Росгосстрах — антифрод на базе графовых БД и LLM в андеррайтинге

«Росгосстрах» реализует многоуровневую AI-стратегию, объединяющую несколько взаимосвязанных ИИ-проектов:

1. Антифрод на графовых базах данных. В отличие от табличных ML-моделей, графовые БД хранят данные в виде узлов и связей, что идеально подходит для выявления мошеннических сетей (организованных групп, связанных через общих юристов, СТО, страховых агентов). Система выявляет кросс-связи между агентами страховых случаев, которые классические модели не обнаруживают.

2. ML в андеррайтинге с учётом геоданных. Модели тарификации ОСАГО и имущественного страхования учитывают геоданные вплоть до адреса конкретного дома, что повышает точность оценки рисков.

3. LLM для обработки неструктурированных данных и речевая аналитика. LLM применяются для анализа текстовых обращений клиентов, жалоб и процессов контакт-центра.

Направление сформулировано членом правления Евгением Ильиным на «Форуме лидеров страхового рынка» (октябрь 2025).

Классические ML-антифрод системы хорошо выявляют индивидуальных мошенников, но не видят организованные группы (ОПГ), действующие через разных посредников. Тарификация по регионам недостаточно точна — нужна адресная точность. Неструктурированные данные (жалобы, звонки, текстовые обращения) плохо поддавались анализу.

• Выявлять организованные мошеннические сети через анализ графовых связей

• Повысить точность андеррайтинга за счёт геоданных на уровне конкретного адреса

• Автоматизировать обработку неструктурированных данных с помощью LLM

• Улучшить качество речевой аналитики в контакт-центре

• Финансы

• Конкретные данные о суммах предотвращённого фрода не раскрывались публично Время

• Автоматизированное выявление мошеннических цепочек в режиме реального времени Качество и эффективность

• Графовые БД позволяют видеть связи, недоступные классическим антифрод-системам

• Геоданные в андеррайтинге повышают точность тарификации на уровне конкретного здания Нагрузка и масштаб

• Охват: весь портфель ОСАГО, КАСКО, имущества «Росгосстраха»; одна из крупнейших страховых компаний России

• Проект реализуется параллельно с развитием омниканального контакт-центра (кейс 16) Надёжность

• Гибридная система: ИИ выявляет, человек принимает решение о блокировке Импортозамещение и compliance

• Конкретные платформы не раскрывались Качественный эффект: «Росгосстрах» — одна из немногих российских страховых компаний, публично раскрывших применение графовых баз данных в антифроде. Это технологически более зрелый подход по сравнению с классическим табличным ML.