Штучний інтелект у страхуванні: стратегічний шанс чи маркетинговий шум?

Маркетинг проти реальності

Сьогодні український ринок перебуває у стані “цифрової фрагментації”: у деяких страхових компаній ключові процеси досі ведуться в Excel або 1С, а сучасні інструменти аналітики сприймаються як розкіш. Це результат багаторічної культури мінімальних інвестицій у технології: страхові компанії зосереджені на короткостроковому прибутку та демпінгу, а не на довгостроковому управлінні ризиками.

У світі ситуація інша: провідні страхові групи інвестують мільярди в AI, створюють власні дата-лейки, аналітичні центри та команди актуаріїв нового покоління. Платформи на кшталт Ping An чи Lemonade довели, що страховий бізнес може працювати у режимі “поліс за секунди, виплата за хвилини”.

Для України це не розкіш, а необхідність: ринок без глибокої аналітики ризиків і сучасних інструментів ціноутворення приречений на стагнацію та банкрутства слабких гравців.

Чого бракує ринку сьогодні

1. Відсутність стратегії розвитку технологій. Страховий ринок живе за принципом “мінімальних вимог”:

• звітність для НБУ, поліс ОСЦПВ — цього достатньо для існування, але не для розвитку.
• У більшості страховиків ІТ-департаменти орієнтовані на підтримку операційної діяльності, а не на розвиток технологій.
• AI-експертиза концентрується у стартапах, які працюють на міжнародний ринок.

1. Закритість даних. МТСБУ володіє унікальною централізованою базою ОСЦПВ, але вона використовується переважно як реєстр, а не аналітична система.

1. Слабка конкуренція за якість продукту. Демпінг і короткострокові бізнес-моделі домінують, що демотивує інвесторів вкладати у технології.
2. Відсутність взаємодії з глобальним ринком. Світові гравці активно впроваджують AI, але в Україні немає системної інтеграції з міжнародним досвідом.
3. Слабкий попит на InsurTech у міжнародних вендорів. Microsoft, AWS, Google готові допомагати, але страховики не замовляють — інтегратори йдуть у більш прибуткові проекти (банки, ритейл, e-commerce).

AI-платформа для ОСЦПВ: нова роль МТСБУ

Найбільш логічний старт для AI-трансформації страхування — це ОСЦПВ. МТСБУ має унікальну базу даних, що охоплює практично весь авторинок України, з інформацією про поліси, страхові випадки, виплати та збитковість. Але потенціал цієї бази не реалізований: аналітика виконується вручну, а створення нових звітів потребує програмістів і часу.

AI-платформа могла б зробити прорив:

• Copilot для актуаріїв: спеціаліст ставить запит звичайною мовою (“Покажи збитковість по авто до 5 років у Києві”), а система генерує SQL-запит і будує звіт.
• Портфельний аналіз: страховик бачить детальну збитковість власного портфеля у порівнянні з ринком.
• Персоналізовані тарифи: компанії можуть обґрунтовано знижувати тарифи для певних сегментів (-5% і більше), замість єдиної моделі для всіх.
• Боротьба з шахрайством: AI-моделі швидко виявляють аномалії: дублікати VIN, “сімейні” ДТП, фіктивні поліси.

Це перетворить ОСЦПВ на ринок даних, де конкурують аналітикою та сервісом, а не лише ціною.

Економіка і швидкий ефект

Створення такої платформи не потребує астрономічних бюджетів. На старті достатньо $100–150 тис. на рік для пілотного проекту:

• open-source інфраструктура (Linux, PostgreSQL, Apache Airflow),
• інтеграція GPT чи Claude API для генерації запитів,
• BI-інтерфейс (Power BI або Looker).

Для МТСБУ та страхового ринку це копійки у порівнянні з масштабом внесків у фонд Бюро. Успішний пілот окупиться за пів року завдяки скороченню витрат на програмістів, швидшій адаптації тарифів і зменшенню шахрайства.

Приклади з інших галузей

Банківський сектор України довів ефективність AI:

• Системи антифроду в ПриватБанку та Monobank знизили збитки на десятки мільйонів гривень.
• Банки використовують AI для скорингу клієнтів, управління кредитними ризиками та прогнозування резервів.
• У логістиці Rozetka й Нова Пошта оптимізують ціноутворення і доставку завдяки AI-моделям.
• E-commerce і маркетинг використовують AI-моделі рекомендацій і персоналізації, що підвищують продажі на 15–30%.

Ці приклади показують, що технології вже окупили себе в інших галузях. Страхування має шанс не вигадувати велосипед, а застосувати перевірені рішення.

Міжнародний досвід

Приклади використання AI деякими компаніями у страховій індустрії наведено у таблиці.

Український досвід

В Україні вже є з кінца 2023 року приклад створення масштабної цифрової платформи для аналізу воєнних ризиків, яка агрегує дані про атаки та пошкодження інфраструктури по регіонах. Це доводить, що наші дані можуть бути структуровані і представлені на рівні міжнародних стандартів. Наступний логічний крок — розробка подібної AI-платформи для страхового ринку: єдина база даних для тарифоутворення, управління портфелями та прогнозування ризиків. Такий інструмент зміг би зробити ринок прозорішим, підвищити довіру клієнтів і залучити інвестиції у страхування.

Втім, вона орієнтована переважно на міжнародну аудиторію, а не на внутрішній ринок. Її досвід показує:

• Україна має дані і партнерів світового рівня,
• але потрібен власний AI-інструмент для страхових компаній, який дозволить працювати з тарифами, портфелями та шахрайством у реальному часі,
• Українські дані — унікальні. Саме на них можна будувати моделі воєнних ризиків світового рівня, а не лише копіювати чужий досвід.

AI-платформа для МТСБУ могла б стати "страховим аналогом” цієї масштабної цифрової платформи для аналізу воєнних ризиків, але з глибшою інтеграцією у ринок і підтримкою локальних страхових компаній.

Війна як точка зростання

Україна має унікальний досвід роботи з воєнними ризиками: атаки на інфраструктуру, релокація бізнесу, страхування життя і майна у зоні бойових дій. Цей досвід може стати експортним продуктом: AI-моделі воєнних ризиків, побудовані на українських даних, будуть затребувані у світі.

Саме зараз потрібно створювати інструменти, що поєднають державні дані, страхові компанії та міжнародних перестраховиків.

Наступний крок для галузі

1. Стратегія AI у страхуванні: план розвитку технологій, а не окремі презентації.
2. МТСБУ як аналітичний центр: від “реєстру” до платформи з AI та прогнозними моделями.
3. Інвестиції у науку ризиків: створення локальних моделей катастроф і воєнних ризиків.
4. Гнучкі тарифи для конкуренції: AI дозволяє запровадити персоналізовані рішення замість демпінгу.
5. Міжнародна інтеграція: співпраця з глобальними лідерами і використання їхніх інструментів.

Висновок

Сьогодні український страховий ринок отримав унікальний шанс: використати AI не лише як модний інструмент, а як основу для якісного стрибка. Для цього потрібна не реклама, а стратегія: інвестиції у дані, аналітику, відкриту співпрацю з міжнародними гравцями.

Страхування має потенціал стати флагманом технологічної трансформації економіки України — але лише якщо ринок вийде за межі мінімальних вимог і зосередиться на інноваціях.