Росгосстрах — ML-геоандеррайтинг КАСКО и LLM для клиентского сервиса

ПАО СК «Росгосстрах» развивает комплекс ИИ-решений с 2018 года. Ключевой инновацией 2024–2025 годов стал геоандеррайтинг КАСКО: карта России поделена на «клетки» 100×100 метров («геосетка»), каждой клетке присвоены характеристики аварийности (включая неочевидные паттерны от машинного обучения на базе Computer Vision). Это позволяет давать персонализированные тарифы в зависимости от реального риска в конкретном районе города. Параллельно в 2025 году запущены:

LLM-роботизированный андеррайтинг спецкотировок (каско): робот-андеррайтер обрабатывает типовые запросы за 15 минут

Графовый антифрод: модель на базе графовых баз данных выявляет скрытые связи между участниками ДТП

LLM для речевой аналитики в колл-центре

Боты-помощники для агентов, урегулировщиков убытков, медицинского пульта на базе LLM

Тарифы ОСАГО и КАСКО недостаточно учитывают реальную географическую аварийность

Роботизация андеррайтинга спецкотировок: длинные очереди запросов, высокая нагрузка на андеррайтеров

Страховое мошенничество с инсценировкой ДТП

Большой объём регламентов (1000+ страниц) недоступен операторам в реальном времени

Персонализировать тарифы КАСКО на уровне дома/квартала, а не населённого пункта

Автоматизировать типовые запросы андеррайтинга, освободив экспертов для сложных кейсов

Выявлять мошеннические схемы через анализ связей между участниками убытков

Внедрить LLM-помощников для сотрудников (агентов, операторов КЦ, урегулировщиков)

Финансы

Снижение стоимости полиса КАСКО для «безопасных» водителей — до 30% за счёт точной оценки риска по геосетке

Снижение издержек на урегулирование убытков: все мероприятия с 2023 года привели к снижению издержек на 25% Время

Роботизированный андеррайтинг спецкотировок: ответ за 15 минут (vs. часы у андеррайтеров-людей)

Работает круглосуточно и без выходных — критично для федеральной дистрибуции

45% убытков по ОСАГО рассматриваются роботизированной системой «Мастер принятия решений» (хотя это не ИИ в классическом смысле, это роботизация на базе правил)

70% осмотров после страховых случаев — цифровое урегулирование (30% внешние подрядчики vs. исторических 80%) Качество и эффективность

Протестировано более 600 факторов при обновлении ML-модели ОСАГО физлиц; свыше 100 вошли в итоговую модель

Уровень конверсии (согласований) у робота-андеррайтера — не ниже, чем у живых людей

Графовый антифрод: «зелёный коридор» для честных клиентов и жёсткая фильтрация подозрительных Нагрузка и масштаб

Каждая котировка ОСАГО и КАСКО проходит через оценку ML-моделей (100% входящего потока)

Геосетка покрывает всю территорию России зонами 100×100 м Надёжность

Системы ML для андеррайтинга работают с 2018 года; ежегодно обновляются (несколько раз в год) Импортозамещение и compliance

Собственные разработки на открытом коде (Open Source), развёртывание on-premise — без облачных зарубежных сервисов

Параллельно: перевод ключевого учётного контура с Oracle на 1С Качественный эффект: Росгосстрах создал один из наиболее глубоко интегрированных ИИ-контуров в российском автостраховании — от ценообразования до урегулирования убытков и антифрода. Компания первой на рынке интегрировала страхование жилья с экосистемой «умного дома» (Sprut.Hub).