Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Казахстанский портал о страховании, 5 марта 2026 г.

Искусственный интеллект как новая «фабрика ценности» для страхования

55 просмотров

По оценкам McKinsey & Company, использование искусственного интеллекта может принести страховой отрасли дополнительные $50–70 млрд дохода, прежде всего за счёт роста эффективности и выручки в маркетинге, клиентском обслуживании и разработке программного обеспечения. Важно, что в логике McKinsey это не абстрактная «технологическая перспектива», а экономическая возможность, которая вытекает из устройства самой отрасли.

Страхование давно живёт на данных, но многие процессы остаются ручными и «разорванными» между подразделениями, подрядчиками и каналами продаж. Одновременно растёт давление со стороны сложных рисков — от киберугроз и климатических катастроф до социальных и юридических факторов, которые ускоряют рост выплат. В такой среде компании вынуждены искать способы быстрее принимать решения, точнее оценивать риск и дешевле обслуживать клиентов — и именно здесь искусственный интеллект становится не «дополнением», а новым способом организации работы.

Где именно появляется ценность: логика McKinsey

McKinsey подчёркивает, что страховой сектор обладает структурными особенностями, которые делают внедрение искусственного интеллекта особенно перспективным: это фрагментированные рабочие процессы и обширные хранилища структурированных и неструктурированных данных. У страховщика есть всё: тексты договоров, заявления, экспертные заключения, переписка, записи звонков, фотографии ущерба, медицинские документы, отчёты оценщиков. Но во многих компаниях значительная часть этой информации живёт в разрозненных системах или обрабатывается вручную — что тормозит скорость, удорожает операции и увеличивает риск ошибок.

Поэтому McKinsey описывает развитие искусственного интеллекта как движение по ступеням. Сначала рынок опирался на прогнозную аналитику (например, выявление мошенничества, тарифы, моделирование рисков). Следующая фаза — порождающий искусственный интеллект в документоёмких процессах (оформление и выпуск полисов, обработка обращений, подготовка резюме по материалам дела, ускорение урегулирования). Дальше — автономные помощники, способные вести сквозные процессы: собирать данные, формировать предварительное решение, запускать согласования и готовить документы, передавая человеку сложные случаи и контрольные точки.

При этом McKinsey делает важную оговорку: искусственный интеллект, вероятнее всего, изменит операционные модели, а не «заменит людей целиком». На практике это означает перераспределение работы: рутина уходит в автоматизацию, а специалист концентрируется на сложных случаях, переговорах, исключениях, проверке качества и управленческих решениях.

Деньги следуют за инфраструктурой: куда идёт частный капитал

McKinsey отмечает, что частные инвесторы уже направляют значительные ресурсы в отдельные подсекторы страхования — особенно туда, где можно «упаковать» повышение эффективности в устойчивую экономику бизнеса: каналы продаж и обслуживания, управляющие генеральные агенты, поставщики программного обеспечения, сторонние администраторы.

Даже несмотря на снижение общего объёма сделок в 2025 году, страховой сектор остаётся привлекательным для инвесторов благодаря относительной устойчивости к экономическим циклам. При этом внутри рынка меняется баланс.

По данным McKinsey, примерно 70% всех сделок приходятся на брокеров и посредников, но их доля снизилась примерно на 20% по сравнению с предыдущим годом. Это выглядит как признак того, что рынок консолидации «взрослеет»: инвесторы становятся более избирательными, и простое укрупнение перестаёт быть единственным источником роста стоимости.

На этом фоне управляющие генеральные агенты (MGA*) (их доля около 5% сделок) остаются устойчиво привлекательными, потому что у них, как правило, низкая капиталоёмкость и относительно высокая маржа, поддерживаемая специализацией и собственной экспертизой в отборе рисков и продажах.

Сегмент сторонних администраторов страхования (TPA**) McKinsey выделяет как стабильный и быстро растущий: за последние пять лет они показывали среднегодовой рост около 15%, чему помогают устойчивые доходы и длинные отношения с клиентами.

А поставщики страхового программного обеспечения интересны тем, что их модели часто строятся на подписке и они становятся «сквозной инфраструктурой» для всей цепочки страховой стоимости — от продаж до урегулирования.

География: почему США ускоряются быстрее, чем Европа

McKinsey фиксирует доминирование США в сделках частного капитала в страховании — это отражает масштаб рынка и зрелость частной собственности. При этом в Европе, по оценке компании, объём инвестированного капитала снижался в среднем на 18% в год в период с 2020 года до первой половины 2025 года. В США, напротив, в период 2022–2025 годов частные инвестиции росли на 26% в год, опережая Великобританию и континентальную Европу.

Практический вывод для страховых компаний простой: технологическая конкуренция быстрее разгоняется там, где капитал активнее, и где проще масштабировать проекты. Это означает, что международные игроки будут усиливать давление на эффективность и качество сервиса — через скорость оформления, точность тарификации и удобство клиентского пути.

Что меняется по сегментам рынка

1) Брокеры и посредники: ценность смещается от «массы» к качеству консультации

McKinsey считает, что у брокеров создание ценности уходит от простой консолидации в сторону вертикальной интеграции, развития возможностей размещения рисков и усиления консультаций на основе данных. Искусственный интеллект здесь рассматривается как усилитель: он помогает быстрее обрабатывать заявки, точнее сопоставлять параметры клиента и продукта, поддерживать продление договоров, а также точнее нацеливать перекрёстные продажи.

При этом смысл не в том, чтобы «заменить брокера», а в том, чтобы дать ему больше качества в консультации и больше скорости в операциях. McKinsey отмечает, что более продвинутые решения со временем смогут вести простые продления с минимальным участием человека, а это изменит экономику сервиса и требования к компетенциям продавцов.

2) Управляющие генеральные агенты (MGA*): рост и ускорение андеррайтинга

McKinsey приводит показатель: премии, проходящие через платформы управляющих генеральных агентов в США, росли примерно на 14% в год в течение последнего десятилетия. Прямые премии увеличились с $47 млрд в 2020 году до $97 млрд в 2024 году.

В этой модели искусственный интеллект даёт эффект прежде всего в отборе и оценке рисков: ускоряет обработку заявок, улучшает сегментацию, повышает точность оценки, автоматизирует документы. McKinsey указывает, что в отдельных случаях время расчёта сокращалось с недель до дней, а в некоторых коммерческих линиях — с дней до часов. На рынке, где скорость решения часто означает победу в конкуренции, это превращается в новый стандарт.

3) Поставщики страхового программного обеспечения: ставка на модульность и совместимость

McKinsey отмечает устойчивый рост инвестиций в страховое программное обеспечение примерно на 20% в год в течение пяти лет до середины 2025 года. Причина — перестройка архитектуры: страховщики пересматривают устаревшие «монолитные» решения и предпочитают модульные совместимые среды, где можно подключать множество приложений искусственного интеллекта без «перепрошивки» всей системы.

Компания предполагает, что выигрывать будут те поставщики, которые умеют связывать данные, модели и автоматизированные рабочие процессы и становятся центральными узлами будущей страховой технологической инфраструктуры.

4) Сторонние администраторы страхования (TPA**): эффект есть, но модель доходов может тормозить

McKinsey подчёркивает, что доступ сторонних администраторов к деталям обслуживания делает их удобной площадкой для внедрения искусственного интеллекта: можно повышать скорость, согласованность и качество операций.

Но есть важное предупреждение: коммерческие модели сторонних администраторов часто привязаны к численности персонала или объёму операций. Тогда автоматизация может ограничивать финансовый эффект, если не меняется ценообразование и структура услуг. То есть технология сама по себе не гарантирует роста прибыли — нужна перестройка «как мы зарабатываем».

Четыре приоритета McKinsey для инвесторов и владельцев страховых активов

McKinsey выделяет четыре направления, которые можно считать практической «дорожной картой»:

Первое — внедрять оценку применения искусственного интеллекта на всем инвестиционном цикле: от проверки перед покупкой до управления портфелем после сделки. Второе — разработать единый подход к оценке сценариев применения, управлению и показателям эффективности. Третье — использовать сценарное планирование, чтобы сопоставлять траекторию внедрения технологий с распределением капитала. Четвёртое — заранее планировать последствия для рабочей силы, потому что значительная часть нефизической работы будет затронута автоматизацией и потребует переквалификации.

Для Казахстана: как использовать волну искусственного интеллекта в страховании и не усилить риски

Для Казахстана выводы McKinsey важны по двум причинам. Во-первых, рынок находится в фазе роста и усложнения одновременно: расширяются обязательные и добровольные продукты, меняются модели поведения клиентов, растёт внимание к прозрачности и качеству сервиса. Во-вторых, высокая скорость цифровизации в финансовом секторе создаёт «окно возможностей» — но и повышает требования к управлению рисками данных.

1) Быстрый выигрыш — в операциях и качестве сервиса, а не в «витринных» проектах

Казахстанским страховщикам проще всего получить эффект в тех зонах, где процессы традиционно ручные и документоёмкие: оформление договоров, сопровождение продлений, обработка обращений, первичная сортировка заявлений, подготовка резюме по материалам дела. Это ровно та зона, где искусственный интеллект даёт результат без необходимости менять всю технологическую основу сразу.

Ключевая мысль: ценность создаёт не сам инструмент, а встроенность в процесс. Если искусственный интеллект не меняет скорость и качество решения, он остаётся дорогим экспериментом.

2) Рост автострахования, убыточность и цена ремонта делают актуальной аналитику и борьбу с мошенничеством

Для казахстанского рынка автострахования важнейшим источником экономического эффекта может стать более точная оценка рисков, сортировка заявлений и выявление подозрительных схем — особенно по массовым продуктам. Модели хорошо работают там, где много повторяющихся документов и типовых событий, но сохраняется высокий риск ошибок и злоупотреблений.

Рынку будет особенно полезно переходить от «формальной цифровизации» к измеримой аналитике: какие заявления дают максимальный рост выплат, где проседает качество ремонта, как меняется средний чек по регионам, какова доля спорных случаев.

3) Управляющие генеральные агенты как модель для новых ниш

Модель управляющих генеральных агентов для Казахстана интересна как потенциальный инструмент развития нишевых продуктов, когда страховщику нужно быстро масштабировать продажи и андеррайтинг в конкретном сегменте, не раздувая собственные операционные мощности. На локальном рынке аналогичные структуры могут развиваться вокруг корпоративного страхования, киберрисков, ответственности, сельскохозяйственных рисков и отдельных программ для малого и среднего бизнеса.

Но здесь важна дисциплина: если полномочия по принятию рисков делегируются, то контроль качества данных и правил отбора должен быть жёстким, иначе ускорение продаж превращается в ускорение убытков.

4) Сторонние администраторы страхования как «операционный двигатель»

Сторонние администраторы страхования могут стать способом повышения эффективности без радикальной перестройки страховщика. Однако казахстанскому рынку важно заранее подумать о модели оплаты: если услуги оплачиваются «по объёму операций», то автоматизация может снизить экономику подрядчика. Тогда возникнет конфликт интересов и отсутствие стимулов к глубокому внедрению технологий. Это та ловушка, о которой прямо предупреждает McKinsey применительно к мировому рынку.

5) Главный риск — качество данных и ответственность за решения

Быстрое внедрение искусственного интеллекта на фоне разнородности данных может усилить риск ошибок, дискриминационных перекосов и непрозрачных решений. Для Казахстана, где регулятор последовательно повышает требования к прозрачности и защите прав потребителей, критично заранее выстраивать подход «доверяй, но проверяй»: фиксировать источники данных, правила принятия решений, процедуру контроля и возможность вмешательства человека.

Если рынок будет развивать технологии, не создавая при этом понятных правил ответственности, это неизбежно приведёт к конфликтам с клиентами и росту регуляторного давления.

6) Что может стать конкурентным преимуществом на 2026–2027 годы

С учётом логики McKinsey, конкурентное преимущество в Казахстане даст не «сам факт» внедрения, а способность доказать измеримый эффект: скорость оформления, сокращение времени урегулирования, снижение доли ошибок, рост удержания клиентов, повышение точности тарифов, снижение доли мошенничества. Компании, которые смогут показать этот результат, будут выигрывать и у клиентов, и у партнёров по продажам.

*MGA (Managing General Agent) — управляющий генеральный агент. Это компания-посредник, которая по поручению страховщика не только продаёт полисы, но и выполняет часть функций страховщика: принимает риски по заранее согласованным правилам, устанавливает тарифы в рамках полномочий, оформляет договоры, иногда сопровождает урегулирование. Важно: MGA обычно работает на «чужой лицензии» (лицензии страховой компании), но управляет портфелем и продажами в конкретной нише.

**TPA (Third Party Administrator) — сторонний администратор страхования. Это внешний сервис-оператор, который по договору со страховщиком берёт на себя администрирование полисов, работу с заявлениями, обработку обращений клиентов, организацию сервисов и часть операций по урегулированию, но сам не является страховщиком и не несёт страховой риск.

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 »