Личный кабинет
Добровольное автомобильное страхование КАСКО традиционно воспринимается как очень дорогой полис. Однако использование искусственного интеллекта позволит заметно снизить расходы на него. Для этого решено задействовать электронную платформу.
Почему применение ИИ позволяет уменьшить стоимость полиса?
Программа делает индивидуальный расчёт с большей точностью, чем люди, поскольку учитывает большее количество параметров. Фактически, ИИ может отследить все факторы, которые в той или иной степени влияют на аварийность. Это продолжительность владения авто, и общее число предыдущих собственников. Как ни парадоксально, но значение имеет даже цвет транспортного средства.
Большинство страховщиков раньше не принимали во внимание подобные нюансы. Всё просто: чтобы учитывать множество параметров, пришлось бы вводить сложные расчёты. А это означало бы возрастание объёма труда, который понадобилось бы делать сотрудникам страховых компаний. То есть издержки у последних заметно увеличились бы. Плюс сложные расчёты означали бы больший риск ошибок.
Применение современных технологий позволяет выставить автовладельцу справедливую цену. Для этого была специально создана уникальная электронная платформа. Она помогает принимать во внимание даже те факторы, которые на первый взгляд не имеют вообще никакого значения. В итоге страхователь получает более справедливую цену.
Индивидуальный подход реализуется без ущерба для страховщика. Снижение стоимости КАСКО до 40% благодаря применению искусственного интеллекта происходит во многом благодаря оптимизации рисков. Представитель компании разработчика платформы Алексей Тимонин пояснил, что использование традиционной модели оценки рисков несколько ограничивает страховщиков. Безусловно, здесь нет такого жёсткого коридора, который формируется, например, в отношении ОСАГО. Там же идёт строгое государственное регулирование.
Однако традиционная модель тоже создаёт свой тарифный коридор. А вот если заменить этот способ расчёта на тот, который стал доступен благодаря искусственному интеллекту, получается действовать более гибко. И всё это стало возможным благодаря онлайн-платформе Mafin. В её основе лежит анализ big data.
В чём заключаются преимущества такого подхода?
Машинное обучение позволяет искусственному интеллекту постепенно развиваться и принимать во внимание всё большее и большее количество факторов. В частности, по традиционной модели расчёт идёт на основании 10, максимум – 20 параметров. А вот ИИ позволяет работать примерно с 70. Причём подразумеваются далеко не только групповые, во внимание принимаются также индивидуальные, что ещё более важно.
И не всегда взаимосвязь очевидна. Например, на первый взгляд может показаться, что с новой машиной возникает меньше всего проблем. Но на практике это не так: риск аварии у ряда марок снижается, когда техника находится в собственности примерно 1-2 года. Это объясняется спецификой конкретных автомобилей, тем, что к ним нужно привыкнуть, выработать определённый автоматизм в плане управления.
Также стоит принимать во внимание маршрут. Если водитель его хорошо изучил, то вероятность ДТП тоже снижается. С чем это связано? Водитель перестаёт отвлекаться на навигатор. Также он уже изучил все нюансы езды по конкретному маршруту и поэтому не станет отдельно анализировать ситуацию, что чревато ошибками.
Большое значение имеет и вопрос местности. Вероятность аварии в отдельных столичных регионах, например, выше. Это может быть обусловлено большей транспортной нагрузкой в целом, худшим расположением дорожных знаков, а также наличием проблемных участков.
Если машину часто меняют, вполне вероятно, что техника доставляет проблемы водителям. Например, нередко ломается, ею неудобно управлять. Следовательно, страховой риск возрастает.
Как ИИ учитывает взаимосвязь факторов
Благодаря искусственному интеллекту получается также принимать во внимание и взаимосвязь факторов, что по классической модели не было доступно. К примеру, стандартно существует мнение о том, что молодые водители ведут себя на дорогах более рискованно по сравнению с представителями более старшей возрастной категории. Поэтому у страхователя в возрасте 22-24 лет надбавка будет больше того, кому исполнилось от 30 и до 33.
Однако применение нелинейного подхода даёт возможность рассматривать факторы автомобиля и возраста во взаимосвязи. Это соответствует действительности гораздо больше. Если взять автомобиль BMW X5, вышедший в 2017, то для возрастной группы от 22 и до 25 лет риск по сравнению с возрастной группой 30-33 года увеличивается на 110%. Но в отношении автомобиля KIA Ceed того же года выпуска разница между возрастными группами будет составлять всего 22%.
Таким образом, раньше все молодые водители получали один и тот же повышающий коэффициент, поскольку страховщики считали всё по максимуму. Безусловно, это несправедливо. А внедрение ИИ позволит делить категории на подгруппы. И представители каждой получат сумму, которая будет в большей степени соответствовать реальному положению дел.
Можно также привести другой пример, который не имеет прямого отношения к езде. КАСКО покрывает также риск угона. Если использовать традиционный подход, то стоит учитывать, что классическая модель позволяет принимать во внимание региональную статистику. То есть учитываются парк автомобилей и частота угонов транспортного средства конкретно этой марки в отдельно взятом регионе.
Однако нелинейный подход позволяет добавить к вычислениям цвет машины и даже возраст автовладельца. Например, меньше всего риска – у собственников, которым исполнилось больше 50 лет. Это может быть связано с более ответственным подходом к установке автосигнализаций, к хранению на платных стоянках или в гаражах. Хороший эффект дают также дополнительные меры против угона.
Что же касается цвета техники, то он имеет значение, когда речь идёт о транспортных средствах премиального сегмента. Меньше всего риск у моделей ярких оттенков. А больше всего вероятность угона у авто чёрного цвета. Однако эта взаимосвязь перестаёт работать, когда речь идёт о машинах эконом-сегмента. Их зачастую угоняют, чтобы разобрать на запчасти. И тогда оттенок кузова уже не имеет значения.
Что означает применение ИИ для большинства автовладельцев?
Использование нового подхода позволяет снизить стоимость полиса КАСКО для 70% страхователей. Причём 43% от всех автовладельцев оцениваются ИИ как группа с самым низким уровнем рисков. Так что они могут рассчитывать на скидку до 40% по сравнению со средней ценой КАСКО сейчас.
Выгодно ли это для страховщиков?
Разработчики электронной платформы считают, что внедрение ИИ в данном случае выгодно не только для страхователей, но и для страховщиков. Они получат премию по конкретному договору в меньшем объёме. Но за счёт сокращения рисков для самой страховой компании такая сделка станет в целом более привлекательной, несмотря на то, что стоимость КАСКО снижается. Плюс общее количество заинтересованных в её заключении автовладельцев возрастёт. Так что в конечном счёте страховые компании тоже выигрывают.