Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Ведомости, 2 марта 2026 г.

Страховка от ИИ

Бизнес начинает осознавать искусственный интеллект как риск

90 просмотров

2025 год стал моментом, когда искусственный интеллект (ИИ) окончательно вышел из статуса экспериментальной технологии и превратился в повседневный инструмент как для частных лиц, так и для бизнеса. Эйфория сменилась более трезвой оценкой реальных эффектов. Разговор все чаще идет не о возможностях, а о рисках – и далеко не только о кибербезопасности и мошенничестве.

ИИ активно поддерживается на самом высоком уровне. Президент Владимир Путин говорит о необходимости мирового лидерства страны в сфере применения ИИ. Премьер-министр Михаил Мишустин подчеркивает потенциал технологии для роста эффективности целых отраслей экономики. Глава Банка России Эльвира Набиуллина отмечает возможности ИИ для развития финансовой системы. Минцифры готовит эксперименты по внедрению генеративного ИИ в госуправление.

На этом фоне бизнесу сложно оставаться в стороне. Сегодня ИИ уже общается с клиентами через чат-боты, анализирует договоры и формирует правовые позиции, проверяет финансовую отчетность, управляет складской логистикой. На производствах ИИ прогнозирует поломки оборудования, управляет производственными линиями, контролирует качество выпускаемой продукции. ИИ перестал быть вспомогательным инструментом и становится полноценным участником принятия бизнес-решений.

Логика кажется безупречной: человек передает решение машине, которая считает быстрее, точнее и, как принято считать, беспристрастнее. Однако именно здесь возникают ключевые вопросы: что именно лежит в основе этого решения и кто за него отвечает?

Ответственность за ошибки ИИ сегодня размыта. Если происходит авария автопилота, медицинская ошибка или сбой в управлении производством, неочевидно, кто несет ответственность: конечный пользователь, разработчик, компания или сам алгоритм.

Государство подчеркивает необходимость персональной ответственности за решения, принятые с участием ИИ. Но современные модели настолько сложны, что проверить их работу и воспроизвести логику принятия решений зачастую невозможно. Даже разработчики часто не могут объяснить, каким образом система пришла к конкретному выводу. По сути, ИИ превращается в «черный ящик». Эта непрозрачность подрывает доверие к технологии и не позволяет полагаться на ее решения со стопроцентной уверенностью.

Отдельной проблемой становятся так называемые галлюцинации ИИ. Нейросеть не «думает» в человеческом смысле, а формирует ответ из фрагментов ранее полученной информации. В результате она может уверенно и логично выдавать полностью ложный результат. Ситуацию усугубляет качество данных. Ошибки при оцифровке, устаревшая информация и некорректные выборки напрямую влияют на итог. В профессиональной среде широко используется адаптированная американскими математиками русская поговорка «Что посеешь, то и пожнешь», описанная формулой GIGO – garbage in, garbage out («мусор на входе – мусор на выходе»).

Если посмотреть на корпоративные карты рисков, то главным разочарованием многих собственников и управленцев в ИИ является недополученный экономический эффект от его внедрения. По данным MIT, до 95% компаний, инвестировавших в проекты генеративного ИИ, не получили значимого финансового результата. Исследования Gartner показывают, что к 2027 г. более 40% проектов с ИИ-агентами будут закрыты из за растущих затрат, неочевидной бизнес ценности или недостаточного контроля рисков. Работодатели, сократившие персонал «в пользу ИИ», в ряде случаев вынуждены возвращать сотрудников, чтобы вывести бизнес из операционного кризиса.

Компании все чаще фиксируют вероятность прямого имущественного ущерба вследствие ошибок ИИ, включая остановку производства, порчу продукции, ошибки в расчетах и управлении финансами, некорректные выплаты. Добавим критические ошибки в управлении транспортом и даже введение инвесторов в заблуждение при подготовке проспектов эмиссии.

Если обратиться к одному из традиционных инструментов снижения рисков – страхованию, то и здесь пока много серых зон. Хотя страховщики могут быть одними из первых, кто сталкивается с рисками использования ИИ (интегрируя его в корневые процессы, включая андеррайтинг), отдельного страхового продукта для покрытия этих бизнес-рисков сегодня не существует.

ОСАГО стало первым страховым продуктом, предусматривающим специальные условия для участников экспериментального правового режима в сфере цифровых инноваций. Но в большинстве других видов страхования выплаты при ущербе, вызванном решениями ИИ, будут зависеть исключительно от формулировок договора, а в ряде случаев – от решения суда.

Рыночный опыт показывает: по мере осознания рисков они выделяются в отдельный кластер и постепенно исключаются из стандартного покрытия. Государство осознает наличие серых зон. Закон № 258-ФЗ об экспериментальных правовых режимах предусматривает включение условий страхования для участников цифровых экспериментов. Но конкретные требования к такому страхованию пока не опубликованы. Логичным шагом становится формирование отдельного страхового направления – страхования рисков использования ИИ.

Первым продуктом может стать страхование ответственности разработчиков, интеграторов и пользователей ИИ, покрывающее имущественные интересы, связанные с риском причинения вреда жизни, здоровью или имуществу третьих лиц. Расширение покрытия на интеграторов и пользователей особенно актуально при использовании нейросетей, разработанных поставщиками из недружественных юрисдикций, где взыскание убытков невозможно.

Поскольку страхование ответственности не покрывает ущерб собственному имуществу застрахованного, вторым продуктом может стать страхование убытков, вызванных ошибками ИИ, для защиты от потерь вследствие непредвиденных негативных действий алгоритмов.

Отдельное направление – страхование рисков потери дохода из-за внедрения ИИ. Такой продукт может быть ориентирован на физических лиц и дополнять существующее страхование от потери дохода за счет долгосрочного покрытия и сервисных опций, включая переобучение в рамках страхового периода.

Каковы дальнейшие действия участников рынка? Формирование новой линейки страховых продуктов для бизнеса, связанной с еще не полностью осознанными рисками, требует в том числе дополнительных инвестиций и внимания со стороны государства.

Для полноценного андеррайтинга необходимо несколько условий. Развитие у страховщиков экспертизы по оценке зрелости ИИ-моделей и доступ к статистике, сосредоточенной у крупнейших IT-игроков. Поддержка Банка России (в части перестраховочной емкости РНПК) и участие Минцифры в формировании требований к условиям страхового покрытия. Первые подобные полисы неизбежно будут дорогими, а покрытие – ограниченным. Но именно страхование способно превратить этот «черный ящик» из источника неопределенности в управляемый риск и сформировать культуру ответственного внедрения ИИ.

Сергей БИРЮКОВ,
директор лаборатории «Центр изучения евразийского пространства» СИУ-РАНХиГС, Новосибирск

В материале упоминаются: Компании, организации: Российская Национальная Перестраховочная Компания (РНПК) 1437 Центральный банк Российской Федерации (Центробанк, Банк России, ЦБ РФ) 37796 Персоны: Набиуллина Эльвира Сахипзадовна

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 »