Експерти про те, як перейти від пілотів до масштабування.
Чи може генеративний штучний інтелект (GenAI) принести реальну користь у загальному страхуванні сьогодні? Це питання обговорювалося під час "power lunch" на конференції 2025 Insurtech Insights Europe, де Лора Драбік з Guidewire поспілкувалася з Томом Уайльдом, генеральним директором Indico Data, і Террі Бюхнером, керівником глобальних страхових систем в AWS, про практичне застосування ШІ в страхуванні.
Контекстуалізуючи, де ШІ додає цінності, а де йому загрожує надмірне розкручування, Уайльд зазначив, що минулого року близько 25 мільйонів людей у всьому світі ідентифікували себе як інженери-програмісти. Коли з'явився GenAI, він фактично дозволив будь-кому, хто вміє друкувати на комп'ютері, стати програмістом. За його словами, це масштабний прорив, і це те, що так сильно впливає на розвиток ШІ.
"Я думаю, що проблема полягає в тому, як ви можете це контролювати? Адже ви не можете, як страхова компанія, за одну ніч оголосити, що всім дозволено писати програмне забезпечення для зміни моделей ціноутворення", – сказав він. Як наслідок, питання для ринку полягає в тому, як переконатися, що ця технологія вказує в правильному напрямку, що означає забезпечення належного контролю над нею.
Де ШІ досягає успіху, а де ризикує бути переоціненим?
За його словами, GenAI дійсно досягає успіху в таких сферах, як узагальнення, включаючи узагальнення моделей андеррайтингу та моделей страхових виплат з безпрецедентними результатами. "Серед інших досягнень – те, що ми вперше можемо взяти неструктурований об'єкт, такий як андеррайтингові рекомендації, і перетворити його на програмну кінцеву точку, де тепер програмне забезпечення може спілкуватися з документом і навпаки. Раніше ми ніколи не могли цього зробити, це справді прорив".
Пропонуючи свою точку зору, Бюхнер також підкреслив здатність штучного інтелекту поглинати і узагальнювати документи в масштабах. За його словами, ажіотаж навколо штучного інтелекту пов'язаний з тим, як його можна використовувати для трансформації неструктурованих і структурованих процесів, що вимагають великої кількості документів, таких як врегулювання збитків і андеррайтинг. Ажіотаж навколо штучного інтелекту не випадковий, і він дійсно підходить для врегулювання збитків, будь то перевірка ідентифікаційних даних для першого повідомлення про втрату або можливість вирішити проблему за першим дзвінком.
Очевидно, що за умови ефективного використання GenAI призведе до більш швидких і прозорих процесів врегулювання збитків, сказав він. Те ж саме стосується і андеррайтингу з точки зору отримання та узагальнення документів, де він побачив певну "нечіткість" щодо переходу до повністю автоматизованого процесу андеррайтингу.
Хоча це може статися, швидше за все, через кілька років, особливо в комерційних напрямках, де існують значні складнощі. "Все ще існує потреба в участі людини, – сказав він, – в людських судженнях і досвіді, який приходить з багаторічною роботою в страховій індустрії. Але це дуже швидкоплинна сфера, тому все може змінитися. Але це не зміниться за одну ніч".
Як вийти за межі етапу підтвердження концепції?
Драбік звернув увагу на дослідження Deloitte, яке показало, що 76% страховиків впровадили генеративний ШІ принаймні в одній з бізнес-функцій. "Але переваги для бізнесу, про які ми говоримо, досяжні лише в тому випадку, якщо страховики зможуть масштабувати успішні ініціативи..... І лише 15% з них справді ефективно масштабуються". Виклик для страхових компаній сьогодні полягає в тому, як масштабуватися від пілотних проектів до впровадження в масштабах всієї компанії, що викликає питання – що відокремлює страховиків, які успішно масштабуються, від тих, хто застряг у нескінченних перевірках концепції?
На цьому етапі легко застрягти, але є шляхи виходу, сказав Бюхнер. Він послався на нещодавнє дослідження Boston Consulting Group, яке показало, що лише 26% опитаних компаній розробили необхідний набір можливостей для того, щоб вийти за рамки перевірки концепції та генерувати відчутну цінність. За його словами, в реальності ця цифра, ймовірно, значно нижча в контексті страхової індустрії.
"Тож що ми можемо зробити, щоб спробувати масштабувати його?" Перший крок, за його словами, – це почати з проекту, який охоплює основи того, в чому GenAI досягає успіху. Подумайте про проблеми, які ви намагаєтеся вирішити, або про всеосяжні процеси, які ви прагнете трансформувати, а потім відштовхуйтеся від цього, щоб відштовхуватися від цього фундаменту. "Майте на увазі чіткі цілі та фактори успіху, які можна виміряти, – порадив він. "Значною мірою це пов'язано з культурою "тестуй і вчись"... А це не є частиною традиційної ДНК страхування.
"Отже, розвивайте культуру "тестуй і вчись", де ми не лише використовуємо можливості, які відкриваються, починаючи з малого і нарощуючи їх, але й можемо зупинитися, якщо щось не працює, бо змінилася технологія або змінилися регуляторні норми. Ми повинні мати можливість збільшувати масштаби, коли щось працює добре, а також зменшувати масштаби, коли це не так".