Команда проекта MAINS Lab сообщила о том, что специально для страховой группы «СОГАЗ» разработала технологию, которая с помощью искусственного интеллекта будет анализировать более 70 признаков корпоративных клиентов и прогнозировать объем получения медицинской помощи, а также выплаты по ДМС. Технология позволяет компаниям повысить прибыльность по новым клиентам по медицинскому страхованию на 30-50%. Данное технологическое решение не имеет российских аналогов, утверждают разработчики.
Новое технологическое решение использует предиктивные модели, которые прогнозируют поведение застрахованных на основе более чем 70 признаков, таких как индустрия клиента, расположение офисов, маршруты от офисов до клиник и многое другое. Всего за несколько минут технология позволяет оценить объем получения медицинской помощи и размер выплат.
Использование искусственного интеллекта поможет страховым компаниям в 1,5-2 раза повысить точность оценки рисков и тем самым сократить выплаты по ДМС, что в денежном эквиваленте для крупной страховой компании составляет 40-60 млн руб. за 1 год. Помимо этого, технология будет также полезна для корпоративных клиентов – точность андеррайтинга обеспечит более качественное и объективное формирование страховых тарифов. За счет этой системы значительная доля крупных заказчиков сможет сэкономить около 10% бюджета на страхование.
За рубежом уже появились единичные случаи использования больших данных в сфере андеррайтинга, которые показали успешные результаты. Так, американская компания медицинского страхования Collective Health, по данным на 2018 год, помогла компаниям существенно сократить ежегодные расходы на здравоохранение в США, чей рынок оценивается 1,2 триллионов долларов.
Разработка модели на основе искусственного интеллекта длилась более года. На первом этапе осуществлялась подготовка, структурирование и пополнение исторических данных. Далее началось обучение предиктивных моделей, поиск и адаптация значимых признаков. На сегодняшний день завершился процесс тестирования технологии и система введена в промышленную эксплуатацию.
Как отметил исполнительный директор Ассоциации «НБМЗ» Максим Данилов, страхование достаточно хорошо поддается алгоритмизации многих процессов, так как строится на обработке больших массивов цифровых данных. Можно смело утверждать, что страхование — одна из наиболее благодарных отраслей для развития ИИ. Основные процессы, в которых он бывает полезен — это борьба с мошенничеством при урегулировании убытков и андеррайтинг. В то же время сдерживающим фактором роста в этой сфере является консервативность регулирования.