Страховые компании активно внедряют системы на базе искусственного интеллекта для ускорения обработки претензий, сортировки документации и управления простыми случаями. Однако эксперты по урегулированию претензий заявляют, что эти инструменты зачастую функционируют неэффективно, создавая дополнительные сложности для сотрудников, которым приходится исправлять ошибки алгоритмов.
Критика ИИ со стороны сотрудников отрасли
Анализ платформы Glassdoor показал, что 98% отзывов о работе специалистов по урегулированию претензий, в которых упоминается ИИ, носят негативный характер. Это самый высокий показатель недовольства среди всех профессий, затронутых исследованием. Работники часто жалуются, что руководство навязывает инструменты, которые не справляются со своими задачами и затрудняют взаимодействие с клиентами.
Бывший сотрудник отдела урегулирования претензий Ахмад Джексон столкнулся с этой проблемой около года назад. В компании, где он работал, ИИ использовали для первичной регистрации убытков — этапа, на котором страховщик собирает детали происшествия, например, пожара или аварии. Предполагалось, что система будет автоматически направлять сложные случаи людям, а простые — обрабатывать самостоятельно. Вместо этого ИИ часто классифицировал претензии неверно, что вынуждало Джексона вручную перенаправлять файлы и корректировать некорректные сводки. По его словам, ИИ допускает ошибки, которые лишь увеличивают объем работы для специалистов.
Джексон считает, что ИИ может быть полезен в административных задачах, таких как продление бронирования автомобиля для клиента, однако доверять ему работу, требующую профессионального суждения или глубокого знания деталей конкретного страхового случая, не следует.
Автоматизация и ее последствия для рынка труда
Современные страховые компании расширяют использование ИИ во всех аспектах деятельности. Программное обеспечение теперь анализирует фотографии поврежденного имущества, оценивает стоимость ремонта, обрабатывает квитанции и резюмирует медицинские отчеты объемом в сотни страниц. Некоторые страховщики, например Lemonade, выстроили систему вокруг автоматизации. Компания заявила, что к концу прошлого года их чат-бот Jim обрабатывал первичные сообщения в 96% случаев, а автоматизация в целом покрывала около 55% претензий.
Представитель Lemonade Пол Стаатс отметил, что автоматизация позволит сотрудникам сосредоточить свои навыки и эмпатию на наиболее сложных претензиях. При этом он подчеркнул, что жалобы на технологии должны быть услышаны всей отраслью. Ситуация осложняется тем, что рынок труда в этой сфере находится под давлением. Согласно данным Бюро статистики труда США за 2024 год, прогнозировалось сокращение числа специалистов по урегулированию претензий на 18 900 человек в течение десятилетия, что составляет 5%. Данные за период с мая 2025 по май 2026 года показали падение занятости в секторе на 21%, а количество вакансий начального уровня с 2025 года сократилось на 50%.
Риски некорректной обработки данных
Бывший консультант по страхованию Сэнди Авина предупреждает, что ИИ склонен к дорогостоящим ошибкам при чтении неполных или некачественных документов. Например, случайное пятно на документе может привести к «галлюцинации» системы, а пропуск важной детали в медицинском отчете — к неверной сумме выплаты. В таких ситуациях клиенты часто не подозревают, что ошибку совершил ИИ, и возлагают ответственность на специалиста.
Джеффри Конрад, руководитель отдела урегулирования претензий из Мобила, штат Алабама, отмечает, что сотрудники отрасли испытывают «ИИ-усталость» из-за постоянного навязывания новых систем. Конрад подчеркивает, что ИИ должен оставаться лишь инструментом, но не принимать окончательных решений. Основываясь на личном опыте пережитого пожара, он считает, что в кризисной ситуации клиенту необходим человек, а не компьютерный расчет, сделанный на основе фотографий.
Почему работники критикуют внедрение технологий
Крис Мартин, старший экономист Glassdoor, отмечает, что всплеск критики в адрес ИИ часто связан с двумя основными факторами: опасениями сотрудников по поводу исчезновения рабочих мест и убежденностью в том, что компании принудительно внедряют ненадежные технологии, от которых страдают и персонал, и клиенты. «Здесь нет рабочих мест, нет хороших карьерных перспектив», — констатирует Мартин, подчеркивая пессимизм, царящий в профессиональной среде.
Человеческий фактор и риск ошибок
Сэнди Авина обращает внимание на то, что клиенты зачастую даже не подозревают о роли алгоритмов в их делах. Если автоматизированная система допускает ошибку при обработке документации, конечный потребитель склонен винить в некомпетентности живого специалиста, который занимался его делом. В условиях, когда ИИ берет на себя первичный анализ, критически важные нюансы могут быть упущены, что ведет к некорректным расчетам страховых выплат.
«ИИ-усталость» в отрасли
Джеффри Конрад, исполнительный директор в сфере страхования из Мобила (штат Алабама), описывает текущее состояние коллективов как «ИИ-усталость». По его словам, специалисты измотаны тем объемом инноваций, которые буквально «проталкиваются» через производственные процессы без должного контроля. Конрад уверенно заявляет: «ИИ — это всего лишь инструмент. Его никогда нельзя допускать к принятию решений самостоятельно, нельзя отдавать ему ключи от системы».
Личный опыт Конрада, пережившего пожар в собственном доме, сформировал его скептическое отношение к автоматизации. Он подчеркивает, что в моменты личного кризиса человеку жизненно важна поддержка, а не сгенерированная компьютером оценка ущерба на базе нескольких фотографий. «Мне нужно было убедиться, что я в порядке, что моя семья в безопасности, что мы под защитой», — вспоминает он, противопоставляя человеческое участие бездушному алгоритмическому расчету.
