Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Казахстанский портал о страховании, 4 сентября 2026 г.

Страхование ИИ меняет подход к андеррайтингу: важен уже не алгоритм, а полномочия системы

57 просмотров

Распространение автономных систем искусственного интеллекта ставит перед страховщиками проблему, с которой рынок уже сталкивался на ранних этапах развития киберстрахования: новый риск возникает внутри существующих договоров раньше, чем страховщики успевают определить его границы, оценить накопление и сформировать отдельное покрытие.

Одна ошибка системы искусственного интеллекта может одновременно затронуть киберстрахование, профессиональную ответственность, ответственность технологических компаний, ответственность директоров и должностных лиц, работодателя и общую гражданскую ответственность.

Специалисты в отрасли обращают внимание на формирование так называемого неявного риска ИИ — ситуации, когда действующий договор прямо не упоминает искусственный интеллект, однако последствия его работы потенциально подпадают под уже существующее страховое покрытие.

Для страховщиков главный вопрос постепенно меняется. Недостаточно знать, использует ли клиент искусственный интеллект. Необходимо понимать, что именно система имеет право делать самостоятельно, к каким данным и инфраструктуре она имеет доступ и где заканчиваются ее полномочия.

От аналитической модели к системе, способной действовать

Страховщики давно работают с алгоритмами и прогнозными моделями. Они применяются при тарификации, андеррайтинге, выявлении мошенничества и урегулировании убытков.

Однако традиционная аналитическая модель преимущественно выдает результат: рассчитывает показатель, ранжирует риск, формирует рекомендацию или предупреждает сотрудника.

Решение и последующее действие обычно остаются за человеком.

Автономные системы ИИ принципиально меняют эту конструкцию.

Они способны самостоятельно использовать программные инструменты, обращаться к информационным системам, взаимодействовать с внешними сервисами, создавать программный код, инициировать рабочие процессы и выполнять последовательность взаимосвязанных действий.

Следовательно, ошибка перестает быть только ошибочным прогнозом.

Если системе предоставлены соответствующие полномочия, ошибочный результат может автоматически превратиться в действие — например, операцию с данными, коммуникацию с клиентом или контрагентом либо изменение другого процесса.

Чем выше автономность системы, тем короче расстояние между ошибкой алгоритма и реальным убытком.

«Человек контролирует» уже недостаточно

Один из наиболее распространенных ответов на риск ИИ — сохранение человеческого контроля. Но само наличие сотрудника в процессе еще не означает эффективного управления риском.

Эксперты обращают внимание: человеческий контроль работает только тогда, когда система спроектирована таким образом, чтобы понимать, в какой момент необходимо передать решение человеку.

Если сотрудник должен обнаруживать каждую возможную ошибку уже после совершения действия, такой контроль может оказаться формальным.

Автономная система способна работать значительно быстрее человека, последовательно выполнять несколько операций и взаимодействовать с другими системами еще до того, как сотрудник обнаружит первоначальную ошибку.

Поэтому при оценке риска важен не сам факт участия человека, а архитектура контроля:

В одних процессах ИИ может только подготовить проект решения, которое обязательно подтверждает сотрудник.

В других ему разрешается самостоятельно выполнять ограниченный набор операций.

В третьих система получает возможность пройти весь процесс от начала до конца.
Каждая из этих моделей создает совершенно разный страховой риск.

Страховщику необходимо оценивать полномочия ИИ

Из этого следует новый подход к андеррайтингу. Вопрос «использует ли компания искусственный интеллект?» дает страховщику слишком мало информации.

Значительно важнее выяснить:

какие функции выполняет система;
какие решения она может принимать самостоятельно;
к каким данным имеет доступ;
к каким корпоративным и внешним системам может подключаться;
какие операции способна совершать без дополнительного подтверждения;
при каких условиях решение автоматически передается человеку;
кто отвечает за работу системы;
сохраняется ли журнал ее действий;
можно ли восстановить последовательность решений после инцидента;
от каких внешних разработчиков, моделей и поставщиков инфраструктуры зависит работа ИИ;
существует ли процедура остановки системы и реагирования на ошибку.

По сути, страховщику предстоит оценивать не столько саму модель ИИ, сколько среду, в которой ей разрешено действовать.

Два предприятия могут использовать одну и ту же модель, но представлять совершенно разный страховой риск.

В первой компании система только готовит рекомендации для сотрудников. Во второй — самостоятельно взаимодействует с клиентами, изменяет данные и запускает операции.

Технология может быть одинаковой, но потенциальная тяжесть ошибки будет различаться принципиально.

Управление риском должно быть встроено в процесс

Еще одно изменение касается корпоративного управления ИИ.

Традиционная модель контроля часто строится вокруг регламентов, комитетов, периодической отчетности и последующих проверок.

Для автономных систем этого может быть недостаточно.

Ограничения, требования безопасности, контроль соответствия правилам, наблюдение за действиями системы, условия передачи решения человеку и журналы операций должны быть встроены непосредственно в рабочий процесс.

Например, если ИИ не должен получать доступ к определенной категории конфиденциальных данных, это ограничение желательно реализовать технически, а не только записать во внутреннем положении компании.

Аналогично система не должна иметь возможности совершить операцию выше установленного уровня риска, если правила требуют подтверждения сотрудника.

Такой подход позволяет перейти от контроля последствий к ограничению самой возможности совершения нежелательного действия.

Для страховщика качество встроенного управления риском может постепенно стать одним из факторов тарификации и определения условий покрытия.

Неявный риск ИИ уже распределяется между несколькими полисами

Пока специализированный рынок страхования ИИ только формируется, значительная часть потенциального риска остается внутри традиционных договоров.

Такую ситуацию можно определить как silent AI — неявное покрытие рисков искусственного интеллекта, когда полис не содержит прямого упоминания ИИ.

Один инцидент потенциально может затронуть сразу несколько классов:

Если автономная система получила несанкционированный доступ к данным, может возникнуть требование по киберстрахованию.
Если система дала клиенту ошибочную профессиональную рекомендацию — по страхованию профессиональной ответственности.
Если проблема связана с технологическим продуктом или услугой — по профессиональной ответственности технологической компании.
Если руководство знало о недостатках системы, но допустило ее эксплуатацию, вопрос способен перейти в сферу ответственности директоров и должностных лиц.
Ошибки при автоматизированных кадровых решениях могут затронуть ответственность работодателя.
Физический или имущественный ущерб способен поставить вопрос уже об общей гражданской ответственности.
Именно поэтому риск ИИ сложно разместить внутри одного традиционного класса страхования.

Страховщики уже начинают уточнять и исключать покрытие

Первоначальной реакцией рынка становится уточнение условий договоров. Поэтому страховщики начинают сужать, конкретизировать или исключать риски ИИ в отдельных формах страхового покрытия.

В США уже появились стандартные оговорки ISO, позволяющие исключать определенный ущерб, возникающий в результате использования генеративного искусственного интеллекта, из договоров общей гражданской ответственности.

Для страховщика исключение решает одну проблему: предотвращает принятие риска, который пока сложно оценить и тарифицировать.

Но одновременно появляется другая.

Если аналогичные исключения постепенно возникают в нескольких видах страхования, клиенту становится сложно определить, где именно заканчивается одно покрытие и начинается другое.

Часть риска может оказаться исключенной сразу несколькими договорами.

В результате возникает разрыв в страховой защите именно тогда, когда использование ИИ становится обычной частью деятельности предприятий.

Альтернативой исключениям становится осознанный андеррайтинг

Более зрелая модель предполагает переход от случайно принятого риска к его осознанному страхованию.

Для этого потребуется одновременно изменить несколько элементов:

Первый — условия договора. Страховщик и клиент должны понимать, какие последствия применения ИИ покрываются и какие исключаются.

Второй — андеррайтинг. Необходимо оценивать реальную степень автономности системы и качество контроля.

Третий — тарификация. Цена должна учитывать не только отрасль и размер предприятия, но и то, насколько безопасно организовано использование ИИ.

Четвертый — урегулирование убытков. Для определения причины события потребуется доступ к журналам операций и возможность восстановить цепочку действий системы.

Пятый — специализированное покрытие для тех рисков, которые невозможно корректно разместить в традиционных договорах.

Так постепенно может сформироваться полноценный страховой рынок рисков искусственного интеллекта.

Появляется новая проблема накопления риска

Для страховщиков особенно важен еще один аспект — возможность одновременных убытков у множества клиентов. Одна и та же базовая модель ИИ может использоваться тысячами компаний. То же относится к разработчикам, поставщикам облачной инфраструктуры и отдельным программным компонентам.

Ошибка обновления модели, уязвимость или проблема крупного поставщика потенциально способна одновременно затронуть большое количество страхователей.

Это делает риск ИИ похожим на одну из самых сложных проблем киберстрахования — зависимость множества клиентов от общей технологической инфраструктуры.

При традиционном страховании ответственности страховщик может предполагать определенную независимость отдельных событий. Для технологически взаимосвязанного портфеля это предположение становится все менее надежным.

Поэтому андеррайтеру необходимо знать не только, каким ИИ пользуется отдельный клиент, но и насколько весь страховой портфель зависит от нескольких одинаковых поставщиков.

Иначе сотни небольших рисков могут фактически оказаться одним крупным накопленным риском.

Страховщикам придется применять те же требования к себе

Есть и еще одна особенность: страховщики находятся одновременно по обе стороны нового риска.

Они должны оценивать использование ИИ своими клиентами, но сами активно внедряют такие системы в андеррайтинг, обслуживание клиентов, выявление мошенничества и урегулирование убытков.

Поэтому критерии, которые страховщик применяет к клиенту, логично использовать и для собственных систем.

Необходимо понимать, где ИИ находится внутри рабочего процесса, к каким данным он имеет доступ, какие решения способен принимать, какие ограничения встроены в систему и где по-прежнему требуется человеческое решение.

Особенно чувствительной областью может стать урегулирование страховых случаев.

Если автоматизированная система влияет на решение об отказе в выплате или размере возмещения, ошибка ИИ превращается уже не только в технологический, но и в правовой и репутационный риск самого страховщика.

Страховать придется не технологию, а качество управления ею

Развитие автономного ИИ постепенно меняет сам предмет страховой оценки.

Вопрос уже не сводится к тому, хороша или плоха используемая модель.

Страховщику необходимо понимать, какие полномочия компания передала машине и насколько надежно ограничила последствия возможной ошибки.

Поэтому качество управления ИИ может стать для андеррайтинга тем же, чем сегодня являются управление информационной безопасностью для киберстрахования или противопожарная защита для имущественного страхования.

Компании с четким разграничением полномочий, техническими ограничениями, журналами операций, контролем внешних поставщиков и обязательной передачей критических решений человеку будут представлять иной уровень риска, чем организации, предоставляющие автономной системе широкий доступ без встроенных ограничений.

В результате страховой рынок постепенно будет переходить от вопроса «покрывает ли существующий полис искусственный интеллект?» к более сложному вопросу: «при каких условиях этот риск вообще можно осознанно принять на страхование?»

И именно ответ на него определит будущую конструкцию страхования ответственности, связанной с искусственным интеллектом.

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 »