Кстати, самый первый шаг в создании оптимального сочетания людей и автоматики никак не коснется непосредственно работы страховщиков. Практически у каждого человека сегодня есть смартфон с видеокамерой, поэтому начать проще всего, так сказать, с другого конца. Владелец страхового полиса вполне способен заснять повреждения автомобиля на собственный телефон и загрузить снимки в базу данных компании. Если же попавшая в аварию машина находится далеко или в опасном месте или если клиент получил травмы и не может самостоятельно сделать снимки, то на место прибывает дрон, контролируемый оператором страховой компании, и осуществляет необходимые съемки.
После того как фотографии попадают в базу данных компании, они привязываются к данным о машинах соответствующей марки и модели. Затем в дело вступает познавательная автоматика, алгоритмы которой постоянно пополняются, обрабатывая тысячи снимков поврежденных автомобилей, ежедневно поступающих в компьютерную картотеку, и миллионы снимков, загруженных туда ранее. Она в состоянии проанализировать фото и установить место повреждения: к примеру, бампер или заднее правое крыло. Более того, даже ваш телефон может опознать тип и характер повреждений еще до отправки снимков в базу данных. Так что в данном случае компании не требуется система искусственного интеллекта, способная распознавать изображения. В 2017 г. производители чипов для камер уже делали их «умными», наделяя способностью получать информацию (например, о движении посылок) или идентифицировать человеческие лица
[38]. На основе этой технологии можно создать систему, распознающую изображения, которая будет оценивать ущерб быстрее и точнее, чем специалист-человек. Она сможет также выявлять необычные и скрытые повреждения, а затем передавать свои расчеты оценщику убытков для подтверждения или дальнейшего анализа. Таким образом, данная технология создаст новые задачи для оценщиков, которые, в свою очередь, будут содействовать ее усовершенствованию.
Следующим шагом станет внедрение роботизированной автоматизации процессов. Специальная система будет собирать и привязывать к конкретной аварии информацию о предыдущих страховых случаях с идентичными автомобилями, получившими похожие повреждения, и данные о стоимости запчастей и работы механиков в автосервисах региона. Без вмешательства людей искусственный интеллект и роботизированная система составят подробную смету, включающую стоимость ремонта, сроки его проведения и вероятную необходимость в дополнительных работах.
Деятельность оценщика кардинально изменится. Камеры смартфонов и дроны заменят его при выполнении рутинной деятельности по оценке ущерба на месте происшествия. Познавательная автоматика возьмет на себя стандартные задачи. Тем не менее представители этой профессии не останутся без работы, просто ее содержание изменится. Одной из главных обязанностей станет оценка проведенного автоматикой анализа. Кроме того, люди смогут сосредоточиться на аспектах, требующих эмоционального общения с заинтересованными лицами: владельцем полиса, сотрудниками авторемонтной мастерской, другими водителями – участниками ДТП и т. д. Со стандартных индивидуальных действий оценщик переключится на контроль над работой автоматики по оценке ущерба, организацию взаимодействия всех вовлеченных в происшествие сторон и обеспечение услуг по сопровождению.
Весь процесс при подобной организации труда занимает даже не дни, а часы. Выгоды очевидны. Анализ повреждений при совместной работе человека и автоматики становится более точным, поскольку заключение о страховых выплатах создается на основе данных о тысячах сходных случаев. Сотрудники автосервиса получают более полное и точное описание повреждений, а значит, снижается вероятность того, что в ходе ремонта обнаружатся скрытые повреждения или в смете выявятся какие-либо упущения. Однако достичь подобных стратегических изменений невозможно, просто заменив людей-аналитиков алгоритмами. Это потребует полного пересмотра содержания задач многих специалистов, а также производственного цикла.
Вплоть до этого момента наши примеры касались повышения точности и эффективности бизнес-процессов. Однако обновленный, оптимизированный процесс создает более значительные стратегические ценности, изменяя суть ценообразования в страховании.
Вспомним: традиционно стоимость полиса определялась кредитным рейтингом застрахованного, на основе которого рассчитывались риски, связанные с авариями и выплатами. Но теперь страховые компании могут задействовать статистические показатели рисков по региону, где владелец полиса водит машину, например число аварий на дорогах, которыми он пользуется чаще всего, за определенный период времени. Также можно использовать в качестве показателя среднестатистическую стоимость запчастей и ремонтных работ по данному региону и даже стиль вождения владельца полиса. Это стратегическое преимущество полностью меняет всю схему расчетов, но, чтобы воспользоваться им, страховым компаниям необходимо грамотно провести оптимизацию своей работы.
Однако стратегические изменения этим не ограничиваются. В то время как камеры, дроны и виртуальные алгоритмы благодаря автоматике становятся все более совершенными, функционал автомобиля тоже кардинально трансформируется. Сегодня всё шире практикуется использование беспилотных машин. При сочетании беспилотного автомобиля и усовершенствованной модели расчета страховых премий и рисков сама суть ценообразования в страховом бизнесе становится иной. Ранее всё традиционно строилось вокруг человека: в расчет принималось, где и как он водит машину, а также насколько следит за ее техническим состоянием.
Однако по мере развития технологий и появления всё более точных алгоритмов расчета страховых выплат в случае аварии фактором риска становится автомобиль. Теперь страховые компании могут использовать динамичное ценообразование, поминутно пересчитывая размер страховой премии с учетом состояния машины, погоды, вашего местонахождения и стиля вождения. Вознаграждение может возрастать, когда вы берете управление в свои руки, и снижаться, если вы позволяете машине действовать автономно. В случае когда искусственный интеллект и сенсоры способны постоянно контролировать машину, в роли страховщика может выступать автопроизводитель.
Именно так и происходит в компании Tesla, которая страхует владельцев своих машин. В странах Азии Tesla работает в партнерстве с официальными страховщиками, предлагая индивидуальные полисы автострахования, цена которых рассчитывается с учетом функций безопасности автопилота. Разрабатывая полностью автономный автомобиль, Tesla получает уникальную возможность непосредственно конкурировать с традиционными страховыми компаниями. Имея в своем распоряжении более полные данные и совершенные технологии анализа, Tesla может предлагать полисы по более низким ценам, чем обычные страховщики
[39].
