Марина Авдєєва, Арсенал Страхування
Штучний інтелект більше не є чимось новим для страхової галузі, він став необхідним робочим засобом. Співвласниця СК «Арсенал Страхування» Марина Авдєєва ділиться з Delo.ua інформацією про те, як AI прискорює процес отримання медичної допомоги клієнтом, робить автоматичним андеррайтинг та змінює спосіб взаємодії з клієнтом, водночас створюючи нові питання щодо відповідальності та захисту даних.
У яких саме робочих процесах «Арсенал Страхування» зараз використовує штучний інтелект, і які з цих інструментів вже показують позитивні результати для компанії?
– Для «Арсенал Страхування» штучний інтелект — це не просто модна технологія, а важливий елемент щоденної діяльності. В організації розроблена AI-стратегія, а розвитком і впровадженням таких засобів займається окремий підрозділ цифрових змін, який відповідає за дослідження та інтеграцію технологій в основні робочі процеси.
Як приклад використання штучного інтелекту можна навести сервіс «AI-лікар» у мобільному додатку медичного страхування. Це засіб початкової медичної оцінки, який допомагає клієнту швидко зрозуміти, що відбувається, коли з’являються симптоми. Користувач вибирає частину тіла, вказує симптоми, відповідає на додаткові питання, після чого система визначає найбільш вірогідний діагноз з точністю близько 87% і пропонує подальші дії. В середньому клієнт отримує відповідь за 2–3 хвилини.
Сервіс є частиною повного шляху клієнта: після отримання попереднього діагнозу користувач може відразу записатися на прийом до потрібного лікаря, вибрати медичний заклад на карті або отримати онлайн-консультацію, а вся історія лікування завжди є в додатку.
Більше половини користувачів додатку вже скористалися можливістю AI-діагностики, що значно скоротило час від появи симптомів до початку лікування та зменшило навантаження на медичний кол-центр.
Ще один напрямок використання AI – страхування автомобілів. Під час прийняття автомобіля на страхування ми додали сервіс віддаленого автоматичного огляду автомобіля з використанням технологій Computer Vision. Система аналізує фотографії та відео автомобіля, знаходить за допомогою AI наявні пошкодження і фіксує їх у цифровому форматі без потреби в фізичному огляді. Це зменшує час оформлення угоди, зменшує вплив людського фактору і робить оцінку стану автомобіля прозорішою ще до початку страхового захисту.
У роботі з AI-моделями ми застосовуємо комбінований підхід — поєднуємо використання готових ринкових рішень з індивідуальною розробкою під конкретні робочі задачі. Такий підхід дозволяє швидко запускати нові послуги і в той же час гнучко розширювати їх разом із розвитком компанії.
Як використання AI вплинуло на терміни врегулювання страхових випадків і комунікацію з клієнтами? Чи дозволило це пришвидшити прийняття рішень або зменшити обсяг ручної роботи?
– Головний результат від використання AI ми бачимо у швидкості комунікації з клієнтом і зменшенні кількості ручних дій в процесах обслуговування.
У медичному страхуванні сервіс «AI-лікар» фактично став першим контактом клієнта з системою медичної допомоги. Раніше час від появи симптомів до візиту до лікаря міг займати від одного до декількох днів: клієнту потрібно було зв’язатися з кол-центром, описати симптоми, отримати пораду та знайти зручний медичний заклад. Завдяки AI цей процес значно прискорився – попередній аналіз симптомів займає кілька хвилин, після чого клієнт відразу отримує поради щодо подальших дій. Це також зменшило кількість випадків самолікування і дозволило швидше реагувати на зміни у стані здоров’я клієнтів. Фактично, це перехід до більш профілактичної моделі медицини, де проблеми виявляються на ранніх стадіях.
Це не тільки покращує досвід клієнтів, але й дозволяє більш раціонально використовувати ресурси медичного кол-центру. Частину початкових звернень тепер обробляє цифровий сервіс, що зменшує навантаження на лікарів-координаторів і дає їм можливість зосередитися на складніших випадках.
У страхуванні автомобілів використання AI-аналізу фотографій і відео автомобілів спростило процедуру прийняття автомобіля на страхування. Віддалений огляд значно зменшує час оформлення угоди та робить процес зручнішим для клієнта, оскільки більше не потрібно організовувати окремий фізичний огляд автомобіля.
В цілому використання AI дозволяє поступово переводити частину звичайних процесів в автоматизований режим. Те, що раніше розширювалося тільки за рахунок збільшення команди, зараз може розширюватися за допомогою технологій – без відповідного збільшення операційних витрат і з більшою швидкістю обробки звернень.
Які ризики ви бачите у використанні штучного інтелекту в страхуванні – зокрема, з точки зору точності рішень, захисту особистих даних та вимог законодавства?
– Ми бачимо декілька основних ризиків використання штучного інтелекту в страхуванні.
Перш за все, це питання точності рішень. AI працює на основі статистичних моделей і не може бути єдиним джерелом остаточного рішення. Тому ми вважаємо його додатковим інструментом для попереднього аналізу або впорядкування інформації, тоді як остаточні рішення повинні приймати лікарі або страхові фахівці.
По-друге, важливим є захист особистих даних. У страхуванні, особливо медичному, система працює з конфіденційною інформацією, тому дуже важливо забезпечити анонімність даних, контролювати доступ і дотримуватися стандартів інформаційної безпеки. При використанні нашого AI-лікаря ці вимоги були враховані в архітектурі рішення: ми зменшуємо обсяг даних, які обробляються алгоритмами, і використовуємо технічні та організаційні механізми для їх захисту.
І третій аспект – вимоги законодавства. Правила використання AI у фінансових і медичних сервісах ще розробляються, тому компаніям важливо забезпечити прозорість алгоритмів, можливість їх перевірки та обов’язкову участь людини у прийнятті важливих рішень.
Які напрямки використання штучного інтелекту в страховому бізнесі ви вважаєте найбільш перспективними на найближчі роки, і які проєкти компанія планує розвивати далі?
– У найближчі роки ми бачимо найбільший потенціал AI у глибокій інтеграції технологій в процеси медичного кол-центру, обробки документів та андеррайтингу.
Один із наступних етапів розвитку – використання AI для автоматичного аналізу звернень клієнтів у медичному страхуванні. Сьогодні лікарю-координатору необхідно вручну перевіряти умови договору, внутрішні правила покриття та медичні протоколи, щоб підтвердити можливість оплати лікування. Використання AI дозволить значно прискорити цей процес: система може швидко проаналізувати умови договору та підготувати рекомендацію щодо страхового покриття, залишаючи остаточне рішення за спеціалістом.
Ще один важливий напрямок – автоматичне розпізнавання медичних документів. Йдеться про обробку виписок, результатів аналізів та інших документів, у тому числі написаних від руки. Такі рішення дозволяють швидше переводити медичні дані у структурований цифровий формат і прискорюють роботу кол-центру. Також в планах – використання AI для перетворення голосових звернень клієнтів у текст, що значно спрощує подальший аналіз і обробку інформації.
Перспективним напрямком є і використання AI в андеррайтингу, зокрема у страхуванні автомобілів. Система зможе автоматично збирати дані з різних джерел – історію страхових випадків, статистику збитковості за маркою та моделлю автомобіля, технічні характеристики транспортного засобу – і формувати аналітичний профіль ризику для андеррайтера. Це дозволить швидше приймати рішення і поступово переходити до більш індивідуальної тарифікації.
Для нас штучний інтелект – це насамперед інструмент підвищення продуктивності. Справжню вигоду отримують ті компанії, які використовують його у своїх робочих процесах і бачать в ньому спосіб робити бізнес швидшим, точнішим і більш розширеним.
Ви говорите, що AI-система може допомагати з попередньою медичною діагностикою. Як саме перевірялася точність цих алгоритмів і хто несе відповідальність, якщо рекомендація штучного інтелекту виявиться невірною?
– Точність алгоритмів перевірялась і постійно перевіряється на основі реальних клінічних даних. Пілотне тестування проводилося, зокрема, на базі Львівської залізничної лікарні та приватного діагностичного центру Медіс. Результати, які надавала AI-система після опитування пацієнта, порівнювалися з попередніми діагнозами, які ставили лікарі після початкового огляду. За результатами такого порівняння точність алгоритму складала близько 87%. Подібний аналіз проводиться регулярно, і на основі цих даних зараз готується наукова робота.
Варто також зазначити, що AI-лікар в нашій системі обслуговування клієнтів не є інструментом для встановлення остаточного діагнозу. У додатку він виконує насамперед інформаційну та орієнтовну функцію: допомагає людині краще зрозуміти можливу серйозність симптомів, зменшити тривожність і швидше звернутися до відповідного лікаря.
І найважливіше – в нашому випадку АІ не замінює медичного фахівця. Навпаки, його основна задача полягає в тому, щоб заохотити пацієнта вчасно звернутися до лікаря та допомогти лікарю швидше отримати структуровану інформацію про симптоми.