Урегулирование убытка от обращения до проекта решения
Типовой убыток проходит через пять пар рук, от приемки до решения, и каждая передача добавляет очередь и потерянные дни.
Применение
Урегулирование страховых убытков с ИИ-агентами
- У страховщика среднего размера урегулирование убытка - это длинная ручная цепочка. Заявление принимают, документы проверяют, ущерб оценивают, случай проверяют на мошенничество, сумму рассчитывают и выплачивают.
- Простые типовые случаи идут по той же долгой процедуре, что и сложные.
Что готово
Что готово к запуску и что делаем под вас
На платформе SvayaВ каталоге платформы это техническое решение «Урегулирование убытка от обращения до проекта решения».
Под вас настраиваются документы, правила задачи и подключения к вашим системам. Это делает ваша команда инструментами платформы в пилоте, а интеграции сверх готовых коннекторов к 1С и системам с протоколом MCP оцениваются и оплачиваются отдельно.
Ситуация
Как эта работа идет сейчас
У страховщика среднего размера урегулирование убытка - это ручная цепочка из нескольких шагов. Сотрудники принимают заявление о страховом событии, проверяют комплект документов, оценивают ущерб, проверяют случай на признаки мошенничества, рассчитывают сумму и проводят выплату. На каждом шаге заявление передается между сотрудниками, данные вводятся повторно, а простые типовые случаи (ОСАГО, КАСКО, страхование от несчастных случаев, добровольное медицинское страхование) идут по той же длинной процедуре, что и сложные.
В результате урегулирование растягивается, а в пик сезона растет нагрузка на контакт-центр и андеррайтеров (специалистов, которые оценивают риск и принимают решение по выплате).
Состав
Из чего состоит это применение
Применение - это рабочий процесс, в котором ИИ-агент доводит действие до записи в вашей системе. Ниже его компоненты.
Мы собираем мультиагентную систему из нескольких ИИ-агентов. Каждый ИИ-агент отвечает за свой этап урегулирования, а в единый процесс их связывает маршрут задачи, записанный заранее. На одной инфраструктуре мы объединяем следующие компоненты:
Агент приема заявления
Принимает обращение по телефону, в чате или письмом, распознает речь, извлекает данные о событии и заводит дело в учетной системе страховщика.
На базе распознавания речи и языковой модели
Агент проверки документов
Проверяет комплект документов по убытку и запрашивает недостающее.
На базе компьютерного зрения и языковой модели
Агент оценки повреждений
Оценивает повреждения по фотографиям и определяет, простой это случай, нужен ли ремонт или наступила полная гибель имущества, когда ремонт дороже его стоимости.
На базе компьютерного зрения и языковой модели
Агент проверки на мошенничество
Сверяет случай с отраслевыми базами (Национальная страховая информационная система, Российский союз автостраховщиков) и отмечает подозрительные заявления.
На базе классического машинного обучения и языковой модели
Агент расчета
Рассчитывает сумму выплаты по тарифным справочникам и правилам страхования.
На основе заданных правил и справочников, без языковой модели
Маршрут задачи
Записанный заранее порядок шагов, условия переходов и точки подтверждения. По нему платформа направляет простые случаи на ускоренную обработку, а сложные передает сотруднику с уже собранным пакетом материалов, и пишет журнал прогона по каждому шагу.
Финальное решение о выплате всегда остается за сотрудником. Автоматически проходят только простые случаи с низким риском ошибки (по условию, которое записано в описании задачи, например, сумма заявленного убытка ниже границы, которую задали вы) и только при согласии клиента на такую обработку, как того требует закон о персональных данных (статья 16 152-ФЗ) для решений, принятых только автоматизированной обработкой. Каждый такой случай остается в журнале прогона с пометкой, что решение по нему автоматическое. Случаи с суммой убытка выше границы из описания задачи и нестандартные случаи платформа по маршруту передает вашему специалисту по урегулированию. Внедряем агентов по очереди. Начинаем с двух-трех на одном типе убытков и в теневом режиме, то есть без реальных выплат, пока не убедимся в точности.
Рынок
Что известно о таких внедрениях
Часть цифр взята из публикаций самих компаний и деловых СМИ с указанием года, часть из отраслевой практики без названной компании. Оговорки о том, что цифра не переносится на другой случай напрямую, стоят в тех же пунктах.
- В кейсе Ренессанс с targetai (Ведомости, РБК, 2026) написано, что за три недели доля входящих обращений без оператора дошла до 52%.
- Это первая фаза урегулирования (прием обращений), а не весь конвейер.
- В кейсе СберСтрахование жизни (Ведомости, 2026) написано, что по кредитному страхованию ИИ-агент сам анализирует документы и принимает решение о выплате, медиана времени составляет около 3,5 минуты, и так проходит примерно четверть выплат.
- Это крупный игрок и узкий продукт.
- Для ориентира.
- Американский страховой сервис Lemonade (данные компании, 2025) сообщает, что проводит до 55% случаев автоматически, а британская компания Tractable (данные компании, 2026) сообщает, что выполняет до 70% оценок ущерба без участия человека.
- Это ориентир верхней планки, а не обещание таких же цифр в России.
Пилот
Как проходит пилот и по чему меряем результат
Перед пилотом мы проводим диагностику, на которой разбираем один тип убытков, по которому много типовых случаев, проверяем доступ к учетной системе и фиксируем исходный уровень показателей. Пилот идет от 8 до 16 недель. Начинаем с приема и проверки документов на выбранном типе убытков в теневом режиме, без реальных выплат, затем добавляем оценку и проверку на мошенничество.
Результат измеряем по следующим показателям:
- Доля простых случаев, прошедших без ручной обработки, на выбранном сегменте.
- Срок урегулирования от заявления до решения.
- Снижение трудозатрат сотрудников по урегулированию на типовых случаях.
Все показатели сравниваем с исходным уровнем, который замерили до пилота. Финальная выплата на всем протяжении пилота проходит только с подтверждением сотрудника.
Условия
Когда внедрение оправдано и что учитывает закон
Внедрение оправдано, если у страховщика большой поток убытков с высокой долей типовых случаев. Процесс урегулирования должен быть описан в виде бизнес-правил, иначе условию автоматического прохода в описании задачи не на что опираться, когда платформа решает, какой случай вести автоматически, а какой передать сотруднику. Нужен программный интерфейс (API) к учетной системе или бюджет на его создание. Желательно, чтобы уже были отработаны распознавание документов и оценка по фотографиям, потому что конвейер строится поверх них. Чем больше текущий срок урегулирования и нагрузка на сотрудников не устраивают компанию, тем оправданнее внедрение.
Техническое решение работает на разрешенном в России технологическом стеке и учитывает требования по защите данных. Автоматизированная обработка и решение по выплате требуют письменного согласия клиента (152-ФЗ), а процесс учитывает требования Банка России к урегулированию. Действия агентов записываются в журнал, а отказы и автоматические выплаты сопровождаются объяснением.
Навигация
Все десять применений ИИ-агентов
У каждого применения своя страница, текущая помечена. Расшифровка пометок о том, где мы собираем применение, стоит на странице автономных ИИ-агентов.
01Эта страница
Урегулирование страховых убытков
У страховщика среднего размера урегулирование убытка - это длинная ручная цепочка.
На платформе Svaya02
ИИ-агент для андеррайтинга
Когда портфель растет, а андеррайтеров больше не становится, заявки выстраиваются в очередь, и время на каждую становится узким местом.
На платформе Svaya03
Антифрод и ПОД/ФТ
Антифрод-подразделение нередко получает тысячи сигналов в день, и на ручной разбор у аналитиков не хватает времени.
На платформе Svaya04
Мультиагентная автоматизация
Сложные документоемкие процедуры проходят через много рук и повторный ввод данных.
Частично на платформе Svaya05
ИИ-агент закупок
Когда круг поставщиков большой и разрозненный, ручной поиск и сравнение предложений занимают дни или недели.
На платформе Svaya06
Устаревшие системы и порталы
Когда у нужной системы нет нормального интерфейса, обычная интеграция невозможна или обходится дороже.
Частично на платформе Svaya07
ИИ-агент исходящих продаж
Большой рынок, который текущая команда продаж охватить не успевает.
Вне платформы08
Клиентский сервис с действием
Клиенту часто нужно не объяснение, а конкретное действие.
На платформе Svaya09
ИИ-агент подбора персонала
При большом объеме найма поиск кандидатов и отбор резюме отнимают у рекрутеров много времени, а входящий поток откликов велик при низкой доле подходящих.
Вне платформы10
Финансовое планирование
Закрытие периода идет долго и вручную, а на анализ у финансовой команды не остается времени.
На платформе Svaya
Для технического директора
Что прочитать техническому директору
Четыре материала, с которых стоит начать знакомство с платформой.
Требования к серверуПроцессоры, память, диски и видеокарты для установки в закрытом контуре
Модули платформы14 модулей платформы, от обработки запроса до выпуска обновлений
Как устроена платформаОбзор механизмов платформы и того, где проходят границы ее самостоятельности
Презентация платформыPDF на 30 страниц с помодульным разбором платформы
Заявка
Обсудить пилот
Опишите в двух словах процесс, который хотите отдать ИИ-агенту, и назовите систему, куда он должен дописывать результат. Руководитель ИИ-направления БизнесМатики ответит предложением, где названы объем пилота (один процесс и один тип документов или заявок), метрика пилота с ее исходным значением и срок.
Хотите сначала запустить техническое решение сами? Заведите учетную запись на витрине и запустите техническое решение на своем файле. Для заявки учетная запись не нужна.