Штучний інтелект у страхуванні: стратегічний шанс чи маркетинговий шум?

Український страховий ринок опинився у точці, де звичні моделі розвитку більше не працюють. Війна, демографічні зміни, цифровізація економіки та зростання очікувань клієнтів ставлять нові виклики перед компаніями. Водночас стрімкий розвиток штучного інтелекту (AI) відкриває інструменти, здатні радикально підвищити ефективність ринку та створити нові можливості для залучення капіталу.

Останнім часом в Україні дедалі частіше обговорюють AI у страхуванні: конференції, презентації, публікації. Проте за яскравими словами часто приховується маркетинг, а не стратегія. Переважна більшість технологій, що сьогодні пропонуються страховому ринку, – це автоматизовані чат-боти чи CRM-рішення, тоді як справжня цінність AI полягає у створенні автономних систем, що працюють з даними, моделюють ризики та дають інструменти для прийняття рішень.

Маркетинг проти реальності

Сьогодні український ринок перебуває у стані “цифрової фрагментації”: у деяких страхових компаній ключові процеси досі ведуться в Excel або 1С, а сучасні інструменти аналітики сприймаються як розкіш. Це результат багаторічної культури мінімальних інвестицій у технології: страхові компанії зосереджені на короткостроковому прибутку та демпінгу, а не на довгостроковому управлінні ризиками.

У світі ситуація інша: провідні страхові групи інвестують мільярди в AI, створюють власні дата-лейки, аналітичні центри та команди актуаріїв нового покоління. Платформи на кшталт Ping An чи Lemonade довели, що страховий бізнес може працювати у режимі “поліс за секунди, виплата за хвилини”.

Для України це не розкіш, а необхідність: ринок без глибокої аналітики ризиків і сучасних інструментів ціноутворення приречений на стагнацію та банкрутства слабких гравців.

Чого бракує ринку сьогодні

1. Відсутність стратегії розвитку технологій. Страховий ринок живе за принципом “мінімальних вимог”:

• звітність для НБУ, поліс ОСЦПВ — цього достатньо для існування, але не для розвитку.
• У більшості страховиків ІТ-департаменти орієнтовані на підтримку операційної діяльності, а не на розвиток технологій.
• AI-експертиза концентрується у стартапах, які працюють на міжнародний ринок.

1. Закритість даних. МТСБУ володіє унікальною централізованою базою ОСЦПВ, але вона використовується переважно як реєстр, а не аналітична система.

1. Слабка конкуренція за якість продукту. Демпінг і короткострокові бізнес-моделі домінують, що демотивує інвесторів вкладати у технології.
2. Відсутність взаємодії з глобальним ринком. Світові гравці активно впроваджують AI, але в Україні немає системної інтеграції з міжнародним досвідом.
3. Слабкий попит на InsurTech у міжнародних вендорів. Microsoft, AWS, Google готові допомагати, але страховики не замовляють — інтегратори йдуть у більш прибуткові проекти (банки, ритейл, e-commerce).

AI-платформа для ОСЦПВ: нова роль МТСБУ

Найбільш логічний старт для AI-трансформації страхування — це ОСЦПВ. МТСБУ має унікальну базу даних, що охоплює практично весь авторинок України, з інформацією про поліси, страхові випадки, виплати та збитковість. Але потенціал цієї бази не реалізований: аналітика виконується вручну, а створення нових звітів потребує програмістів і часу.

AI-платформа могла б зробити прорив:

• Copilot для актуаріїв: спеціаліст ставить запит звичайною мовою (“Покажи збитковість по авто до 5 років у Києві”), а система генерує SQL-запит і будує звіт.
• Портфельний аналіз: страховик бачить детальну збитковість власного портфеля у порівнянні з ринком.
• Персоналізовані тарифи: компанії можуть об£рунтовано знижувати тарифи для певних сегментів (-5% і більше), замість єдиної моделі для всіх.
• Боротьба з шахрайством: AI-моделі швидко виявляють аномалії: дублікати VIN, “сімейні” ДТП, фіктивні поліси.

Це перетворить ОСЦПВ на ринок даних, де конкурують аналітикою та сервісом, а не лише ціною.

Економіка і швидкий ефект

Створення такої платформи не потребує астрономічних бюджетів. На старті достатньо $100–150 тис. на рік для пілотного проекту:

• open-source інфраструктура (Linux, PostgreSQL, Apache Airflow),
• інтеграція GPT чи Claude API для генерації запитів,
• BI-інтерфейс (Power BI або Looker).

Для МТСБУ та страхового ринку це копійки у порівнянні з масштабом внесків у фонд Бюро. Успішний пілот окупиться за пів року завдяки скороченню витрат на програмістів, швидшій адаптації тарифів і зменшенню шахрайства.

Приклади з інших галузей

Банківський сектор України довів ефективність AI:

• Системи антифроду в ПриватБанку та Monobank знизили збитки на десятки мільйонів гривень.
• Банки використовують AI для скорингу клієнтів, управління кредитними ризиками та прогнозування резервів.
• У логістиці Rozetka й Нова Пошта оптимізують ціноутворення і доставку завдяки AI-моделям.
• E-commerce і маркетинг використовують AI-моделі рекомендацій і персоналізації, що підвищують продажі на 15–30%.

Ці приклади показують, що технології вже окупили себе в інших галузях. Страхування має шанс не вигадувати велосипед, а застосувати перевірені рішення.

Міжнародний досвід

Приклади використання AI деякими компаніями у страховій індустрії наведено у таблиці

Український досвід

В Україні вже є з кінца 2023 року приклад створення масштабної цифрової платформи для аналізу воєнних ризиків, яка агрегує дані про атаки та пошкодження інфраструктури по регіонах. Це доводить, що наші дані можуть бути структуровані і представлені на рівні міжнародних стандартів. Наступний логічний крок — розробка подібної AI-платформи для страхового ринку: єдина база даних для тарифоутворення, управління портфелями та прогнозування ризиків. Такий інструмент зміг би зробити ринок прозорішим, підвищити довіру клієнтів і залучити інвестиції у страхування.

Втім, вона орієнтована переважно на міжнародну аудиторію, а не на внутрішній ринок. Її досвід показує:

• Україна має дані і партнерів світового рівня,
• але потрібен власний AI-інструмент для страхових компаній, який дозволить працювати з тарифами, портфелями та шахрайством у реальному часі,
• Українські дані — унікальні. Саме на них можна будувати моделі воєнних ризиків світового рівня, а не лише копіювати чужий досвід.

AI-платформа для МТСБУ могла б стати "страховим аналогом” цієї масштабної цифрової платформи для аналізу воєнних ризиків, але з глибшою інтеграцією у ринок і підтримкою локальних страхових компаній.

Війна як точка зростання

Україна має унікальний досвід роботи з воєнними ризиками: атаки на інфраструктуру, релокація бізнесу, страхування життя і майна у зоні бойових дій. Цей досвід може стати експортним продуктом: AI-моделі воєнних ризиків, побудовані на українських даних, будуть затребувані у світі.

Саме зараз потрібно створювати інструменти, що поєднають державні дані, страхові компанії та міжнародних перестраховиків.

Наступний крок для галузі

1. Стратегія AI у страхуванні: план розвитку технологій, а не окремі презентації.
2. МТСБУ як аналітичний центр: від “реєстру” до платформи з AI та прогнозними моделями.
3. Інвестиції у науку ризиків: створення локальних моделей катастроф і воєнних ризиків.
4. Гнучкі тарифи для конкуренції: AI дозволяє запровадити персоналізовані рішення замість демпінгу.
5. Міжнародна інтеграція: співпраця з глобальними лідерами і використання їхніх інструментів.

Висновок

Сьогодні український страховий ринок отримав унікальний шанс: використати AI не лише як модний інструмент, а як основу для якісного стрибка. Для цього потрібна не реклама, а стратегія: інвестиції у дані, аналітику, відкриту співпрацю з міжнародними гравцями.

Страхування має потенціал стати флагманом технологічної трансформації економіки України — але лише якщо ринок вийде за межі мінімальних вимог і зосередиться на інноваціях.