Чому АІ-проєкти в страхуванні не масштабуються після пілоту?

Попри успішні пілотні проєкти, численні ініціативи зі штучним інтелектом у страховому секторі часто стикаються з труднощами масштабування. Основною причиною є відсутність безперервної операційної інтеграції, постійних команд та стабільної бюджетної підтримки після завершення початкової інноваційної фази. Це призводить до того, що багато проєктів залишаються невикористаними або не досягають свого повного потенціалу, гальмуючи ширше впровадження ШІ у страхових компаніях.

Від пілоту до повноцінного продукту: виклики масштабування ШІ в страхуванні

Для страхової компанії успішний пілотний запуск проєкту на базі штучного інтелекту не гарантує його повного впровадження. Хоча модель може демонструвати відмінні результати під час тестування, пройти всі перевірки та перейти в робоче середовище, вона нерідко залишається без команди, яка її створювала, вже за кілька місяців. Згідно з дослідженнями BCG за 2025 рік, лише 7% страхових компаній змогли успішно масштабувати свої системи штучного інтелекту. Інше дослідження того ж року показало, що 45% респондентів лише вивчали можливості ШІ, 25% тестували окремі сценарії, тоді як 22% вже мали рішення у промисловій експлуатації.

Як зазначають «АІ-інтегратори», ключові причини цих невдач криються всередині страхових компаній. Після завершення пілоту технологічний проєкт має бути трансформований у звичайний робочий продукт із чітко визначеним бюджетом, відповідальними працівниками та правилами супроводу. Пілотний проєкт та повноцінний робочий АІ-продукт потребують принципово різної організаційної структури та підходів.

Недоліки планування: чому підтримка АІ-проєктів зникає після пілоту?

Під час пілотного проєкту основне завдання команди полягає у перевірці працездатності моделі та її здатності генерувати необхідний результат. Однак після запуску перелік завдань кардинально змінюється. Необхідно постійно контролювати якість роботи, регулярно оновлювати систему, виправляти помилки, вести документацію та надавати підтримку співробітникам, які щодня взаємодіють з нею.

Типова ситуація полягає в тому, що страховик виділяє тимчасовий бюджет та формує команду для перевірки концепції, тестування моделі та її запуску. Після цього бюджет проєкту закривається, фахівці з даних переходять до нових завдань, а профільні експерти повертаються до своїх основних обов'язків. Витрати, пов'язані з подальшою експлуатацією системи, часто недооцінюються або взагалі відсутні у фінансових розрахунках пілоту. До цих витрат належать:

• Постійний контроль результатів та показників моделі;
• Повторне навчання моделі на нових даних;
• Оновлення документації та процедур;
• Технічна підтримка кінцевих користувачів;
• Аналіз та виправлення помилкових рішень.

Компанії також потрібен чіткий порядок дій на випадок погіршення якості моделі та критерії, за якими її слід модифікувати або вивести з експлуатації.

АІ-модель змінюється разом з ринком та регуляціями

Навіть без змін у програмному коді поведінка АІ-моделі може погіршуватися з часом. Це відбувається через зміни у вхідних даних, складі клієнтів, страхових продуктах, тарифах або бізнес-процесах. Наприклад, андеррайтингова модель, навчена на портфелі, сформованому за певних ринкових умов, може втратити актуальність, якщо структура портфеля або зв'язки між показниками ризику суттєво змінюються через рік. Схожі проблеми виникають у процесах врегулювання страхових вимог, коли зміна структури збитків або правил роботи з документами призводить до збільшення кількості помилок.

Відтак, страховику недостатньо перевірити точність моделі лише один раз перед її запуском. Показники її роботи потрібно регулярно переглядати на реальних даних, порівнюючи їх з результатами, закладеними під час тестування. Відповідальний підрозділ має бути залучений протягом усього життєвого циклу продукту.

Регуляторний контроль ШІ: безперервний процес

Рамкова модель управління ризиками штучного інтелекту Національного інституту стандартів і технологій (NIST AI RMF), оприлюднена у 2023 році та переглянута у 2026 році, передбачає контроль ШІ протягом усього життєвого циклу системи. Це означає, що після запуску страховій компанії необхідно зберігати можливість перевіряти, як АІ-модель функціонує, на яких даних формує результат і хто відповідає за рішення, прийняті за її участю.

Якщо штучний інтелект залучений у відбір ризиків, тарифікацію 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, які безпосередньо взаємодіють з клієнтами: страховик повинен контролювати точність відповідей, дотримання внутрішніх правил та своєчасну передачу складних запитів до живих операторів.

Успішне масштабування штучного інтелекту в страхуванні залежить від стратегічного переосмислення: АІ-рішення слід розглядати не як одноразові інноваційні проєкти, а як повноцінні операційні продукти, що потребують постійної підтримки, фінансування та інтеграції в бізнес-процеси. Лише такий підхід дозволить страховикам повною мірою реалізувати потенціал ШІ для оптимізації та розвитку.