ЖИ, скорингтік модельдер және машиналық оқыту тіпті жоғары шығынды клиенттерді сақтандыруға мүмкіндік береді, деп хабарлайды DKNews.kz.
Бұл туралы “Freedom Insurance СК” АҚ” басқарма төрағасы Азамат Керімбаев XVI Халықаралық «Орталық Азиядағы сақтандыру» конференциясында сөз қозғады.
Оның айтуынша, мемлекеттік дерекқорларды қоса алғанда, ақпаратқа қол жеткізу және ЖИ мен big data құралдарын пайдалану сақтандырушыларға шешім қабылдау үшін негіз береді. Бұл шешімдер аналитика мен модельдеуге сүйенеді, нәтижесінде компаниялар жоғары тәуекелді клиенттерді де сақтандыра алады.
Бүгінгі таңда көпшілік сақтандыру компаниялары селекция тәсілін қолданады: ұқыпты жүргізушілерді бірден сақтандырады, ал тәуекелі жоғары жүргізушілерге сәйкес тарифтер ұсынады. ЕСБД деректері сақтандырушыларға бағыт береді: әдетте егер клиент 10 жылдан астам уақыт бойы жол-көлік оқиғасына тап болмаса, шығынсыз деп есептеледі. Алайда бұл толықтай шындыққа жанаспайды. Өйткені сақтандыру сыйақысының орташа мөлшері 20 мың теңгені құраса, орташа төлем көлемі 600 мың теңгеден асады. Осы себепті жиналған сыйақылар төлемдерді өтеуге жиі жетпей қалады. Мұндай мәселені шешу үшін сақтандыру компаниялары шығынды аймақтардағы сатылымды азайтады, төлем жасаудан бас тартады, жоғары тәуекелді жүргізушілерді қара тізімге енгізеді. Өкінішке қарай, соңғы 15–20 жылда осындай тәжірибені қолдану клиенттердің сақтандыру компанияларына деген сенімсіздігін туғызды.
Спикердің айтуынша, жағдайды скорингтік жүйелер арқылы клиенттерді категориялау арқылы өзгертуге болады. Скоринг шарт қояды, ал сол шарт орындалғанда белгілі бір әрекет жүреді. Мұндай жүйеде жүздеген деңгей болуы мүмкін, олар клиенттерді әртүрлі көрсеткіштерге қарай топтастырады. 2020 жылдан бері бұл құралды пайдаланып келе жатқан компания әрбір сақтанушыны жеке сипаттай алатын деңгейге жетті.
Маңызды деректердің тағы бір көзі – Мемлекеттік несие бюросы (МНБ). Оның құрамына Кредиттік тарих бюросы мен Бірыңғай сақтандыру деректер базасы кіреді. Компания осы ақпарат негізінде кастомды сервис құрған.
«МНБ деректерін қолдану бізге шығындылықты 6%-ға азайтуға мүмкіндік берді. Жалпы скорингпен бірге аналитикалық шешімдердің әсерінен біздің компанияның орташа төлемі нарықтағы басқа компанияларға қарағанда 125 мың теңгеге төмен. 7 айда біз 20 мың төлем жасап, 2,5 млрд теңге үнемдедік», – деді ол.
Сонымен қатар, мемлекеттік базаларға қол жеткізу үшін Ақпараттық қауіпсіздік комитетінің сертифициясынан өту қажет екеніне тоқталды.
Көптеген компаниялар шығынды өңірлерден кетіп жатыр. Ал скоринг жүйесі клиенттерді топтастырып, жоғары шығынды жүргізушілер үшін тарифті көтеруге, ал төмен шығынды клиенттерге 50%-ға дейін жеңілдік беруге мүмкіндік береді. Спикердің айтуынша, мұндай икемді тарифтер барлық жүргізушілерді қамтуға жол ашады.
Антифрод шешімдерінде де жасанды интеллект белсенді қолданылады. Мысалы, клиенттің ЖКО-ға түсу фактісі жол камераларының деректері арқылы тексеріледі. Осы мәліметтердің негізінде сақтандырушылар көліктің қозғалысын бақылап, алаяқтықты шынайы жағдайдан ажырата алады. Алматы мен Астанадағы автопарктің 20%-ы автоcақтандыру нарығының 50%-ын және барлық жүріс көлемінің 80%-ын құрайды.
«Бұл деректерді пайдалану біздің ОГПО портфеліндегі шығындылықты тағы 6%-ға төмендетті», – деді сарапшы.
Компания ЖИ негізіндегі жаңа технологияларды да енгізуде: жүйе фотосурет арқылы көліктің зақымын автоматты анықтайды. Келесі қадам – бұл ақпаратты бағалауға айналдыру. Осы мақсатта Leopard секілді қосалқы бөлшектер жеткізушілерінің IT-интеграторлары болып табылатын IT-компаниялармен интеграциялау жұмыстары жүргізілуде. «Олар бізге қосалқы бөлшектер мен жөндеу бағаларын береді. Болашақта біз бағалау процесін алып тастап, клиентке бірден жөндеу мен бөлшектердің толық болжамды шығынын ұсына аламыз», – деді Керімбаев.
2025 жылдың сәуірінде нарықтағы көптеген компаниялар ОГПО сақтандыруын рәсімдеуді қиындатқан соң, клиенттер мен агенттер басқа компаниялардың сайттарына жүгінді.
«Сәуірден бастап біздің жүйедегі полистер саны 2 есе артты. Соған сәйкес колл-орталыққа түсетін жүктеме де 2 есе көбейді. Бұл жағдайда көмекке сөйлеу аналитикасы келді. Қарапайым сұрақтарға жауап беру үшін IVR-меню жасалды. Бұл операторлардың жүктемесін 15%-ға азайтты», – деді ол.
Сонымен қатар, дауыстық көмекші – AI-ассистент қолданылып жүр. Сөйлеу аналитикасы арқылы аудиожазба мәтінге айналады, ал машиналық оқыту алгоритмі негізгі сөздерді табады. Осы негізде клиентті дұрыс қадамдарға бағыттайтын робот жасалды.
«Соңғы 4 айда тестілеу барысында 60%-ға дейінгі қоңыраулар ассистент деңгейінде шешілді. Қазір үлкен жүктемелер кезінде клиенттердің мәселесін шешуге көмектесетін толыққанды дауыстық көмекші әзірленіп жатыр», – деді.
Компания алдағы уақытта да скорингтік модельдер мен инновациялық шешімдерді дамыта бермек.
«Бұл шаралар бізге жоғары тәуекелді клиенттерден бас тартпай, оларды нақтырақ категорияларға бөлуге мүмкіндік береді. Инновацияға негізделген тәсілдер үлкен көлемдегі сатылымдар мен төлемдерді тиімді басқаруға жол ашады», – деп қорытындылады Азамат Керімбаев.
