Модель андеррайтинга с ИИ для страховых компаний
Что это даёт бизнесу
Страховая компания зарабатывает на разнице между собранной премией и выплаченными убытками. Если андеррайтер оценивает риск на глаз или по устаревшим таблицам, компания либо продешевит полис рискованному клиенту, либо переплатит за перестраховку там, где риск на деле низкий. Помощник поднимает историю похожих случаев и убытков и выдаёт андеррайтеру расчёт и рекомендацию, а не готовое решение.
- Финансы и страхование — самая крупная по расходам на генеративный ИИ отрасль в России, 12 млрд ₽ по итогам 2025 года (Onside, Just AI; CNews, 09.12.2025).
- Помощник поднимает историю убытков по похожим профилям и полисам за секунды, а не за то время, что аналитик тратит на выгрузку из разных систем.
- Показывает андеррайтеру, на что похож этот риск и чем закончились похожие случаи, а окончательный тариф подписывает человек.
- Данные по историческим убыткам и клиентам остаются в контуре компании — для финансового сектора это чаще требование службы безопасности, чем пожелание.
Источники: CNews, 09.12.2025.
Какую проблему решает
Андеррайтер получает заявку на новый полис и должен решить: какой тариф, какие исключения, стоит ли вообще брать риск. По-хорошему для этого нужно поднять похожие случаи за прошлые годы — как часто там были убытки и на какую сумму. На практике на это нет времени, и решение принимается по интуиции и укороченному чек-листу.
Из-за этого одни риски компания оценивает слишком осторожно и теряет клиентов в пользу конкурента, а другие — слишком мягко и потом платит по ним больше, чем собрала премий. Ошибка видна только через год, когда убытки уже случились.
Как это работает
Обоснование здесь — самое важное. Андеррайтер не должен верить цифре на слово: он видит, из каких случаев она сложилась, и может её оспорить. Это и требование регулятора, и способ, которым решение вообще можно защитить перед клиентом или в суде.
Кому подходит
Страховым компаниям, у которых накоплена история минимум за 2–3 года по массовым видам страхования — авто, имущество, здоровье. Чем больше однотипных полисов в портфеле, тем точнее расчёт.
Что нужно от вас
Исторические данные по заявкам, тарифам и убыткам — обычно они уже есть в вашей учётной системе, доступ к ней и нужен. Андеррайтер или руководитель отдела, который проверяет первые расчёты и говорит, где модель ошибается.
Границы решения
Модель не принимает риск и не подписывает полис — это по закону и по здравому смыслу делает андеррайтер. Она не работает без истории: на новом для компании виде страхования или продукте считать пока не на чем, там решает только человек. И она не заменит перестраховочную защиту там, где риск выходит за пределы истории компании, — крупные и нестандартные случаи всегда идут через отдельную оценку.
С чего начать
Начинаем с бесплатного разбора за 40 минут и смотрим, сколько истории убытков у вас накоплено и хватит ли её для расчёта. Дальше — аудит процесса андеррайтинга за 150 000 ₽, отраслевое внедрение — от 1 500 000 ₽, от двух месяцев, сопровождение 150 000–400 000 ₽ в месяц. Контур на ваших серверах — от 2 500 000 ₽.
Сценарии применения ИИ — другие решения
Все решения направленияAI для автоматизации контекстной рекламы по марже
AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий
AI для продуктовых команд: перевод технических текстов
AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1
AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников
AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения
AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее
AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?
За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.