Масштабування ШІ у страхуванні: чому успішні пілоти зазнають невдач

Успішний запуск пілотного проєкту зі штучним інтелектом (ШІ) у страховій компанії не гарантує його повного впровадження та масштабування. Попри відмінні результати тестування та перехід у робоче середовище, багато AI-рішень згодом втрачають підтримку команди, що їх створювала, та зникають з операційної діяльності. Основна причина полягає у внутрішніх організаційних проблемах, недостатньому плануванні та відсутності постійних ресурсів для підтримки після завершення пілоту, що перешкоджає повноцінному інтегруванню інновацій.

За даними консалтингової компанії BCG, станом на 2025 рік лише 7% страхових компаній змогли успішно масштабувати свої системи штучного інтелекту. Інше дослідження того ж року показало, що 45% респондентів у страховому секторі ще перебували на етапі вивчення можливостей ШІ, 25% тестували окремі сценарії, тоді як 22% вже використовували AI-рішення у промисловій експлуатації. Інтегратори ШІ наголошують, що ключові перешкоди виникають всередині компаній, адже після завершення пілоту технологічний проєкт має бути трансформований у стандартний робочий продукт з чітко визначеним бюджетом, відповідальними особами та правилами супроводу.

Відмінності між пілотним проєктом та повноцінним AI-продуктом у страхуванні

Організація роботи для пілотного проєкту та повноцінного AI-продукту суттєво відрізняється. Під час пілотного етапу головна мета команди — підтвердити працездатність моделі та її здатність генерувати бажаний результат. Однак після успішного запуску, перелік завдань кардинально змінюється. Він включає безперервний моніторинг якості роботи, регулярні оновлення системи, оперативне виправлення помилок, ведення технічної документації та постійну підтримку персоналу, що щоденно взаємодіє з цією системою.

Якщо страхова компанія обирає зовнішнє рішення, критично важливим є налагоджений порядок взаємодії з постачальником. Повинні бути чітко визначені відповідальні сторони за усунення технічних проблем, проведення розрахунків, оновлення програмного забезпечення та реагування на збої. Аналогічні вимоги стосуються і моделей штучного інтелекту, розроблених усередині страховика. Хоча сильна команда фахівців із даних може створити якісну модель у співпраці з андеррайтерами, актуаріями або працівниками відділу врегулювання, після її запуску необхідні постійні відповідальні особи, що забезпечуватимуть її стабільну роботу та розвиток.

Чому підтримка AI-рішень у страхових компаніях згасає після пілоту

Типовий сценарій у багатьох страхових компаніях виглядає однаково: виділяється бюджет, формується тимчасова команда, проводиться перевірка концепції, тестування моделі та її запуск. Після успішного впровадження бюджет проєкту закривається, фахівці з даних переходять до нових завдань, а профільні експерти повертаються до своєї основної роботи. Це призводить до зникнення необхідних ресурсів для подальшої підтримки. Коли виникає потреба в оновленні або контролі, компанія виявляється без належної експертизи та персоналу.

Фінансові розрахунки пілотного проєкту часто враховують лише розробку, перевірку концепції та початковий запуск, тоді як витрати на підтримку після введення системи в експлуатацію можуть бути відсутні або значно занижені. Ці витрати охоплюють:

• Контроль результатів та показників моделі.
• Повторне навчання моделі на нових даних.
• Оновлення документації.
• Підтримка кінцевих користувачів.
• Перевірка та аналіз помилкових рішень.

Компанії також потрібен чіткий порядок дій на випадок погіршення якості моделі та критерії, за якими її слід модифікувати або вивести з експлуатації. Без цього, навіть без змін у програмному коді, поведінка AI-моделі з часом може погіршитися через зміни у вхідних даних, складі клієнтів, страхових продуктах, тарифах або бізнес-процесах. Наприклад, андеррайтингова модель, навчена на портфелі, сформованому за одних ринкових умов, може втратити актуальність, якщо структура портфеля зміниться, а зв'язки між показниками ризику вже не будуть такими, як під час навчання. Це підкреслює необхідність регулярного перегляду показників роботи моделі на реальних даних та порівняння їх із тестовими результатами.

Регуляторний контроль та динаміка AI-моделей: виклики для страховиків

Регуляторний контроль не завершується після запуску AI-проєкту. Згідно з рамковою моделлю управління ризиками штучного інтелекту Національного інституту стандартів і технологій (NIST), оприлюдненою у 2023 році та переглянутою у 2026 році, передбачається контроль ШІ протягом усього життєвого циклу системи. Це означає, що страхова компанія після запуску повинна зберігати можливість перевіряти, як функціонує AI-модель, на яких даних формуються її результати та хто несе відповідальність за рішення, прийняті за її участю. Якщо штучний інтелект залучений до відбору ризиків, тарифікації або врегулювання страхових вимог, проєкт не може вважатися завершеним у день запуску. Необхідні регулярні перевірки результатів, контроль якості даних та документування всіх змін у моделі. Це стосується також систем, що безпосередньо взаємодіють з клієнтами; страховик має контролювати точність відповідей, дотримання внутрішніх правил та своєчасну передачу запитів працівникам, коли це необхідно. Масштабування штучного інтелекту в страхуванні прямо залежить від ефективності управління та підтримки AI-рішень після пілотного етапу.