Страховая отрасль годами говорила об ИИ. В этом году она действительно его использовала

В течение многих лет искусственный интеллект доминировал в повестках страховых конференций и в обсуждениях совещательных залов. Каждая компания заявляла, что у неё есть стратегия ИИ; каждый стартап обещал переосмыслить андеррайтинг; и каждый традиционный страховщик говорил о цифровой трансформации.

Однако большую часть этого периода отрасль больше экспериментировала, чем трансформировалась. В 2026 году ситуация изменилась.

В этом году ИИ перешёл от инициативы по инновациям к неотъемлемой части повседневной операционной модели страховых компаний. Вместо разрозненных пилотных проектов страховщики интегрируют ИИ в андеррайтинг, обслуживание клиентов, обнаружение мошенничества, обработку заявлений и внутренние операции.

Следовательно, разговор теперь уже не о том, место ли технологии в страховании, а о том, как быстро организации могут внедрять её ответственно, сохраняя доверие, на котором всегда основывалось страхование.

Скорость операций в обработке заявок и андеррайтинге

Возможно, самое значительное изменение — это скорость. Традиционно страхование ассоциировалось с бумажной волокитой, длительными циклами утверждения и ручными проверками: клиенты ждали днями или неделями котировок, изменений полисов или решений по заявкам. Сегодня многие из этих затратных по времени рутинных взаимодействий происходят почти мгновенно.

ИИ помогает страховщикам анализировать документы и выявлять недостающие сведения ещё до привлечения человека. И, что важно, он не заменяет страховых специалистов. Вместо этого эти системы устраняют повторяющуюся административную работу, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более ценных решениях, требующих суждения и опыта.

Компании, включая Allstate и Progressive, например, в 2026 году расширили возможности клиентского сервиса на базе ИИ, позволяя держателям полисов получать котировки и ответы на типичные вопросы круглосуточно, а затем плавно переходить к лицензированным представителям, когда возникают более сложные ситуации. По всей отрасли такого рода автоматизация рутинных запросов теперь охватывает до 80% повторяющихся контактов с клиентами, освобождая лицензированных агентов для диалогов, требующих человеческой экспертизы.

Обработка заявок также стала значительно эффективнее. Модели компьютерного зрения могут оценивать повреждения автомобиля по загруженным фотографиям, а генеративный ИИ помогает оценщикам упорядочивать документацию и готовить отчёты. Теперь, благодаря этим усовершенствованным административным системам, клиенты получают обновления быстрее, а сотрудники тратят меньше времени на ручную бумажную работу.

Однако сдвиг уже не ограничивается только стартапами insurtech, построенными вокруг ИИ с первого дня; традиционные страховщики догоняют. USAA, один из более консервативных игроков отрасли, партнёрствовал с Google Cloud для создания моделей компьютерного зрения, которые по фотографии повреждения автомобиля сразу дают предсказания о ремонте или замене отдельных деталей — работа, ранее требовавшая взгляда опытного оценщика.

Системы вовсе не исключают людей из процесса; они лишь сузивают объём информации, которую необходимо рассматривать, позволяя оценщикам тратить время на те решения, которые технология не в состоянии принять.

Андеррайтинг прошёл аналогичную эволюцию. Вместо ручного изучения десятков документов и разрозненных источников данных, андеррайтеры всё чаще полагаются на помощников ИИ, которые собирают информацию и рекомендуют дальнейшие действия.

Zurich Insurance Group, к примеру, продолжает инвестировать в инструменты андеррайтинга с поддержкой ИИ, которые помогают сотрудникам более эффективно обрабатывать большие объёмы информации о клиентах и рисках, при этом гарантируя, что окончательные решения по андеррайтингу остаются в руках человека.

Страхование остаётся бизнесом, построенным на суждениях, и ИИ работает лучше всего, когда он усиливает эти суждения, а не пытается автоматизировать каждое решение.

Борьба с мошенничеством в среде ИИ-против-ИИ

Предотвращение мошенничества стало ещё одной областью, где ИИ оказывает заметное влияние. Здесь та же технология, помогающая страховщикам повышать эффективность, одновременно помогает мошенникам создавать всё более изощрённые поддельные документы, отредактированные изображения и синтетические личности.

Таким образом, страховщики вынуждены применять столь же продвинутые инструменты ИИ для выявления необычных поведений и несоответствий, которые могут ускользнуть от человеческого внимания. Глобальные страховщики, такие как AXA, всё активнее используют машинное обучение для обнаружения подозрительной активности по заявкам, выявления аномалий среди миллионов транзакций и помечают случаи для человеческого расследования до того, как будут произведены мошеннические выплаты.

То, что мы наблюдаем, — это среда ИИ-против-ИИ, где технологии применяются с обеих сторон уравнения. Успех всё больше зависит от того, какие организации смогут построить самые эффективные средства обнаружения, сохраняя при этом человеческий контроль над сложными случаями.

Сдвиг в сторону автономных AI‑агентов

В этом контексте одной из самых интересных тенденций 2026 года стало появление развитых AI‑агентов. В отличие от традиционного генеративного ИИ, который в основном отвечает на вопросы или генерирует контент, AI‑агенты начинают автономно выполнять многошаговые рабочие процессы: собирать информацию, выполнять административные задачи, координировать работу внутренних систем и готовить рекомендации для сотрудников. AI Jim — лишь один из тысяч агентов, разработанных и внедрённых страховщиками.

Вместо замены команд эти агенты становятся цифровыми коллегами, способными отслеживать требования к соблюдению нормативов, маршрутизировать документы, проверять информацию в нескольких системах и проактивно выявлять операционные узкие места до того, как они превратятся в бизнес‑проблемы. И хотя полностью автономные страховые операции пока остаются далёкой перспективой, агентный ИИ уже снижает трения в организациях — и он здесь надолго.

Баланс автоматизации с управлением и доверием

Тем не менее, среди всего энтузиазма важно не терять из виду главное: страхование по своей сути — бизнес доверия.

Клиенты не покупают страховку потому, что им нравится приобретать полисы. Они делают это, желая уверенности, что кто‑то будет рядом в самые трудные моменты жизни. ИИ может повысить эффективность, но он не может заменить эмпатию, ответственность или этическое принятие решений.

Организации, стремящиеся к автоматизации без прозрачности, рискуют подорвать это доверие. Потребители имеют право знать, когда используется ИИ, как принимаются решения и когда квалифицированный человек может — и действительно — вмешаться.

И по мере того как регуляторы уделяют больше внимания управлению, справедливости и объяснимости — в том числе текущему пилотному проекту Национальной ассоциации страховых регуляторов по стандартизированному инструменту оценки ИИ в десятке штатов — ответственный ввод ИИ станет столь же важным, как и технические возможности.

Мы видели эту трансформацию из первых рук в GetCovered. Наше недавнее приобретение Revyse, к примеру, отражает убеждение, что будущее ИИ в страховании заключается не в автоматизации отдельных задач, а в соединении интеллекта по всему жизненному циклу страхования. Объединяя интеллектуальные решения поставщиков на базе ИИ и автоматизацию страховых процессов, организации получают возможность снижать операционную сложность, сохраняя при этом управление и прозрачность, которые ожидают как клиенты, так и регуляторы.

В GetCovered мы наблюдали эту эволюцию из первых рук. Наше недавнее приобретение Revyse отражает нашу позицию, что будущее ИИ в страховании не в автоматизации отдельных задач, а в соединении интеллекта по всему жизненному циклу страхования. Объединяя интеллектуальные решения поставщиков на базе ИИ и автоматизацию страховых процессов, мы помогаем организациям сокращать операционную сложность, сохраняя управление и прозрачность, которые всё более ожидают клиенты и регуляторы.

Смотря в будущее, победителями в страховании станут не просто компании с самыми продвинутыми моделями ИИ. Скорее, это будут организации, которые объединяют технологии с выдающимся клиентским опытом.

ИИ должен уменьшать трения, а не создавать путаницу. Он должен упрощать страхование, а не делать его более безличным. И компании, которые помнят об этом различии, построят более крепкие отношения с клиентами, одновременно повышая операционную эффективность.

Мы годами обсуждали потенциал ИИ. В 2026 году мы наконец видим его практическое влияние. Будущее страхования — это не мир, где люди исчезают из процесса, а мир, где технологии берут на себя рутинную работу, человеческие участники сосредотачиваются на значимых решениях, а клиенты получают более быстрый, прозрачный и персонализированный сервис, чем когда-либо.

Это не просто технологическое обновление. Это более качественный страховой опыт.

Источники оригинальной статьи: content.naic.org [1]