Трансформуємо найстаріший у світі ризиковий бізнес за допомогою інтелектуальних систем, які швидше проводять андеррайтинг, точніше виявляють шахрайство та краще обслуговують страхувальників.

Страхова галузь щорічно обробляє понад 7 трильйонів доларів США глобальних премій, проте значна частина її основних операцій досі залежить від ручного перегляду документів, суб'єктивних людських суджень та застарілих систем, створених десятиліття тому. Страховики стикаються зі зростаючим тиском з боку insurtech-компаній, які пропонують безперебійний цифровий досвід, комбінованим коефіцієнтом збитковості, що погіршився на 5-8 пунктів у майновому страхуванні через кліматичну нестабільність, та робочою силою, де 50% оцінювачів та андеррайтерів, як очікується, вийдуть на пенсію протягом наступного десятиліття. McKinsey оцінює, що AI може розблокувати 1.1 трильйона доларів США щорічної вартості по всьому ланцюжку створення вартості в страхуванні за рахунок автоматизації, покращеного відбору ризиків та запобігання шахрайству. Перевізники, які зараз інвестують в інфраструктуру AI, визначатимуть конкурентний ландшафт для наступного покоління; ті, хто зволікає, ризикують стати об'єктами поглинання.
Дізнайтеся, як AI трансформує інші галузі
Дозвольте нашій команді AI-експертів допомогти вам впровадити рішення, адаптовані до унікальних потреб вашої галузі.
Зв'яжіться з намиСтрахові рішення AI повинні глибоко інтегруватися з системами адміністрування полісів, управління претензіями та білінгу, яким часто десятки років. MicrocosmWorks спеціалізується на створенні рівнів AI, які можуть підключатися до Guidewire, Duck Creek, Majesco та застарілих мейнфреймових систем через API, черги повідомлень та ETL конвеєри, не вимагаючи від перевізників заміни їхніх основних платформ.
| Рівень | Технології |
|---|---|
| AI / ML | PyTorch, XGBoost, LightGBM, Hugging Face Transformers, spaCy, Graph Neural Networks (PyG), LangChain |
| Backend | Python (FastAPI), Java (Spring Boot), Apache Kafka, Temporal (workflow orchestration), gRPC |
| Data | PostgreSQL, Snowflake, Elasticsearch, Apache Spark, dbt, vector databases (Pinecone/Weaviate) for RAG |
| Infrastructure | AWS / Azure, Kubernetes, Docker, Terraform, API gateways для інтеграції з основними системами |
| Метрика | Базовий рівень | З AI | Покращення |
|---|---|---|---|
| Час циклу претензій | 21 день | 5 днів | На 76% швидше |
| Коефіцієнт витрат на врегулювання збитків | 12.5% | 8.2% | 4.3 пункти |
| Рівень виявлення шахрайства | Виявлено 12% шахрайства | Виявлено 38% шахрайства | Покращення у 3.2 рази |
| Подачі андеррайтера на день | 4 комерційні пропозиції | 10 комерційних пропозицій | Пропускна здатність у 2.5 рази |
Розглянемо типовий сценарій співпраці:
Регіональний P&C Перевізник | $1.2B DWP | Особисте Авто та Власники Житла
Регіональний перевізник майна та відповідальності, який обробляє 85 000 претензій щорічно із середнім часом циклу 24 дні та коефіцієнтом LAE 13.1%. Їхня система виявлення шахрайства, заснована на бізнес-правилах, написаних понад 15 років тому, позначає 18% всіх претензій, але підтверджує шахрайство менш ніж у 2% розслідуваних випадків, створюючи величезну втому слідчих.
MicrocosmWorks розгорне моделі вилучення документів та класифікації претензій щодо автомобільного скла та дрібних зіткнень (35 000 річних обсягів). Протягом 10 тижнів приблизно 42% відповідних претензій можуть бути автоматично врегульовані з точністю 99.1%, скорочуючи середній час циклу до 4 днів для цих претензій. Модуль виявлення шахрайства, розгорнутий на другому етапі, замінить 340 застарілих правил моделлю оцінки на основі ML, яка, за прогнозами, досягне 3.4-кратного покращення показника виявлення шахрайства при одночасному зменшенні хибнопозитивних спрацювань на 58%.
Прогнозовані результати:
Найбільш ефективною відправною точкою для більшості перевізників є автоматизація документів претензій: ми підключаємося до вашого каналу прийому претензій, розгортаємо моделі вилучення та класифікації протягом 4-6 тижнів та демонструємо вимірне зменшення LAE для визначеного портфеля бізнесу. Це створює негайну основу для оцінки шахрайства та автоматичного врегулювання на наступних етапах.
2. Пілотний проект з вилучення документів (4-6 тижнів) -- Промислове розгортання для визначеного типу претензій, з виміряною точністю вилучення та покращенням часу циклу.
3. Прототип оцінки шахрайства (6-8 тижнів) -- Модель оцінки шахрайства на основі ML, навчена на ваших історичних даних, порівняна з вашими поточними правилами виявлення на контрольному зразку.
Зв'яжіться з MicrocosmWorks, щоб запланувати безкоштовну оцінку інтелекту ваших претензій.
Від моменту, коли мандрівник мріє про пункт призначення, до відгуку, який він залишає після повернення додому, AI перетворює кожну точку взаємодії глобальної економіки подорожей вартістю 9,5 трильйонів доларів.
MicrocosmWorks створює інтелектуальні системи тріажу заяв, які автоматично класифікують вхідні заяви на потоки для прямої обробки, перевірки з допомогою спеціалістів та складних розслідувань на основі оцінок ризику шахрайства, складності заяви та перевірки покриття, дозволяючи виплачувати прості легітимні заяви протягом годин, при цьому позначаючи підозрілі для більш ретельного вивчення. Наші моделі аналізують текст опису заяви, фотодокази, історію заявника, патерни постачальників та мережеві зв'язки для виявлення індикаторів шахрайства, які пропускають системи, що базуються на правилах, такі як сфальсифіковані схеми ДТП або мережі завищення кодів медичних послуг постачальниками. Страхові клієнти, що використовують нашу платформу AI для заяв, скоротили середній час циклу розгляду заяв на 50-65% для легітимних заяв, при цьому збільшивши показники виявлення шахрайства на 30-40%.
MicrocosmWorks розробляє моделі андеррайтингу з AI, які включають сотні змінних ризику — включаючи альтернативні джерела даних, такі як телематика, погодні умови, зображення нерухомості та економічні показники — які традиційні актуарні моделі не можуть ефективно комбінувати, що призводить до покращення точності прогнозування коефіцієнта збитковості на 15-25%. Ці моделі забезпечують більш деталізовану сегментацію ризиків, дозволяючи страховикам пропонувати конкурентоспроможні ціни клієнтам з низьким ризиком, яких вони б завищили ціну за допомогою грубих актуарних категорій, водночас адекватно оцінюючи дійсно високоризикові поліси. Ми гарантуємо, що кожна модель андеррайтингу з AI відповідає нормативним вимогам щодо прозорості подання тарифів та тестування на недобросовісну дискримінацію перед розгортанням.
AI у страхуванні стикається з ретельним контролем з боку державних регуляторів та NAIC з питань, що включають недобросовісну дискримінацію через проксі-змінні, відсутність пояснюваності у рішеннях щодо ціноутворення та згоди споживачів на використання альтернативних даних —MicrocosmWorks вирішує ці вимоги шляхом створення моделей з вбудованим тестуванням справедливості, документацією, готовою до подання тарифів, та можливостями пояснення несприятливих дій. Ми проводимо аналіз неоднорідного впливу серед захищених категорій, використовуючи регуляторні стандарти, специфічні для кожного штату, де працює страховик, і ми підтримуємо модельну документацію, що відповідає вимогам перевірок страхових департаментів та оглядів ринкової поведінки. Наш підхід до дотримання регуляторних норм додає 15-20% до початкових витрат на розробку, але запобігає значно дорожчим наслідкам регуляторних викликів або дій щодо ринкової поведінки після розгортання.
MicrocosmWorks навчає моделі комп'ютерного зору на сотнях тисяч анотованих зображень пошкоджень, які можуть ідентифікувати тип пошкодження, його серйозність та уражені компоненти за фотографіями, поданими через мобільні додатки для подання претензій, надаючи миттєві попередні оцінки збитків для претензій щодо авто, майна та вмісту. Для претензій щодо авто наші моделі ідентифікують конкретні деталі, які потребують ремонту або заміни, та оцінюють витрати на ремонт шляхом перехресного порівняння з базами даних запчастин та місцевими розцінками на робочу силу, досягаючи оцінок у межах 10-15% від оцінок спеціалістів з врегулювання збитків для простих пошкоджень. Ця технологія дозволяє страховикам надавати клієнтам оцінки збитків того ж дня для 60-70% претензій, значно підвищуючи задоволеність клієнтів, водночас зменшуючи кількість спеціалістів з врегулювання збитків, необхідних для рутинних претензій.
MicrocosmWorks надає автоматизацію розгляду претензій на основі AI для регіональних перевізників поетапно — починаючи з інтелектуального сортування та оцінки шахрайства за $60K-$120K, додаючи автоматизовану оцінку збитків за $80K-$150K, та впроваджуючи наскрізну обробку за $100K-$200K — дозволяючи перевізникам визначати пріоритети на основі їхніх видів бізнесу та проблемних точок. За наших ставок розробки $15-$45/год, загальний обсяг інвестицій у комплексну AI платформу для претензій становить від $200K-$400K, що регіональний перевізник, який щорічно обробляє понад 50 000 претензій, зазвичай окупає протягом 12-18 місяців завдяки зменшенню витрат на врегулювання та швидшому вирішенню претензій. Ми інтегруємося з основними системами від Guidewire, Duck Creek, Majesco та Insurity, а наш модульний підхід дозволяє перевізникам починати з варіанта використання з найвищим ROI та розширюватися з часом.