Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Казахстанский портал о страховании, 9 июля 2026 г.

Страховщики ускоряют внедрение ИИ в андеррайтинг

80 просмотров

Искусственный интеллект становится всё более заметным инструментом в страховом андеррайтинге. Согласно новому исследованию Sollers Consulting, четыре из десяти страховых компаний уже используют ИИ в этой функции. Это показывает, что цифровизация постепенно переходит от клиентских сервисов и урегулирования убытков к одной из самых сложных и консервативных частей страхового бизнеса — оценке и отбору рисков.

Андеррайтинг долгое время оставался менее автоматизированным, чем продажи, администрирование договоров или урегулирование претензий. Причина понятна: эта функция требует профессионального суждения, работы с неполными данными, оценки нестандартных рисков и понимания последствий для убыточности портфеля.

Однако конкурентное давление, ослабление рынка и быстрый рост возможностей ИИ меняют подход страховщиков. Автоматизация андеррайтинга становится стратегическим приоритетом, особенно в коммерческом страховании, где заявки часто сопровождаются большим объемом неструктурированных документов.

По данным Sollers Consulting, в страховом секторе уже используется 126 сценариев применения ИИ, из них 13 напрямую связаны с андеррайтингом. Пока эта доля ниже, чем в урегулировании убытков, но именно андеррайтинг демонстрирует быстрый рост интереса со стороны страховщиков и ИТ-команд.

Наиболее заметный прогресс наблюдается в коммерческом страховании. Около пятой части страховщиков уже применяют ИИ для обработки данных из неструктурированных документов и первичной сортировки поступающих заявок. Это позволяет быстрее извлекать информацию из анкет, отчетов, договоров, финансовых документов и других материалов, которые раньше требовали ручной обработки.

Руководитель направления андеррайтинга Sollers Якуб Сливинский отметил, что андеррайтинг был последней крупной страховой функцией, которая проходила цифровизацию, но теперь темпы изменений резко ускоряются. По его словам, ИИ уже помогает обрабатывать заявки и быстрее формировать предложения по стандартизированным линиям страхования. Расширение такого подхода на более сложные риски с меньшим объемом данных, вероятно, займет еще один-два года, поскольку сначала страховщикам необходимо создать качественную базу данных.

Это важное уточнение. На текущем этапе ИИ в андеррайтинге чаще используется не для полной замены андеррайтера, а для поддержки процесса: приема заявок, проверки документов, извлечения данных, анализа портфеля и подготовки информации для принятия решения. Влияние на ценообразование и окончательный отбор рисков пока остается более ограниченным.

В ближайшие годы этот баланс может измениться.

По мере развития цифровых рабочих мест андеррайтера, интеграции ИИ с моделями ценообразования и внутренними системами страховщиков автоматизация будет глубже встраиваться в процесс оценки риска. Но для этого компаниям потребуется перестройка ИТ-архитектуры, качественные данные, управление изменениями и контроль за использованием моделей.

Отдельное значение имеет анализ портфеля. Sollers отмечает, что ИИ может помогать страховщикам почти в режиме реального времени получать представление о портфелях со сложными и индивидуальными условиями договоров. Это важно не только для андеррайтеров, но и для риск-менеджмента, актуариев, перестрахования и регуляторной отчетности.

Региональные различия также заметны. Лондонский рынок лидирует в переходе от электронных таблиц к более адаптивным платформам ценообразования, связанным с андеррайтинговой инфраструктурой. В Австралии модернизация андеррайтинга и ценообразования ускорилась после серии сделок M&A. Североамериканские страховщики всё чаще переносят ИИ из розничного страхования в более сложные коммерческие риски.

В Великобритании, Франции и странах Северной Европы акцент сделан на интеграции и совместимости данных. Польша и страны Центральной и Восточной Европы быстрее переходят от пилотных проектов к промышленному использованию автоматизированной предварительной проверки и обработки документов.

Для страхового рынка главный вывод заключается в том, что ИИ становится не модным дополнением, а частью операционной модели андеррайтинга. Он может ускорить обработку заявок, снизить ручную нагрузку, повысить единообразие решений и помочь андеррайтерам сосредоточиться на более сложных рисках.

Но внедрение ИИ создает и новые проблемы. Страховщикам необходимо контролировать качество данных, объяснимость моделей, возможные ошибки автоматической классификации, вопросы ответственности за решение и риск чрезмерной зависимости от алгоритмов. Особенно это важно в сложных видах страхования, где недостаточно просто обработать документы — нужно профессионально оценить риск.

Для Казахстана эти выводы также актуальны. Местный страховой рынок пока находится на более ранней стадии цифровизации андеррайтинга, но давление на эффективность, скорость обслуживания и качество оценки рисков будет расти. ИИ может быть полезен в автостраховании, ДМС, имущественном страховании, корпоративных рисках, проверке документов и анализе портфелей.

Однако для полноценного применения таких решений страховщикам нужны структурированные данные, интеграция внутренних систем, понятные правила использования ИИ и кадры, которые умеют соединять страховую экспертизу с технологическими инструментами. Без этого автоматизация может остаться на уровне отдельных пилотов.

Главный тренд очевиден: андеррайтинг перестает быть полностью ручной функцией. Но его будущее — не в замене андеррайтера алгоритмом, а в создании модели, где ИИ берет на себя рутинную обработку данных, а человек сохраняет контроль над сложными риск-решениями.

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 »