Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Казахстанский портал о страховании, 21 июля 2026 г.

Почему цифровизация перестрахования начинается с качества данных, а не с ИИ

111 просмотров

В страховании много говорят об искусственном интеллекте, автоматизации и новых цифровых платформах. Но в перестраховании базовая проблема часто гораздо проще: данные разрознены, процессы остаются ручными, а ключевые расчеты ведутся в таблицах и устаревших системах.

Глава INTX Insurance Software Роб Льюис в интервью Reinsurance News заявил, что перестраховочные операции по-прежнему ограничены фрагментированной архитектурой и ручными рабочими процессами. По его оценке, платформы должны объединять данные, процессы и аналитику, чтобы устранить значимые неэффективности.

Он также отметил, что более 70% страховщиков все еще используют Excel или внутренние самодельные системы для критически важных процессов, а более половины полисных процессов требуют ручного вмешательства.

Где теряются деньги

В перестраховании цена ошибки может быть высокой. Неточность в бордеро, неверная классификация риска, несвоевременная передача данных, ошибка в расчете комиссии или задержка в выставлении требования к перестраховщику могут напрямую влиять на финансовый результат.

Льюис приводит важную оценку: рынок часто воспринимал утечки по перестраховочным возмещениям как проблему «одного-двух процентов», но если учитывать всю экономику перестраховочной программы, стоимость риска может расширяться до 3–8% и более от переданной премии.

Это не только ИТ-проблема. Это вопрос финансового контроля, капитала, ликвидности и доверия между страховщиком и перестраховщиком.

Почему ИИ не решит проблему без данных

ИИ может помогать в анализе договоров, сверке условий, выявлении аномалий, прогнозировании убытков и подготовке отчетности. Но если базовые данные не стандартизированы, не связаны между системами и не проверяются, автоматизация лишь ускорит распространение ошибок.

Перестрахование требует точности: какие риски переданы, в каком объеме, по какому договору, с какой датой, каким лимитом, какой комиссией, какой франшизой и какими исключениями. Если эта информация хранится в разных таблицах и письмах, цифровая трансформация должна начинаться не с ИИ, а с архитектуры данных.

Казахстанский рынок: перестрахование как зона операционного риска

Для Казахстана тема перестрахования особенно актуальна. Многие крупные риски — имущество, строительство, авиация, энергетика, ответственность, катастрофические риски — зависят от перестрахования. Но эффективность перестрахования определяется не только тем, кто дал емкость и по какой цене.

Важно, может ли страховщик быстро и корректно подтвердить структуру риска, переданную долю, условия договора, движение премии, убыток, документы и право на возмещение. Если данные неполные или процесс ручной, срок получения перестраховочного возмещения может увеличиться, а спор с перестраховщиком — стать реальным финансовым риском.

Что нужно менять

Перестраховочный учет должен становиться частью управленческой инфраструктуры страховщика. Не отдельная таблица «для перестрахования», а связанная система, которая видит договор страхования, перестраховочную защиту, лимиты, накопление, премии, комиссии, убытки и резервы.

Для рынка важны несколько шагов:

- стандартизировать данные по рискам и договорам;
- связать андеррайтинг, перестрахование, бухгалтерию и урегулирование;
- автоматизировать бордеро и сверку условий;
- отслеживать накопление по крупным рискам;
- контролировать сроки направления уведомлений и требований;
- формировать прозрачную историю взаимодействия с перестраховщиками.

ИИ может быть следующим уровнем, но без этих основ он не даст устойчивого результата. В перестраховании сначала нужны данные, дисциплина и единая операционная логика.

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 »