Как страховой брокер использовал ИИ для выхода на новые рынки

Мир стремительно меняется, и бизнес не остается в стороне. В современных условиях для компаний важно не только удерживать завоеванные позиции, но и постоянно искать новые возможности для роста и развития. Масштабирование бизнеса — одна из ключевых стратегий для достижения этих целей. Сергей Худяков, сооснователь страховой группы Mains, рассказывает о том, как технологии, в частности искусственный интеллект, помогают не только укреплять позиции на рынке, но и открывать новые горизонты, ставить амбициозные цели и достигать их.

Масштабирование обычно означает расширение границ существующего бизнеса. Если у вас уже есть успешная бизнес-модель, вы научились зарабатывать прибыль, чувствуете рынок, то в какой-то момент задумаетесь о том, хотите ли вырасти в более крупную компанию, и есть ли такая возможность.

Векторы роста могут быть разные: запуск новых продуктов, выход на иные географические сегменты, увеличение дополнительных производственных мощностей, привлечение новых каналов продаж и охвата целевой аудитории. При этом многие основатели компаний комфортно чувствуют себя в пределах достигнутого. Например, владельцы семейных пекарен, ресторанов, небольших отелей, бутиков, адвокатских контор или врачебных практик могут быть довольны стабильным доходом и интересом к своему делу, не стремясь покорять финансовые вершины — и это тоже работающая стратегия. Однако если вы относитесь к числу тех, кто увлечен развитием, то этот кейс — для вас. Мы с партнерами 8 лет назад  сначала запустили страхового брокера, а еще через 2 года IT компанию, работающую в страховой индустрии. Свой рост мы построили на создании технологичных решений, в основном на основе искусственного интеллекта.

Каким должен быть идеальный высокотехнологичный продукт

Начнем с того, что для успешного масштабирования бизнеса в современной среде важно не только иметь устойчивую бизнес-модель, но и активно использовать технологические инновации. Опустим банальности о том, что цифровые технологии сейчас входят во все области жизни. Идеальный для масштабирования высокотехнологичный продукт должен быть:

• Новым для рынка, открывающим высокий потенциал для его завоевания.
• Сложно копируемым, чтобы обеспечить временной отрыв от конкурентов.
• Полезным в использовании для широкой аудитории и легко адаптируемым под потребности разных клиентских сегментов в разных странах;
• Гибким и совместимым с различными оффлайн и онлайн каналами продаж.

При этом в мировом масштабе разработка высокотехнологичного продукта — это гонка на высоких скоростях. Современные технологии кардинально изменили подход к созданию и масштабированию инновационных продуктов, и трансформация продолжается активными темпами. Можно выделить сразу несколько тенденции в этом процессе: 

• Социальные сети и технологии таргетинга позволяют быстро и эффективно достигать нужных потребителей. Компании могут настраивать рекламные кампании, используя решения IT-гигантов, что обеспечивает точное попадание в целевую аудиторию.
• Технологии RPA (Robotic Process Automation) позволяют значительно увеличить скорость выполнения рутинных задач, которые ранее выполнялись вручную. В результате высвобождаются время и ресурсы для более стратегических и креативных задач.
• Модели вроде Chat GPT могут генерировать качественные письма, экспертные заметки и рыночные обзоры, что ускоряет процесс создания контента и улучшает коммуникацию с клиентами.
• API (Application Programming Interface) позволяет быстро интегрироваться с различными каналами продаж, партнерами и поставщиками, включая маркетплейсы, значительно расширяя возможности для сотрудничества и увеличения продаж.
• Современные CRM-системы предоставляют глубокую аналитику по воронке продаж, что позволяет компаниям постоянно улучшать свои стратегии и повышать конверсию. Это делает процесс масштабирования более осознанным и управляемым.
• Криптоинструменты. Легализованы далеко не во всех юрисдикциях, т.к. не всегда дают возможности идентификации участников сделки (сделок). При этом при должной прозрачности облегчают моментальные денежные переводы между странами, что важно для компаний, работающих на глобальном рынке. Упрощаются финансовые операции и снижаются затраты на транзакции.
• Современное информационное пространство позволяет находить сотрудников, проектных временных работников, а также предоставляет доступ к семинарам и курсам по актуальным бизнес-вопросам. Недавно созданные средства коммуникаций создали виртуальные офисы, где сотрудники могут работать из любой точки мира.

Личный кейс: как запустить бизнес на основе ИИ

Восемь лет назад, находясь на руководящих постах в крупнейшей мировой страховой компании, мы решили покинуть ее и запустить свой бизнес — группу Mains, включающую страхового брокера и IT-разработчика. Мы выбрали страхование, поскольку знаем его изнутри со всеми его болевыми точками. Более того, мы хотели повысить доверие к страхованию, которое исторически крайне низкое.

Чтобы отличаться от конкурентов, мы сразу решили, что цифровые технологии будут нашим конкурентным преимуществом. Задача заключалась в том, чтобы изменить лицо отрасли — не просто конкурировать, а уйти далеко вперед. Технологии стали инструментом для достижения этой цели.

В 2018 году, на волне хайпа, связанного с искусственным интеллектом, мы взялись за новый проект — Mains Lab, компания-разработчик ИТ решений на основе искусственного интеллекта, актуальный для двух крупнейших сегментов отрасли: медицинское страхование и автострахование. 

Проблема: завышение счетов из клиник

Разрабатывая продукт, мы, в первую очередь, думали, какие реально существующие проблемы он должен решать. Одной из острых проблем на тот момент была — низкая прибыльность операций в ДМС у страховых компаний по всему миру. В итоге это приводило к тому, что темпы медицинской инфляции значительно превышали средний рост индекса цен. В некоторых странах, например, на Ближнем Востоке, в Латинской Америке медицинская помощь просто оказывалась не по карману. Важной причиной такого роста в том числе являлось поведение клиник, завышающих счета за лечение пациентов по ДМС. Страховые компании не были в состоянии проверять все счета из медицинских организаций и делать это прозрачно и с одинаковым уровнем качества. 

Рынки медицинского страхования имеют схожие черты во многих странах, что делает возможным применение наших технологий с небольшой адаптацией. С продуктом анализа медицинских счетов мы вышли на рынки других стран: он уже активно используется на Ближнем Востоке и пилотируется в Латинской Америке. 

Проблема: ожидание на месте ДТП

Еще одна проблема, которую мы хотели решить — это сокращение времени ожидания на месте ДТП. Сами являясь автолюбителями и иногда попадая в аварии, мы мечтали изменить клиентский опыт в автостраховании. Мало кому приятно несколько часов ждать на месте инцидента работников ГИБДД, аварийных комиссаров, вести машину на осмотр оценочной компании, а потом ждать неделями страховое возмещение. Мы собрали команду и поставили вопрос: как сделать так, чтобы заплатить пострадавшему на месте ДТП за одну минуту? Цепь рассуждений и гипотез привела нас к идее использовать для нашей цели компьютерное зрение. 

Механизм создания успешной инновации, нового продукта примерно одинаковый: нужно нащупать острую проблему, характерную для широкой аудитории, за решение которой готовы платить клиенты. Удачная идея и ее воплощение открывает не только широкие бизнес-возможности, но и приносит чувство глубокого морального удовлетворения: если бизнес ежедневно приносит пользу людям — это отличный бизнес. 

Как понять, что инновация готова к выводу на новый рынок

Создавая робота по проверке счетов в России, мы знали, что аналогичная проблема существует у страховщиков в большинстве стран мира. Поэтому идея экспансии на международный рынок еще молодой на тот момент компании пришла сама собой. В 2021 году мы убедились в правильности своей гипотезы, проведя успешные пилоты в восьми европейских странах, а в 2022 году переключились на рынки Ближнего Востока и Латинской Америки, где уровень приписок и мошенничества достигает 50% от суммы медицинских услуг.

Безусловно, не все шло так гладко, как нам хотелось бы. Чтобы не возникло исключительно романтической картины, расскажу о трудностях, с которыми мы столкнулись:

1. Данные. Для ИИ-технологий необходимы большие объемы данных. В ситуации с роботом по оценке ущерба — это был бартер. Мы помогли крупнейшей оценочной компании в РФ, занимавшейся автоэкспертизами, реформировать их бизнес, действуя в роли консультантов. А они дали возможность обучить наш графический движок на миллионах фото аварий. Таким образом, от этой коллаборации выиграли все: компания получила нашу экспертизу, а мы накопленную ими информацию. 
   
   Медицинские данные относятся к разряду особо чувствительных и регуляторно-охраняемых видов информации. Поэтому у нас работает несколько десятков врачей-экспертов, которые создают обучающие выборки на базе анонимизированных данных и алгоритмы для поиска нужных дефектов. Мы также оцифровываем клинические рекомендации и другие медицинские стандарты для того, чтобы иметь актуальную нормативную документацию в странах присутствия.
    
2. Языковые и культурные отличия. Как основатели, мы лично прошли путь адаптации продукта под Саудовскую Аравию — первую зарубежную страну, где мы запустились. Нам нужно было глубоко понять локальные проблемы ДМС, особенности ведения переговоров, наличие конкурентов и язык, используемый в страховой документации. Мы столкнулись с интересными особенностями, такими как культура ценовой торговли, более размеренный темп жизни и скорость принятия решений.
    
3. Конкуренция. За рубежом начали появляться компании-конкуренты. Если вопрос заключается не в политике, а в эффективности IT-продукта, мы участвуем в борьбе и тендерах, где демонстрируем свои результаты. 

За это время страховой рынок прошел путь от состояния «искусственный интеллект — это круто, что-то слышал о нем, надо попробовать, но не знаю, с чего начать» до осознанного потребления. Сейчас компании нанимают специалистов по работе с данными, создают собственные решения и выбирают профессиональных провайдеров специализированных услуг.

Цифровые технологии: что нас ждет в ближайшие несколько лет

Очевидно, что цифровизация в нашей ежедневной жизни будет только усиливаться, а значит бизнес должен быстро адаптироваться к новым тенденциям. В наших планах — усиливать высокотехнологичную составляющую  и продолжать решать острые проблемы непосредственных пользователей услуг. Сейчас мы работаем над экосистемой заботы о сотрудниках, включая ДМС и well-being, над развитием сервиса моментальных выплат месте аварии, разрабатываем платформу для кооперации разных страховых компаний и страхователей; а также создаем глубокие аналитические системы для управления страхованием. 

В работе с инновациями лучшая стратегия — это предвосхищать тренды, а не следовать им. Мы стараемся подготовить все наши технологические ресурсы к тому, что нас ждет в будущем.

Через 5 лет, возможно, произойдет революция в отрасли, при которой классические страховщики превратятся практически полностью в цифровые платформы, где будет автоматизировано все: продажи, расчет тарифов, выдача договоров, оценка ущерба, выплаты, отчетность. Альтернативно, такой переворот могут совершить IT-гиганты или нишевые амбициозные игроки, такие, как мы. Технологически весь спектр решений во многом уже готов к такому повороту.

Мир быстро меняется, и современный бизнес не может оставаться неподвижным. Для компаний сегодняшний успех не гарантирует завтрашний рост. Создавать пользу людям и компаниям, быть на шаг впереди, масштабировать свой бизнес — таковы составляющие по-настоящему успешного проекта.