Zunami — IT-платформа, которая занимается управлением рисков в страховании грузоперевозок. Мы создали робота, который самостоятельно анализирует претензии, проверяет документы и рекомендует решения о выплатах — без участия человека. Расскажем, что мы поняли за время жизни робота внутри платформы, рассматривая претензии по грузам и анализируя его рекомендации по выплатам.
Изначально его создавали, чтобы:
- Ускорить обработку претензий
- Исключить человеческий фактор
- Сделать процесс максимально прозрачным
И в итоге, все получилось, как и задумывали!
Вот что он умеет проверять:
- объекты страхования на соответствие условиям договора страхования
- предмет обращения заявителя
- сведения о заявителе, представленные документы, контактные данные или реквизиты на оплату
По результатам проверки он отправляет претензии страховую компанию с рекомендациями о выплате, формирует все необходимые документы и сообщает клиенту о принятом решении по электронной почте. Также робот умеет запрашивать недостающие документы, в частности, реквизиты для оплаты.
А теперь — 7 фактов, которые нам показались очень интересными:
Факт 1. Клиенты не любят общаться с роботами
Особенно по шаблонным заскриптованным сценариям. В Zunami мы это учли:
- Грузовладелец загружает претензию → получает решение без диалогов
- Рекорд скорости: выплата в день обращения
Конечно, до рекорда AI Jim компании Lemonade ему пока далеко — в прошлом году обученный ими искусственный интеллект урегулировал реальную страховую претензию клиента за две секунды! Но нам есть к чему стремиться!
Факт 2. Робот выполняет задачи как минимум в два раза быстрее, чем самый эффективный специалист.
Он освобождает сотрудников от рутинной работы, которая отнимает время как у них, так и у грузовладельцев. В некоторых случаях в Zunami возникают сложные претензии, которые требуют длительного анализа и привлечения менеджеров. Такие дела ему не доверяют и передают коллегам.
Аналитики Zunami сравнили скорость работы робота за три временных промежутка — два месяца, полгода и два года — со скоростью самого результативного специалиста, назовём его Евгений (все совпадения случайны). И вот что получилось:
- за период его существования (примерно два года), он обработал более 70 тыс. претензий, а коллега Евгений — более 25 тыс. Разница — в 2,5 раза.
- за полгода, с января по июнь 2024, он обработал более 23 тыс. претензий, Евгений — больше 5 тыс. Разница — в пять раз.
- с мая по июль 2024 года, то есть за два месяца, он также обработал больше тысячи претензий. В то время как Евгений — чуть более 100. Разница — в 10 раз.
Таким образом видим, что с каждым месяцем работы внутри Zunami его результат становится лучше. Но это и понятно: за три года работы здесь он многому научился, о чём мы рассказывали на нашем недавнем вебинаре для клиентов платформы. Поэтому посмотрим на итоги 2025-го: уверены, результаты год к году будут ещё круче.
Факт 3. Около 25% претензий по грузам рассматривает робот вместо человека
Однако, чтобы такая претензия была направлена к нему, стоимость груза должна быть не более 10 тысяч рублей. Это позволяет использовать упрощённую схему рассмотрения и минимальный пакет документов. Грузы, стоимость которых превышает эту сумму, по-прежнему обрабатываются менеджерами страховой компании.
Факт 4. За первую половину июня робот урегулировал более 40% претензий
Остальные 60% обработали специалисты. Надеемся, что в скором времени он разгрузит ещё больше коллег.
Факт 5. Средний срок срыва доставки груза — четыре дня
Одной из основных причин таких задержек являются неблагоприятные погодные условия на маршруте.
Факт 6. Риск совершить ошибку во время обработки документов у робота меньше, чем у человека
Во время ручной обработки сканов гарантийных писем, фотографий и актов сотрудники допускают ошибки и это приводит бизнес к многомиллиардным потерям. А вот искусственный интеллект может распознавать документы без рисков, но важно «правильно» его обучить.
Автоматическое распознавание документов внедрили в рамках MVP на платформу Zunami после многочисленных исследований. Пока что это внутренний сервис, который прошёл много тестов и показал хорошие результаты. Но в скором времени его начнут применять «в бою», и планируется, что вместо трёх минут он будет обрабатывать претензии не дольше полутора минут. Наша команда в предвкушении, когда наступят эти времена.
Факт 7. Транспортные и страховые компании благодаря ИИ тоже работают быстрее и эффективнее
У Zunami автоматизирована работа с транспортными и страховыми компаниями по API, поэтому их менеджеры вообще не тратят время на обработку заявок. На их стороне срабатывает алгоритм, генерируется сообщение и автоматически поступает в нашу систему, а робот подхватывает его и обрабатывает. После обработки оно также автоматически возвращается в страховую компанию и клиент получает выплату. Таким образом процесс занимает три минуты и экономит время всем участникам страховых случаев.
Остались вопросы? Пишите в комментариях!
И подписывайтесь — будет ещё больше кейсов о том, как ИИ меняет страхование.
P.S. Как думаете, могут ли роботы полностью заменить менеджеров в страховании?
