Великий розрахунок в офісі: як штучний інтелект може змінити майбутнє роботи в страховій галузі

Наскільки безпечна ваша робота?

Штучний інтелект перейшов від новизни до необхідності. Колись він був обмежений технологічними лабораторіями та футуристичними конференціями, а тепер непомітно проникає в системи андеррайтингу, платформи для відшкодування збитків та контакт-центри клієнтів на всьому страховому ринку Великої Британії.

Для галузі, яка здавна визначалася документацією, аналізом та регулюванням, штучний інтелект є одночасно перспективою та небезпекою – інновацією, яка може підвищити продуктивність, навіть якщо вона загрожує позбавити нас тих самих ролей, які забезпечують функціонування сектора.

Повільно горюча революція

У великому дослідженні, опублікованому в Harvard Business Review, проведеному Evercore ISI та венчурною студією Visionary Future, було проаналізовано понад 160 мільйонів робочих місць, щоб оцінити, як генеративний штучний інтелект може змінити світову робочу силу. Висновок був очевидним: майже кожна професія певним чином пов'язана з автоматизацією.

Хоча це може здатися абстрактним, його наслідки для британських страховиків є конкретними. Багато завдань, найбільш вразливих до штучного інтелекту, є центральними для страхового бізнесу – канцелярська та аналітична робота, що лежить в основі андеррайтингу, обробки претензій та дотримання вимог.

Як зазначається у звіті, "Штучний інтелект стане не просто технологічним дивом, а й промінем надії у вирішенні демографічних проблем та проблем продуктивності". Однак для деяких цей промінь може освітити кар’єрний шлях, що скорочується.

Тиха загроза для роботи "білих комірців"

Історично автоматизація спочатку загрожувала ручній праці – заводським лініям, логістиці, виробництву. Генеративний штучний інтелект перевертає цю логіку. Його сила полягає не у фізичній ефективності, а в лінгвістичній точності: підсумовуванні, порівнянні, обчисленні, складанні чернеток та прийнятті рішень.

Згідно з дослідженням Evercore, когнітивні здібності, такі як упорядкування інформації та запам'ятовування, сильно піддаються реплікації ШІ. Чим більше повторювана та заснована на правилах роль, тим більша її вразливість. Творчі, міжособистісні або засновані на судженнях завдання, навпаки, залишаються значною мірою стійкими.

Іншими словами, найбільшу загрозу загрожує не актуарій у торговому залі, а адміністратор у бек-офісі.

Десять найбільш ризикованих ролей у страховій та фінансовій сферах

Спираючись на висновки Evercore ISI, ШІ, МВФ та Міжнародної організації праці, наступні ролі мають найбільший ризик збоїв або переформатування в наступне десятиліття:

1. Клерки з введення та обробки даних
2. Адміністративні та виконавчі помічники
3. Бухгалтери та працівники з нарахування заробітної плати
4. Представники служби підтримки клієнтів та контакт-центру
5. Помічники юристів та юридичні клерки
6. Аналітики ринку та даних
7. Молодші андеррайтери та актуарний допоміжний персонал
8. Технічні автори та перекладачі
9. Молодші розробники та тестувальники програмного забезпечення
10. Фахівці з документації та звітності щодо відповідності

Ці позиції мають спільну рису: вони сильно залежать від структурованої інформації, шаблонів і правил – саме там, де переважають моделі з великими мовами програмування.

У страхуванні вплив поширюється на весь ланцюжок створення вартості: адміністрування полісів, сортування страхових випадків, виявлення шахрайства та підготовка документів. Саме ті процеси, які роблять галузь методичною та точною, зараз роблять її вразливою до автоматизації.

Ефективність проти досвіду

Безпосередня привабливість штучного інтелекту для страховиків очевидна. Зростання продуктивності праці у Великій Британії зупинилося з часів фінансової кризи, тоді як тиск на витрати з боку інфляції та регуляторного нагляду продовжує зростати.

Платформа для відшкодування страхових випадків, яка може автоматично складати кореспонденцію, або чат-бот, здатний відповідати на 60 відсотків запитів страхувальників, обіцяють величезну економію. Однак така ефективність має свою ціну. Початкові адміністративні та допоміжні посади, які замінюються, також є навчальним майданчиком для цього сектору – основою, на якій будується технічна та управлінська експертиза.

Якщо штучний інтелект позбавить цей формувальний досвід, галузь може виявитися ефективною, але поверхневою: багатою на дані, бідною на розробку.

Парадокс професіонала

Штучний інтелект також зазіхає на високооплачувану роботу. Фінансові аналітики, юристи, бухгалтери та андеррайтери тепер покладаються на інструменти штучного інтелекту, які узагальнюють документи, порівнюють контракти та розраховують ймовірності з безпрецедентною швидкістю.

Аналіз Evercore показує, що посади з річним доходом понад 80 000 фунтів стерлінгів мають один з найбільших впливів штучного інтелекту, але вони також можуть отримати найбільшу вигоду від доповненої технології. Ті, хто навчиться розумно використовувати штучний інтелект, процвітатимуть; ті, хто його ігнорує, можуть виявити, що їхня експертиза зменшується через ті самі системи, які вони колись замовили.

Кілька керуючих агентів Lloyd's вже експериментують зі штучним інтелектом для оцінки ризиків та документування. Брокери тестують інструменти для складання зведень про розміщення. Команди з врегулювання претензій використовують алгоритми для позначення аномалій ще до того, як слідчі прочитають файл.

Технологія ще не замінює людей, але вона змінює те, що ці люди роблять.

Коли автоматизація зустрічається з регулюванням

Страхування залишається бізнесом, побудованим на довірі та дотриманні вимог. Регулятори не дозволять повністю делегувати рішення щодо андеррайтингу чи врегулювання страхових випадків машинам, а страхувальники очікують людського судження, коли результати оскаржуються.

Штучний інтелект може пришвидшити процеси, але відповідальність не можна автоматизувати. Тому страховики повинні діяти обережно: вони повинні інтегрувати нові системи, не ставлячи підзвітності чи справедливості. FCA вже зазначило, що управління, прозорість та етика даних будуть частиною його контролю за впровадженням ШІ у фінансових послугах.

Лідерство на передовій

Для бізнес-лідерів питання не в тому, чи змінить штучний інтелект роботу страхової компанії, а в тому, як керувати переходом. Це означає проведення оцінки впливу робочої сили, перепідготовку адміністративного персоналу для аналітичних або клієнтоорієнтованих ролей, а також переосмислення сімейств посад з урахуванням людських сильних сторін – емпатії, міркування та етичного прийняття рішень.

Дані Evercore свідчать про те, що приблизно третина всіх робочих функцій вже може бути покращена за допомогою інструментів штучного інтелекту. Завдання керівництва полягає в тому, щоб забезпечити підвищення, а не послаблення інших двох третин – людського судження, досвіду та ведення переговорів.

Прогресивні страховики вже експериментують. Aviva використовує штучний інтелект для визначення пріоритетів електронних листів клієнтів для швидшої відповіді. RSA та Direct Line тестують автоматизовану класифікацію документів. Ці ранні пілотні проекти показують, як штучний інтелект може доповнювати, а не усувати, якщо керуватися продуманою стратегією.

Поза межами автоматизації: переосмислення цінності

Наступне десятиліття не означатиме кінця служебної зайнятості, але вимагатиме переосмислення цінностей. Страхування завжди цінувало точність та ефективність; незабаром воно так само високо цінуватиме проникливість та довіру.

Оскільки алгоритми візьмуть на себе арифметику, людей оцінюватимуть за їхньою здатністю інтерпретувати, пояснювати та пов'язувати – розуміти не лише те, що передбачає модель, але й чому це важливо.

Для британських страховиків успіх залежатиме не від того, як швидко вони впровадять штучний інтелект, а від того, наскільки мудро вони триматимуть людство в курсі подій.

Штучний інтелект приходить заради форм, а не стосунків. І в коридорах Сіті та на андеррайтингових майданчиках Лайм-стріт виживуть ті фірми, які розглядають технології не як заміну людей, а як причину, щоб зробити людей важливішими.