Российские ИИ системы для страховых компаний

2026. 1С купила ИИ сервис для страховых компаний AIINS



1С купила 51% разработчика платформы управления страховым портфелем AIINS. Платформа объединяет всех участников страхового рынка. На AIINS можно изучать условия по страхованию сразу от всех аккредитованных страховых компаний, получать финансовую аналитику по расходам на страхование, общаться со страховщиками в чате и просматривать в календаре сроки оплаты полисов. Кроме того, в сервисе можно провести страховой аудит с помощью ИИ и проконсультироваться с экспертами. Искусственный интеллект проводит анализ условий договоров и рисков, выявляет возможные решения для улучшения условий и оптимизации затрат по всем видам страхования. Среди партнеров AIINS — крупнейшие страховые компании, включая «Согаз», «Ингосстрах», «Росгосстрах», «Согласие», «АльфаСтрахование» и другие.


2025. CraftTalk выпустил решение для страховых компаний



Компания CraftTalk, разработчик ИИ-платформы для омниканальных коммуникаций и управления знаниями, выпустила на рынок продукт для страховых компаний, учитывающий нормативную базу ФЗ№41. Продукт CraftTalk: Агентские коммуникации предназначен для создания безопасного контура общения и обмена чувствительной информацией между страховыми компаниями, агентами и клиентами. Продукт предусматривает организацию безопасной платформы, интегрированной с базой знаний и разрешенными ФЗ№41 каналами текстовой коммуникации, к которой могут подключиться через мобильное устройство или web-интерфейс сотрудники страховой компании и агенты. В результате все конфиденциальное общение: формирование и пересылка коммерческих предложений, договоров, счетов, личных документов граждан и других необходимых документов будет проходить в защищенном периметре.


2019. Сервис страхования Мафин снижает тарифы благодаря машинному обучению



В рунете появилась новая онлайн-платформа Mafin, которая предоставляет персонализированное КАСКО. Главная уникальность платформы заключается в алгоритме, который применяется при расчете тарифа. Использование машинного обучения позволяет предложить страхователю максимально персонифицированный и справедливый тариф, для многих клиентов в среднем на 20% ниже среднерыночной цены. Алгоритм анализирует значительно больше показателей, чем классическая андеррайтинговая модель (70 против 20), и учитывает взаимосвязи между ними, что позволяет максимально точно оценить реальные риски каждого конкретного страхователя. При этом от него работа с платформой Mafin не потребует дополнительных усилий: все документы оформляются онлайн за полчаса через диалоговое окно, нужно только прислать данные или просто фото документов. Умная система сама "подтянет" информацию из сети и выдаст оптимальное предложение. Это собственная разработка компании, которой не применяет пока больше никто на российском рынке.


2019. Как будут развиваться технологии ИИ в страховании



Андрей Крупнов, директор по отраслевым решениям в КРОК, поделился своими прогнозами по использованию ИИ в российских страховых компаниях. По его словам, в первую очередь, развитие получат решения, направленные на выявление потенциальных мошенников и их соучастников на стадии котировки риска (до заключения договора). ИИ будет играть всё большую роль в принятии решений по урегулированию убытков, обрабатывая, например, данные автосервисов или лечебных учреждений, согласовывая целесообразность и размеры выплат. На этапе урегулирования убытков ИИ позволяет ускорить процесс подачи заявления об убытке, оценить ущерб и, если не принять, то подготовить решение о выплате возмещения. В качестве примера Андрей приводит уникальный опыт китайской компании Пинь Ян, где искусственный интеллект не только анализирует повреждения автомобилей, снятые через мобильное приложение страхователя, но и оценивает масштаб и стоимость повреждений и сам принимает решение о выплате и её размере. К недостаткам ИИ стоит отнести потребность в очень большом количестве высококачественных данных для построения достоверных моделей. В настоящее время страховщики обладают данными подходящей чистоты и в достаточном количестве только по наиболее массовым видам страхования. Поэтому, существует большой спрос на данные, например, по самим страхователям для расчёта индивидуального риск-скоринга.