Решение за человеком: где в страховании заканчивается полезная автоматизация и начинается угроза

Решение за человеком: где в страховании заканчивается полезная автоматизация и начинается угроза

Мы используем cookie-файлы. Продолжая пользоваться сайтом, вы принимаете условия Пользовательского соглашения

Подписка на изданиеВластьСВОЭкономикаВ регионахВ миреПроисшествияОбществоСпортКультураОбразованиеНаукаГид-паркДокументыЮрконсультацияМедиаМненияСпецпроекты27.05.2026 07:00ЭкономикаРешение за человеком: где в страховании заканчивается полезная автоматизация и начинается угрозаЕвгения МамоноваИскусственный интеллект прочно вошел практически во все сферы нашей жизни. Не стало исключением и страхование. Алгоритмам под силу работа с документами, расчет тарифов и клиентская поддержка. Однако вместе с очевидной пользой появляются и риски. О том, кто несет ответственность за ошибки алгоритмов, где ИИ реально помогает, а где несет угрозы и не приведет ли автоматизация к дискриминации клиентов, рассказал в интервью «РГ» генеральный директор страховой компании «Энергогарант» Александр Давыденко.

Александр Сергеевич, как Вы думаете, где проходит граница между полезной автоматизацией и опасной передачей решений алгоритму?

Александр Давыденко: ИИ должен помогать специалисту принимать более точные и быстрые решения, но не подменять собой ответственность компании. В страховании есть процессы, где автоматизация действительно эффективна. В частности, это первичная обработка данных, выявление аномалий, скоринг, поддержка урегулирования убытков. Но в чувствительных вопросах, таких как отказ в выплате, спорный убыток, индивидуальная оценка клиента, финальное решение должно оставаться за человеком. Граница проходит там, где алгоритм начинает не помогать, а фактически самостоятельно определять судьбу клиента.

Есть ли риск «слепого доверия» к ИИ и потери понимания того, как принимаются решения внутри моделей?

Александр Давыденко: Такой риск есть, и он один из самых серьезных. Опасность не в самом ИИ, а в том, что компания может начать воспринимать его выводы как абсолютную истину. Для страхового бизнеса это недопустимо. Если мы не можем объяснить, почему модель пришла к тому или иному выводу, значит, такое решение нельзя использовать без дополнительной проверки. ИИ должен быть прозрачным, проверяемым и встроенным в систему контроля.

READ  Raiffeisen расширяет доступ к цифровым активам для клиентов в Центральной и Восточной Европе

Может ли ИИ привести к алгоритмической дискриминации клиентов?

Александр Давыденко: Да, такой риск нельзя исключать. Алгоритм обучается на данных, а данные могут содержать исторические перекосы. В результате модель может незаметно начать хуже оценивать определенные группы клиентов — по возрасту, региону, поведению или другим косвенным признакам. Поэтому задача страховщика — не просто внедрить ИИ, а регулярно проверять, не приводит ли он к несправедливым решениям. Технология не должна подрывать принцип доступности и справедливости страхования.

Насколько серьезной угрозой для отрасли стали дипфейк-документы, поддельные голоса и AI-мошенничество?

Александр Давыденко: Это становится все более серьезным вызовом. ИИ делает мошеннические схемы дешевле, быстрее и убедительнее. Подделать изображение, документ, голос или цифровой след становится проще. Для страховой отрасли это означает, что классические методы проверки уже недостаточны. Антифрод-системы должны развиваться так же быстро, как и инструменты мошенников. По сути, рынок входит в новую технологическую гонку между защитой и обманом.

Если ИИ ошибся при расчете тарифа или неправомерно отказал клиенту, кто будет нести ответственность?

Александр Давыденко: Ответственность должна оставаться на страховой компании. Клиент заключает договор не с алгоритмом и не с разработчиком, а со страховщиком. Поэтому компания обязана отвечать за технологии, которые она внедряет: за качество данных, настройку моделей, контроль решений и исправление ошибок. Нельзя сказать клиенту: «Это решила система». Для клиента важно, чтобы решение было справедливым, понятным и пересматриваемым.

Может ли ИИ привести к массовому сокращению профессий в страховании?

Александр Давыденко: Скорее речь идет не о массовом исчезновении профессий, а об их трансформации. ИИ действительно заберет часть рутинных операций: обработку документов, первичную аналитику, типовые проверки. Но одновременно возрастет спрос на специалистов по данным, риск-менеджменту, кибербезопасности, контролю AI-моделей, клиентскому опыту. В страховании человеческая экспертиза останется критически важной, особенно там, где есть спор, нестандартная ситуация или репутационный риск.

READ  AllUnity выпустила первый стейблкоин на базе шведской кроны

Нужен ли отдельный контроль за ИИ в страховании?

Александр Давыденко: Определенные правила необходимы. Страхование — часть финансового рынка, а значит, здесь особенно важны доверие, устойчивость и защита клиента. При этом регулирование не должно блокировать инновации. На мой взгляд, нужен риск-ориентированный подход: чем сильнее ИИ влияет на права клиента, тариф, выплату или отказ, тем выше должны быть требования к прозрачности, аудиту и ответственности. Саморегулирования здесь недостаточно.

Где проходит граница между персонализацией страхования и вторжением в частную жизнь?

Александр Давыденко: Граница проходит там, где клиент перестает понимать, какие данные о нем используются и зачем. Персонализация может быть полезной: она позволяет точнее оценивать риск и предлагать более подходящие продукты. Но если человек чувствует, что за ним наблюдают или его слишком глубоко «просчитывают», то это разрушает доверие. Страховщик должен использовать данные законно, прозрачно и только в объеме, необходимом для страховой услуги.

Нет ли риска, что клиент перестанет понимать, почему ему назначили тариф или отказали в выплате?

Александр Давыденко: Такой риск действительно есть. Чем сложнее становятся алгоритмы, тем важнее объяснимость решений. Клиент имеет право понимать логику ключевых решений страховщика: почему изменился тариф, почему запросили дополнительные документы, почему принято решение по выплате. Если компания не может объяснить решение, она рискует потерять доверие. А доверие в страховании — это не дополнение к продукту, а его основа.

В ближайшие годы ИИ станет конкурентным преимуществом компаний или источником рисков?

Александр Давыденко: Вероятнее всего, пройдут оба процесса одновременно. Для компаний, которые умеют управлять данными, контролировать модели и сохранять человеческую ответственность, ИИ станет серьезным конкурентным преимуществом. Он позволит быстрее обслуживать клиентов, точнее оценивать риски и эффективнее бороться с мошенничеством. Но для тех, кто будет внедрять ИИ без контроля, прозрачности и риск-менеджмента, технология может стать источником серьезных проблем — от ошибок в решениях до потери доверия клиентов.

READ  OCC предварительно одобрило создание двух новых криптоориентированных банков в США

Страхование

Получайте свежие новости в сфере инвестиций в нашем телеграм-канале >>

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

➤

Подпишись на наш телеграм - канал и получай новости по инвестициям ПЕРВЫМ!

X