Победит ли ИИ страхового агента

В реалиях страхового бизнеса существует ряд причин, по которым ИИ вряд ли заменит страхового агента. По крайне мере в перспективе 10-20, а возможно и большего числа лет. И прежде, чем аргументировать данный тезис стоит рассмотреть те преимущества, которые страхование получило от использования ИИ. 

Искусственный интеллект — двигатель страхования

Для объективности правильно будет обратиться к международному опыту внедрения ИИ, где активное формирование InsurTech состоялось уже порядка 10-15 лет назад. На сегодня результаты достижений западных страховщиков можно анализировать постфактум, а не в моменте, что всегда влечет за собой различные издержки.  

В первую очередь мы видим, что интеграция «умных машин» в страховой бизнес  за рубежом не стала тотальной. Произошла оцифровка лишь некоторых цепочек бизнеса. По схожему пути с некоторым отставанием двигается и российский страховой рынок. Поэтому вопрос: «Будет ли автоматизация у нас развиваться настолько успешно, что позволит исключить из бизнеса страхового агента, который является связующим звеном между страховщиком и страхователем?»  пока вызывает намного более уместный встречный вопрос: «Зачем?». 

Если оценивать достижения мирового InsurTech то, на сегодня можно выделить следующие сегменты бизнеса, где внедрение ИИ было успешным:

1. Чат-боты

В настоящее используются большинством компаний. Сферы применения чат-ботов: диалог с клиентами, обработка претензий, простых транзакций, информирование. Встраиваются такие боты на сайты, в социальные сети и мессенджеры.

2. Оценка ущерба и мониторинг

Liberty Mutual — американская страховая компания, которая начала создавать приложения для смартфона еще в 2018г. Через 6 лет после ряда экспериментов клиенты компании смогли оценивать ущерб застрахованного автомобиля и получать советы для ремонта в режиме онлайн. Отличное решение, когда была автоматизирована процедура урегулирования, которая требует немалых ресурсов и временных затрат.   

Другой качественный пример — использование ИИ для сбора данных, их анализа и информационного мониторинга. Некоторые крупные игроки США и Европы в обмен на снижение тарифов и скидки предлагают своим страхователям участие в сборе данных. В автомобилях клиентов устанавливаются видеокамеры и «черные ящики». Мониторинг позволяет собрать статистику о поведенческих привычках автомобилистов при ежедневном вождении и действиях в случаях ДТП. Полученную информацию нейросеть обрабатывает, анализирует и формирует банк данных. Затем эти результаты используются по всей линейке бизнеса: от разработки новых продуктов до урегулирования страховых случаев.   

3. Обработка массива данных и экономия

Компания IBM известна своими стараниями по внедрению ИИ в различные сферы экономики. Не обошла она своим вниманием и нашу отрасль. Страховщик из Японии «Fukoku Mutual Life» интегрировал в свой бизнес когнитивную систему IBM Watson. Что может эта нейросеть? Во-первых,  интерпретировать большие массивы информации, в том числе тексты, аудио и видеоматериалы. Для страховщика, программа обрабатывает тысячи медицинских карт клиентов и оценивает факторы, которые оказывают влияние на здоровье пациентов. В итоге компьютерного анализа определяется точный размер страховой выплаты каждому клиенту.  Во-вторых, утверждается, что Watson умеет думать как человек. Добавил ли данный тезис выгоды для бизнеса компании страны восходящего солнца — история умалчивает. Зато известно, что внедрение ИИ обошлось японским коллегам в $2 млн, плюс еще $150 тыс. в год надо оплачивать за обслуживание ИИ.  Также известно, что «умная машина» увеличила производительность труда страховой компании на 30%, что позволило сократить 34 сотрудника и получить хорошую экономию на фонде оплаты труда. Однако, несмотря на то, что Watson потеснил человека на рабочем месте, заключение о размере страховой выплаты, которое делает ИИ, по-прежнему одобряет андеррайтер. 

4 фактора, из-за которых ИИ не заменит агента

Первый — для работы с людьми возможности ИИ сильно ограничены. Отсутствие эмпатии и способности роботов отвечать на индивидуальные запросы не позволяет их серьезно противопоставлять человеку на рынке услуг. Как результат мы сегодня наблюдаем многочисленные практики применения ботов, которые носят негативный характер. И это отнюдь не какие-то частные выводы — сведения подтверждаются результатами опросов. Так, например, неумение ИИ дать ответ на нужный вопрос раздражает более 40% интервьюированных людей. А порядка 77% респондентов при звонке в службу поддержки в принципе предпочитают диалог не с голосовым помощником, а контактировать с оператором.  Более того, если в целом рассматривать статистику откликов потребителей о применение ИИ на массовых рынках, то она не в пользу ботов.

Солидарность с покупателями демонстрирует и ФАС. Ведомство в ходе финансового конгресса Банка России достаточно остро критиковало чат-ботов с «горячих линий» банков и других организаций. 

Второй фактор — страхование сложный финансовый продукт. Впрочем, как и сама система страховой защиты. Учесть все нужные важные для договора сведения, обеспечить вдумчивую коммуникацию с клиентом на срок страхования, который может исчисляться годами, а также урегулировать страховой случай способен только человек. Пока с агентом в этом поле конкурировать не может никакой ИИ.

Третий фактор —  создание ценности. Чтобы добровольную страховую защиту купили, агенту приходиться объяснять, как работает страховка и еще целый ряд деталей и тонкостей. Допустим, как для экономии воспользоваться франшизой. Или, что обязательно нужно сделать при наступлении страхового случая. Подобные нюансы повышают не только ценность страховых услуг, но также добавляют значимости взаимоотношениям с клиентом. Доверие зачастую играет определяющую роль при страховании имущества и личных видах страхования. Сформировать такое социальное чувство лучше человека не способен даже самый совершенный ИИ.

Четвертый — эмоциональный фактор. Заключение договоров медицинского страхования и страхования жизни обусловлено эмоциональной составляющей. При этом представитель страховщика должен осуществлять с клиентом социальное взаимодействие. Доверие, надежность, уверенность — вот, те смыслы, которые должен получить страхователь. Очевидно, что ИИ генерировать заботу и излучать надежность ну никак не сможет.

В конце с полной определенностью  можно сказать, что аналитика больших данных, актуарные расчеты, рутинные и емкие по времени и затратам ресурсов задачи будут все больше перекладываться на финтех. Возможно, ИИ в страховании будет прогрессировать и постепенно теснить людей с некоторых традиционных должностей. Но страховой агент, который взаимодействует с клиентом, как и прежде, будет незаменим.