«Мы внедряем искусственный интеллект в различных направлениях»
Директор Центра развития искусственного интеллекта компании «Ингосстрах» Дмитрий Удод — в программе «Цели и средства»
Искусственный интеллект начали использовать в страховании для определения стоимости полиса. Как нейросеть влияет на тарифы? И какие сервисы страховых компаний теперь напрямую связаны с применением ИИ-технологий? Эти и другие вопросы Марат Кашин обсудил с директором Центра развития искусственного интеллекта компании «Ингосстрах» Дмитрием Удодом.
Фото: пресс-служба компании «Ингосстрах»
Фото: пресс-служба компании «Ингосстрах»
— Как «Ингосстрах» оценивает уровень внедрения ИИ в своей работе? Какие ключевые процессы уже автоматизированы?
— Мы высоко оцениваем уровень внедрения искусственного интеллекта у нас в компании. Технологии и ИИ активно развиваются, появляются задачи, которые могут быть решены при помощи искусственного интеллекта. Поэтому мы продолжаем его более глубокое внедрение, направленное на реализацию новых идей. Поэтому кажется, что путь предстоит долгий и непрекращающийся.
— Какие технологии уже приносят реальную пользу, а какие пока остаются только на стадии тестирования?
— Мы внедряем искусственный интеллект в различных направлениях. В первую очередь это классический ML по работе с рисками, тарификацией, оценке ожидаемого убытка. Также ИИ активно используется в СРМ-задачах для предложения оптимальных продуктов для клиентов, поиска каналов коммуникации и в NLP-задачах с большими языковыми моделями или без них.
— Используете ли вы ИИ для персонализации предложений и, например, для динамического расчета тарифов на основе поведения ваших клиентов?
— Применение ИИ для расчета персональных тарифов — это основная задача тарификации, направленная на то, чтобы клиенты, которые имеют больший риск, не перекладывали стоимость своего полиса на «менее рискованных» клиентов. Поскольку одной из наиболее актуальных проблем в страховании остается обилие мошенников, у которых основная цель как раз заработать. Если у нас не будет возможности их выявлять, то за их убытки будут платить добросовестные клиенты, поэтому тарификация и использование ИИ необходимы.
— Всегда ли персонализация предложения означает уменьшение страховой премии? Может быть так, что ИИ подскажет, что надо эту премию увеличить? Тарифы вырастут для клиентов?
— Конечно, для клиентов, являющихся более рискованными, тарифы будут выше. В том и суть, что мы честно оцениваем ожидаемый убыток.
— Как искусственный интеллект помогает выявлять страховое мошенничество? Можете ли вы привести примеры, когда алгоритмы обнаружили подозрительные случаи и подсказали решение?
— Вопрос можно разделить на две составляющие. Первая — это поиск мошенников на этапе заключения договора. Для этого разработан каскад моделей, которые оценивают клиентов и риски, связанные с заключением договора. Вторая — это выявление мошенничества на этапе урегулирования, когда мы имеем в наличии и больше данных, и больше времени для обработки. Например, графовая аналитика на этапе урегулирования помогает находить взаимосвязи между различными контрагентами, связанными с конкретным убытком.
— Как обучаются ваши ИИ-модели? Какие данные для этого наиболее важны? И как вы обеспечиваете их качество и защиту?
— Довольно сложный вопрос, потому что разные модели имеют различный набор данных. В целом чем больше данных, тем лучше модели будут работать. Безусловно, качество данных тоже влияет, и оно может быть достигнуто двумя способами. Первый включает проверку данных для поиска ошибок, второй — преобразование данных в правильный формат на этапе построения модели или уже ее внедрения.
— Как искусственный интеллект меняет взаимодействие с клиентами? Не теряется ли «человеческое лицо» компании при переходе на чат-боты и автоматизированные сервисы? Как реагируют ваши клиенты, когда с ними начинает разговаривать робот, а не человек?
— Я думаю, что эта проблематика у большинства компаний заключается не в самом искусственном интеллекте, а в его применении. ИИ в чат-ботах позволяет быстрее отвечать на вопросы клиентов, но он хорошо работает исключительно с простыми вопросами. Если вопрос более сложный, который ИИ до этого не видел, не обрабатывал, и он не знает, как отвечать, могут возникнуть трудности. На данном этапе нормально, что ИИ в чат-ботах не может заменить оператора в 100% случаев.
Важно помнить, что разработка искусственного интеллекта — это еще не весь процесс. Большая и важная задача для бизнеса — это внедрение ИИ-решения. Многие считают, что искусственный интеллект по нажатию кнопки решит все задачи. Но на самом деле нужно четкое ТЗ, понимание того, как, где и в каком формате применять ИИ и распределять его на весь поток задач и расчетов. Также важно понимать, что в какой-то доле кейсов у него не будет стопроцентной точности. И в этом как раз заключается совместная работа ИИ-подразделения и бизнеса. Потому что одни не знают, какие возможности у ИИ есть, а другие не знают все бизнес-процессы и особенности, может быть, даже незначительные, но они могут кардинальным образом повлиять на процесс в целом.