Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Казахстанский портал о страховании, 13 июля 2026 г.

Страхование на основе фактического использования меняет автострахование

36 просмотров

Страхование на основе фактического использования постепенно становится одним из главных направлений трансформации автострахования. Его идея проста: стоимость полиса должна зависеть не только от усредненных характеристик водителя и автомобиля, но и от того, как именно используется транспортное средство.

Для страхового рынка это серьезный сдвиг. Традиционная модель автострахования строится на статистических факторах: возраст водителя, стаж, регион, тип автомобиля, история страховых случаев, мощность двигателя, назначение транспорта. Но такая модель не всегда справедливо различает поведение конкретных водителей. Осторожный водитель и агрессивный водитель могут попадать в одну тарифную группу, хотя фактический риск у них различается.

Страхование на основе фактического использования меняет этот подход. В тариф начинают включаться данные о пробеге, времени поездок, стиле вождения, резких торможениях, ускорениях, соблюдении скоростного режима, ночных поездках и других параметрах. Такие данные собираются с помощью телематических устройств, мобильных приложений или встроенных систем автомобиля. Национальная ассоциация страховых комиссаров США определяет такие программы как автострахование, которое отслеживает пробег и поведение водителя через телематические технологии для определения премии.

От «среднего водителя» к индивидуальному риску

Главное преимущество страхования на основе фактического использования — переход от усредненной оценки к более индивидуальной модели риска. В классическом автостраховании страховщик оценивает водителя через набор косвенных признаков. В телематической модели он получает информацию о реальном поведении.

Это особенно важно для аккуратных водителей, которые редко используют автомобиль, не ездят ночью, избегают резких маневров и соблюдают правила дорожного движения. В традиционной модели они могут платить столько же, сколько и водители с более рискованным стилем. В модели фактического использования у них появляется шанс получить более справедливую стоимость страхования.

Для страховщика это также выгодно. Более точная сегментация риска позволяет снизить эффект неблагоприятного отбора, лучше прогнозировать убыточность и формировать более устойчивый портфель. Исследования по телематическим данным показывают, что такие данные помогают точнее понимать риск водителя, хотя одновременно повышают требования к защите персональной информации.

Какие данные телематики используются в автостраховании

В страховании на основе фактического использования могут применяться разные источники данных:

- устройство, подключаемое к автомобилю;
- мобильное приложение страховщика;
- встроенная система автомобиля;
- данные навигации и датчиков;
- информация о пробеге;
- сведения о времени и маршрутах поездок;
- параметры ускорения, торможения и поворотов;
- данные о срабатывании подушек безопасности;
- сведения о ночных поездках и превышении скорости.

NAIC в потребительском разъяснении указывает, что такие программы могут отслеживать пробег, время суток, место поездки, резкое ускорение, жесткое торможение, резкие повороты и срабатывание подушек безопасности. Эти данные затем используются страховщиком для определения страховой премии.

Для страховой компании ценность таких данных заключается не только в тарификации. Телематика может использоваться и в урегулировании убытков: например, для установления факта резкого торможения, силы удара, времени ДТП, направления движения или вероятной тяжести повреждений.

Почему рынок растет

Интерес к страхованию на основе фактического использования связан с несколькими факторами:

Во-первых, растет цифровизация автомобилей. Современные машины уже содержат множество датчиков и встроенных систем, которые могут передавать данные о движении и состоянии автомобиля.

Во-вторых, смартфоны стали массовым инструментом сбора поведенческих данных. Для страховщика это снижает стоимость запуска телематической программы: не всегда нужно устанавливать отдельное устройство.

В-третьих, клиенты все чаще ожидают персонализированных продуктов. Если человек считает себя аккуратным водителем, он хочет видеть это в цене страхования.

В-четвертых, страховщики ищут способы снизить убыточность автострахования. Особенно это актуально для рынков, где растут стоимость ремонта, цены на запчасти, частота ДТП или выплаты по обязательному автострахованию.

В-пятых, регуляторы и страховщики заинтересованы в повышении безопасности дорожного движения. Если телематическая программа дает водителю обратную связь и стимулирует более осторожное поведение, она может работать не только как страховой продукт, но и как инструмент профилактики ДТП.

Международные примеры: США и Европа

В США программы страхования на основе фактического использования существуют уже много лет. Их предлагали или предлагают крупные автостраховщики, включая Progressive, Allstate, State Farm и других участников рынка. Progressive, например, исторически развивала телематические программы как способ точнее оценивать риск и предлагать скидки водителям с более безопасным стилем.

При этом даже на развитом рынке распространение таких программ не является линейным. По данным обзора Wall Street Journal Buy Side, в 2025 году только 17% страховщиков предлагали такие программы, что ниже 22% в 2023 году, хотя среди крупных страховщиков такие решения оставались широко представленными. В обзоре также указано, что участие в таких программах требует согласия водителя на передачу данных через мобильные приложения, устройства или встроенные системы автомобиля.

Это показывает важную особенность рынка: телематическое страхование имеет потенциал, но его развитие зависит от доверия клиента, прозрачности условий, качества данных и готовности страховщика объяснять, как именно поведение влияет на тариф.

В Европе вопросы телематики часто рассматриваются через призму больших данных, справедливости тарификации и защиты потребителей.

Европейское управление по страхованию и профессиональным пенсиям в тематическом обзоре больших данных в моторном и медицинском страховании отмечало использование аналитики больших данных по всей цепочке создания страхового продукта: от разработки и ценообразования до продаж и урегулирования.

Проблема доверия: клиент должен понимать, за что платит

Страхование на основе фактического использования может выглядеть справедливым, но только при одном условии: клиент должен понимать, какие данные собираются, как они используются и как влияют на цену.

Если водитель получает скидку, но не понимает, почему она изменилась, доверие снижается. Если приложение оценивает поездку как рискованную, но не объясняет критерии, клиент может воспринимать систему как непрозрачную. Если данные передаются третьим лицам, не связанным напрямую со страховщиком, возникают вопросы о конфиденциальности.

Исследование пользовательского восприятия страхования на основе фактического использования показало, что прозрачность и настраиваемая обратная связь важны для принятия таких программ. Авторы отчета также отмечали, что при определенных обстоятельствах такие программы могут провоцировать нежелательное поведение, если водитель неправильно понимает систему оценки или пытается подстроиться под нее.

Иными словами, страховой продукт должен быть не только технологичным, но и понятным.

Риски персональных данных и пример General Motors

Одна из самых чувствительных тем — использование данных о вождении без достаточного согласия клиента. В 2025 году Федеральная торговая комиссия США запретила General Motors и OnStar передавать данные о вождении потребителей в течение пяти лет в рамках урегулирования претензий о продаже данных без надлежащего согласия. По данным Associated Press, жалоба касалась сбора и продажи информации о точном местоположении и поведении водителей, включая данные о превышении скорости и ночных поездках, третьим лицам, в том числе организациям, связанным с расчетом страховых тарифов.

Этот пример важен для страхового рынка. Даже если данные полезны для тарификации, их использование должно быть законным, прозрачным и добровольным. Клиент должен ясно понимать:

- какие данные собираются;
- кто их получает;
- как долго они хранятся;
- используются ли они только для скидки или могут повысить тариф;
- могут ли данные передаваться другим страховщикам, брокерам, производителям автомобилей или аналитическим компаниям;
- можно ли отказаться от участия в программе;
- как удалить или ограничить использование данных.

Для страхования на основе фактического использования доверие к данным становится таким же важным, как качество самого тарифа.

Может ли телематика снизить аварийность

Одно из обещаний телематического страхования — повышение безопасности дорожного движения. Если водитель видит оценку своего поведения, получает рекомендации и понимает, что аккуратный стиль может снизить стоимость полиса, у него появляется стимул ездить осторожнее.

Однако эффект зависит от дизайна программы. Если система просто штрафует за «плохую» поездку, но не объясняет, что именно было рискованным, она может раздражать клиента. Если водитель начинает слишком внимательно следить за оценкой приложения и отвлекаться от дороги, это уже обратный эффект. Если человек резко меняет стиль вождения только на короткий период наблюдения, страховщик может получить искаженную картину риска.

Современные исследования предлагают развивать более динамические модели. Например, работа 2026 года о предписывающей оптимизации в автостраховании с телематическими данными рассматривает, как телематика может использоваться не только для профилирования водителей, но и для динамического ценообразования, которое учитывает изменение поведения во времени.

Для страховщиков это важный вывод: телематика — не просто сбор данных, а инструмент управления поведением и убыточностью.

Что меняется для андеррайтинга

В классическом автостраховании андеррайтинг часто основан на стабильных факторах: возраст, стаж, регион, тип автомобиля, история убытков. В телематической модели часть факторов становится динамической.

Страховщик может видеть, как меняется стиль вождения. Один и тот же водитель может быть низкорисковым в обычные дни и более рискованным при ночных поездках, частых дальних маршрутах или агрессивном стиле движения. Это позволяет строить более гибкую модель тарифа.

Но возникает вопрос: насколько часто можно менять стоимость полиса? Для клиента слишком частое изменение тарифа может быть непонятным и раздражающим. Для регулятора это вопрос прозрачности и предсказуемости. Для страховщика — вопрос баланса между точностью тарифа и стабильностью клиентского продукта.

Поэтому на практике многие программы начинают со скидочной модели: клиент получает начальную скидку за участие, а затем итоговая скидка или корректировка зависит от поведения. Это мягче, чем постоянное изменение цены после каждой поездки.

Значение для обязательного автострахования

Особенно интересен вопрос применения телематики в обязательном автостраховании. В добровольном автокаско клиент свободнее выбирает условия, уровень покрытия и дополнительные сервисы. В обязательном автостраховании есть социальная функция: полис должен быть доступен, понятен и массово применим.

Если внедрять страхование на основе фактического использования в обязательное автострахование, возникают сложные вопросы:

- можно ли использовать телематические данные при обязательном продукте;
- должно ли участие быть добровольным;
- может ли плохой стиль вождения повышать тариф;
- как защитить права клиентов, которые не хотят передавать данные;
- что делать с водителями старых автомобилей без цифровых систем;
- как избежать дискриминации по региону, доходу или доступу к технологиям;
- кто контролирует алгоритм расчета;
- как клиент может оспорить результат.

Для рынка ОС ГПО ВТС такая модель может быть полезной, если она используется аккуратно. Например, телематика может применяться как добровольная надбавка к базовой системе: аккуратный водитель получает скидку, но отсутствие телематики не становится основанием для отказа или чрезмерного повышения тарифа.

Какие перспективы для использования телематики могут быть в Казахстане

Для Казахстана тема страхования на основе фактического использования особенно важна в контексте автострахования. Обязательное страхование гражданско-правовой ответственности владельцев транспортных средств является массовым продуктом, а вопросы справедливости тарифа, региональных коэффициентов, бонус-малус, убыточности и качества данных имеют большое значение для рынка.

Потенциально телематика могла бы помочь страховщикам и регулятору лучше понимать реальные факторы аварийности:

- частоту и характер поездок;
- пробег;
- ночное использование автомобиля;
- резкие маневры;
- поведение в городском и междугороднем движении;
- сезонность;
- связь между стилем вождения и страховыми случаями.

Но прямое внедрение телематики в обязательное автострахование требует осторожности. Казахстанскому рынку сначала нужно решить несколько базовых вопросов: качество данных, правовой режим персональной информации, согласие клиента, технические стандарты, защита от манипуляций, прозрачность алгоритмов и возможность контроля со стороны регулятора.

Для автокаско внедрение может быть быстрее. Добровольный продукт позволяет страховщику предложить клиенту выбор: стандартный тариф или тариф с учетом фактического использования автомобиля. В этом сегменте телематика может стать конкурентным преимуществом для страховщиков, которые смогут предложить понятную скидку, удобное приложение и быстрый сервис.

Возможные сценарии для Казахстана и Центральной Азии

Наиболее реалистичный сценарий — постепенное внедрение через добровольные продукты. Например:

1. Автокаско с телематической скидкой.

Клиент добровольно подключает приложение или устройство и получает скидку за аккуратное вождение.

2. Программы для корпоративных автопарков.

Для компаний телематика может быть особенно полезна: она помогает контролировать водителей, снижать аварийность и управлять стоимостью страхования.

3. Пилотные проекты с агрегированными данными.

Страховщики могут использовать обезличенные данные для анализа факторов риска без индивидуального пересмотра тарифа.

4. Интеграция с урегулированием убытков.

Данные о ДТП могут использоваться для ускоренной проверки обстоятельств страхового случая.

5. Добровольная надстройка к обязательному автострахованию.

В будущем аккуратные водители могли бы получать скидку, если согласны участвовать в программе, но при этом базовая доступность обязательного полиса должна сохраняться.

Регуляторные вопросы

Если страхование на основе фактического использования будет развиваться, регулятору придется определить правила игры. Важными станут следующие вопросы:

- какие данные можно собирать;
- кто является владельцем данных;
- можно ли передавать данные третьим лицам;
- как долго данные могут храниться;
- как клиент может отозвать согласие;
- может ли страховщик использовать данные для отказа в страховании;
- как проверяется корректность алгоритма;
- можно ли применять такие данные в обязательном страховании;
- как не допустить дискриминации;
- как клиент может получить объяснение тарифа.

NAIC прямо указывает, что телематическое страхование может стимулировать безопасное вождение, но одновременно поднимает вопросы конфиденциальности. Это универсальный вывод для любого рынка, который рассматривает внедрение таких моделей.

Страхование на основе использования: ближняя или дальняя перспектива?

Страхование на основе фактического использования — это не просто новый формат автострахования. Это переход к более точной, поведенческой и цифровой модели оценки риска.

Для страховщиков такая модель дает возможность лучше сегментировать портфель, снижать убыточность и предлагать более справедливый тариф.

Для клиентов — шанс платить меньше при аккуратном и редком использовании автомобиля. Для регуляторов — новый вызов в части защиты данных, прозрачности алгоритмов и недискриминационного доступа к страхованию.

Для Казахстана и Центральной Азии наиболее разумным путем выглядит постепенное развитие телематических решений через добровольное автокаско, корпоративные автопарки и пилотные программы. В обязательном автостраховании такие данные могут быть полезны, но их применение должно быть особенно осторожным, прозрачным и регулируемым.

Главная задача — не просто собрать больше данных о водителе, а использовать их так, чтобы страхование стало справедливее, безопаснее и понятнее для клиента.

Подготовлено порталом Allinsurance.kz

В материале упоминаются: Компании, организации: Allstate Corp. 91  Progressive 44  State Farm General Insurance 50  Европейское управление страхования и пенсионного обеспечения (European Insurance and Occupational Pensions Authority, EIOPA) 117  Национальная ассоциация страховых комиссаров США (Национальная ассоциация специальных уполномоченных по страхованию, Национальная ассоциация страховщиков США, National Association of Insurance Commissioners, NAIC) 23

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 »