Страхование годами говорило об ИИ. В этом году оно действительно его использовало

В течение многих лет искусственный интеллект доминировал в повестках страховых конференций и обсуждениях в совещательных залах. Каждая компания заявляла о наличии стратегии в области ИИ; каждый стартап обещал переосмыслить андеррайтинг; и каждый устоявшийся страховщик говорил о цифровой трансформации.

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

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

The conversation is consequently no longer about whether the technology belongs in insurance, but how quickly organizations can deploy it responsibly while maintaining the trust that insurance has always depended on.

Скорость операций в обработке претензий и андеррайтинге

Perhaps the biggest change has been speed. Insurance has historically been known for paperwork, lengthy approval cycles, and manual reviews: customers waiting for days or weeks for quotes, policy changes, or claims decisions. Today, many of those time-costly routine interactions happen nearly instantaneously.

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, такие как Allstate и Progressive, к примеру, в 2026 году расширили возможности обслуживания клиентов на основе ИИ, позволяя держателям полисов получать расчёты и ответы на типичные вопросы круглосуточно, а затем плавно переходить к лицензированным представителям, когда возникают более сложные ситуации. По всей отрасли такая автоматизация рутинных запросов теперь охватывает до 80% повторяющихся контактов с клиентами, освобождая лицензированных агентов для разговоров, требующих человеческой экспертизы.

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

Однако изменение уже не ограничивается стартапами insurtech, построенными вокруг ИИ с первого дня; традиционные страховщики догоняют. USAA, один из более традиционных игроков отрасли, заключил партнёрство с Google Cloud для создания моделей компьютерного зрения, которые по фотографии повреждения автомобиля сразу формируют прогнозы «ремонтировать или заменить» отдельных деталей — работа, ранее требовавшая взгляда опытного оценщика.

Системы не исключают людей из процесса полностью; они лишь сокращают объём информации, которую нужно просматривать, позволяя оценщикам тратить время на те решения, которые технология не в состоянии принять.

Андеррайтинг претерпел аналогичную эволюцию. Вместо ручного изучения десятков документов и разрозненных источников данных андеррайтеры всё чаще полагаются на ИИ‑ассистентов, которые консолидируют информацию и рекомендуют дальнейшие шаги.

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 за людьми.

Insurance remains a business built on judgment, and AI works best when it augments that judgment rather than attempts to automate every decision.

Борьба с мошенничеством в среде ИИ-против-ИИ

Fraud prevention has become another area where AI is making a measurable difference. Here, the same technology helping insurers become more efficient is also aiding fraudsters create increasingly sophisticated fake documents, manipulated images, and synthetic identities.

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

What we’re seeing is an AI-versus-AI environment, where technology is used on both sides of the equation. Success increasingly depends on which organizations can build the most effective detection capabilities while maintaining human oversight for complex cases.

Сдвиг в сторону автономных ИИ‑агентов

In this context, one of the most interesting trends in 2026 has been the emergence of developed AI agents. Unlike traditional generative AI – which primarily answers questions or generates content – AI agents are beginning to execute multi-step workflows autonomously: gathering information, completing administrative tasks, coordinating between internal systems, and preparing recommendations for employees. AI Jim is only one of the thousands insurers have developed and rolled out.

Rather than replacing teams, these agents are becoming digital coworkers that can monitor compliance requirements, route documents, verify information across multiple systems, and proactively identify operational bottlenecks before they become business problems. And, although fully-autonomous insurance operations remain some way off, agentic AI is already reducing friction across organizations – and it is here to stay.

Баланс автоматизации с управлением и доверием

Yet amid all the excitement, it’s important not to lose sight of what matters most: insurance is fundamentally a trust business.

Клиенты не покупают страховку ради удовольствия от покупки полисов. Они делают это, потому что хотят быть уверенными, 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 — включая текущий пилот Национальной ассоциации страховых регуляторов по стандартизированному инструменту оценки ИИ в десятке штатов — ответственное внедрение ИИ станет столь же важным, как и технические возможности.

Мы наблюдали эту трансформацию изнутри в GetCovered. Наше недавнее приобретение Revyse, к примеру, отражает убеждение, что будущее ИИ в страховании связано не с автоматизацией отдельных задач, а с объединением интеллекта на всём жизненном цикле страхования. Объединяя ИИ‑поддержку данных поставщиков и автоматизацию страхования, организации могут снизить операционную сложность, сохраняя при этом управление и прозрачность, которые ожидают как клиенты, так и регуляторы.

В GetCovered мы видим эту эволюцию изнутри. Наше недавнее приобретение Revyse отражает нашу уверенность в том, что будущее ИИ в страховании не в автоматизации отдельных задач, а в соединении интеллекта по всему жизненному циклу страхования. Объединяя ИИ‑поддержку данных поставщиков и автоматизацию страхования, мы помогаем организациям уменьшать операционную сложность, сохраняя управление и прозрачность, которые всё более ожидают клиенты и регуляторы.

Смотрясь вперёд, победителями в страховании станут не просто компании с самыми продвинутыми моделями ИИ. Скорее, это будут организации, которые сочетают 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, помнящие 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 ранее.

Это не просто технологическое обновление. Это улучшенный страховой опыт.