиональной гигиены полости рта детям

|
|
Парламентская газета, 20 марта 2026 г.
Штрафовать водителей за отсутствие ОСАГО по камерам будут не чаще раза в сутки

|
|
Труд, 20 марта 2026 г.
Страхуем свой карман. Дорого

|
|
Финмаркет, 20 марта 2026 г.
В 2025 году сборы по страхованию имущества физлиц в РФ увеличились на 8,5%, выплаты снизились на 12,9%

|
|
Финмаркет, 20 марта 2026 г.
В РФ сборы по страхованию имущества юрлиц выросли в прошлом году на 12,9%, выплаты - на 0,7%

|
|
Амител, Барнаул, 20 марта 2026 г.
Водители без ОСАГО могут принести бюджету России 3,2 млрд рублей в день

|
|
Деловой квартал-Санкт-Петербург, 20 марта 2026 г.
Петербургские власти застрахуют госслужащих и их семьи за 358 миллионов

|
|
МК в Казани, 20 марта 2026 г.
Казанцы, по опросам, выбирают страховки на путешествия и здоровье

|
|
Нижегородская правда, 20 марта 2026 г.
Нижегородские депутаты поддержали увеличение страховых выплат по ОСАГО

|
|
РИАМО, 20 марта 2026 г.
В России расширяются страховки для арендодателей, сдающих посуточное жилье

|
|
Комсомольская правда, 20 марта 2026 г.
РСА зафиксировал подорожание ремонта автомобилей: что к чему

|
|
МК в Новосибирске, 20 марта 2026 г.
В Новосибирской области снизят стоимость ОСАГО

|
|
Коммерсантъ-Новосибирск, 20 марта 2026 г.
НСА создал оперштаб для помощи застрахованным животноводам Новосибирской области

|
|
Казахстанский портал о страховании, 20 марта 2026 г.
Страховщики призывают лидеров ЕС принять реальный пакет мер по упрощению законодательства в сфере финансовых услуг

|
|
УралБизнесКонсалтинг, Екатеринбург, 20 марта 2026 г.
Российский страховой рынок сместился в сторону краткосрочных полисов

|
|
РБК (RBC.ru), 20 марта 2026 г.
Минздрав прорабатывает включение в ОМС профгигиены полости рта для детей

|
|
Казахстанский портал о страховании, 20 марта 2026 г.
Fitch: отмена страхования военных рисков в Персидском заливе усиливает давление на специализированных морских страховщиков США

|
 Остальные материалы за 20 марта 2026 г. |
 Самое главное
 Найти
: по изданию
, по теме
, за период
 Получать: на e-mail, на свой сайт
|
|
|
|
|
|