Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в страховой отрасли может обеспечить экономию от $80 млрд до $160 млрд к 2032 году, преимущественно за счет более эффективного выявления и предотвращения мошенничества. Такие данные приводятся в новом исследовании международной консалтинговой компании Deloitte.
Согласно отчету, страховые компании, использующие многомодальные возможности ИИ и продвинутую аналитику, способны сократить убытки от мошенничества на 20-40% в зависимости от сегмента страхования и уровня развития систем детектирования. Наибольший эффект достигается при комплексном подходе, включающем автоматизацию бизнес-правил, интеграцию встроенного ИИ и применение алгоритмов машинного обучения, обрабатывающих миллионы страховых требований в режиме реального времени.
«Сегодня страховая отрасль сталкивается с двумя основными типами мошенничества, каждый из которых требует специфических подходов к обнаружению»,— отметил управляющий директор Deloitte Камалапуркар. По его данным, так называемое «мягкое» мошенничество, связанное с завышением сумм по легитимным страховым случаям, составляет около 60% всех фактов фрода при уровне выявления 20-40%. «Жесткое» мошенничество, включающее полностью сфабрикованные страховые случаи, представляет 40% инцидентов с показателем обнаружения 40-80%.
В последние годы технологический прогресс создал не только новые инструменты защиты, но и расширил возможности для мошенников. «С развитием технологий становится проще совершать 'жесткое' мошенничество. Генеративный ИИ сегодня способен создавать изображения, которые крайне сложно идентифицировать как поддельные»,— подчеркнул Камалапуркар. В качестве ответной меры страховщики начали внедрять цифровые отпечатки на принимаемых изображениях, что позволяет эффективнее выявлять дубликаты и манипуляции.
Результаты опроса, проведенного Deloitte среди топ-менеджеров страхового сектора, показывают рост осознания проблемы: 35% руководителей страховых компаний назвали выявление мошенничества одним из пяти приоритетных направлений для внедрения решений на основе генеративного ИИ в ближайший год.
Эксперты отмечают, что потенциал ИИ выходит за рамки простого выявления уже совершенных мошеннических действий. Перспективным направлением считается превентивный подход, включающий предоставление персонализированных рекомендаций страхователям на основе анализа больших данных. Например, система может анализировать исторические данные о страховых требованиях и информацию с датчиков автомобилей для предотвращения потенциальных инцидентов.
При этом специалисты подчеркивают, что максимальная эффективность достигается при гибридном подходе. «Сочетание аналитических возможностей ИИ и профессионального опыта специалистов по противодействию мошенничеству дает значительно лучшие результаты, чем использование только одной из этих составляющих»,— заключил представитель Deloitte.
