Страхование: роботизация обработки заявлений без затягивания сроков

Страховая отрасль живёт документами. Полисы, заявления, акты, справки, экспертизы — бумажный поток не прекращается ни на минуту. И за каждым документом стоит человек, который его проверяет, вносит данные в систему, сверяет с другими документами, принимает решение или передаёт дальше по цепочке.

Я наблюдал работу отдела урегулирования убытков в крупной страховой компании. Двадцать человек сидели за компьютерами и вручную переносили данные из сканов документов в корпоративную систему. Фамилия, номер полиса, дата происшествия, описание ущерба — всё это набиралось вручную. Ошибки случались постоянно: опечатки, пропущенные поля, неправильные номера. Каждая ошибка — это задержка выплаты, недовольный клиент, иногда — судебный иск.

Самое удивительное, что эту работу можно было автоматизировать уже много лет назад. Технологии OCR (распознавания текста) и RPA (роботизированной автоматизации) существуют давно и хорошо работают. Но страховые компании традиционно консервативны, и внедрение новых технологий происходит медленно. Однако те, кто решился на автоматизацию, получили впечатляющие результаты.

Процесс урегулирования: где теряется время

Чтобы понять, что автоматизировать, нужно разобраться, как устроен процесс урегулирования страхового случая. Я опишу типичную схему для КАСКО, но общие принципы применимы к любому виду страхования.

Клиент сообщает о страховом случае: звонит на горячую линию или подаёт заявление через личный кабинет. Оператор или система регистрирует обращение и создаёт дело. Это первый этап — и здесь уже могут быть задержки, если оператор занят или система недоступна.

Далее клиент предоставляет документы: заявление, справки из дорожной полиции, фотографии повреждений, копию полиса. Документы поступают по разным каналам: email, загрузка в личный кабинет, лично в офисе. Сотрудник должен собрать всё в одном месте, проверить комплектность, запросить недостающее. Это второй этап — и он часто занимает дни, потому что сотрудник физически не успевает обработать поток.

Затем документы проверяются: подлинность справок, соответствие данных, действительность полиса на момент происшествия, история клиента (нет ли подозрений на мошенничество). Это третий этап — и здесь требуется опыт и внимание, но много рутинных проверок можно автоматизировать.

После проверки — расчёт выплаты и согласование. И наконец — сама выплата и закрытие дела. Весь процесс в ручном режиме занимает от нескольких дней до нескольких недель. Клиенты недовольны, NPS падает, жалобы растут.

Что может RPA: конкретные сценарии

RPA-робот — это программа, которая делает то же, что человек: открывает приложения, вводит данные, нажимает кнопки, переходит между экранами. Только быстрее, без опечаток и круглосуточно.

Регистрация обращений — классический кейс. Робот мониторит входящие каналы (почта, форма на сайте, личный кабинет), определяет тип обращения, создаёт дело в системе, присваивает номер, шлёт клиенту подтверждение. Оператор тратил на это 15-20 минут — робот управляется за секунды.

Ввод данных из документов — ещё один хит. Робот берёт скан заявления, через OCR вытягивает ФИО, номер полиса, дату, описание, проверяет формат и заносит в систему. Если что-то не распозналось — отправляет человеку. По опыту, 70-80% документов проходят полностью автоматом.

Проверка полиса — рутина, с которой робот справляется лучше людей. Номер полиса из заявления → проверка в базе: действует ли на дату происшествия, оплачен ли, нет ли ограничений. Результат — в дело, человеку остаётся только подтвердить или разобраться со спорными случаями.

Сверка справок — робот сравнивает данные из справки дорожной полиции с заявлением клиента. Номер дела, дата, участники — если что-то не сходится, помечает для ручной проверки.

Расчёт выплаты для типовых случаев. Повреждение бампера? Робот подставляет параметры в калькулятор, получает сумму, формирует документ. Никакой экспертизы не нужно — всё по справочникам.

OCR: как научить робота читать

Ключевая технология для страхования — это OCR, распознавание текста на изображениях. Без неё робот не сможет извлечь данные из сканов и фотографий документов.

Современные OCR-системы работают хорошо, но не идеально. Качество зависит от качества скана: если документ мятый, засвеченный или снятый под углом на телефон — распознавание будет хуже. Рукописный текст распознаётся плохо. Нестандартные шрифты и форматы — тоже проблема.

Практический подход — комбинация OCR с шаблонами. Если вы знаете, как выглядит справка из дорожной полиции или медицинское заключение, вы можете указать системе, где на документе искать конкретные поля. Это повышает точность и снижает количество ошибок.

Важно также настроить правила валидации. Номер полиса имеет определённый формат — если OCR распознал что-то другое, это ошибка. Дата не может быть в будущем. ФИО не содержит цифр. Такие правила отсекают очевидные ошибки распознавания и отправляют сомнительные документы на ручную проверку.

Отдельная история — фотографии повреждений. Здесь OCR не поможет, нужны технологии компьютерного зрения. Они развиваются быстро, и уже есть решения, которые могут оценить характер повреждения по фото. Но это пока экспериментальная область, и большинство страховых компаний используют экспертов для оценки ущерба.

Интеграция с системами страховой компании

RPA-робот не существует в вакууме. Он должен работать с теми системами, которые уже есть в компании: учётная система полисов, система урегулирования убытков, бухгалтерия, CRM.

Хорошая новость: RPA не требует глубокой интеграции на уровне API. Робот работает через пользовательский интерфейс — так же, как человек. Это означает, что можно автоматизировать работу даже со старыми системами, у которых нет API.

Плохая новость: работа через интерфейс медленнее и менее надёжна. Если интерфейс изменился после обновления — робот сломается. Если система тормозит — робот будет ждать. Если появилось неожиданное окно — робот может застрять.

Поэтому правильный подход — использовать API там, где он есть, и RPA там, где его нет. Современные системы урегулирования обычно имеют API, и лучше интегрироваться с ними напрямую. Старые системы и внешние ресурсы (проверка по базам, отправка уведомлений) можно автоматизировать через RPA.

Обработка исключений: что делать, когда робот не справляется

Никакая автоматизация не работает на 100%. Будут документы, которые робот не осилит, данные, которые не распознаются, ситуации, которые не вписываются в сценарий. Это нормально — важно продумать, что с этим делать.

Робот должен знать свои пределы. Уверенность распознавания ниже порога — документ на ручную проверку. Данные не проходят валидацию — туда же. Лучше передать человеку, чем записать в систему ерунду.

Очередь исключений должна быть вменяемой. Если робот отправляет на ручную обработку половину документов — это не автоматизация, это генератор работы для людей. Нужно разбираться: почему не распознаётся, чего не хватает в шаблонах, какие правила добавить.

Исключения нужно приоритизировать. VIP-клиент или дело с горящим сроком — должны идти в первую очередь, даже если попали в общую очередь проблемных кейсов.

По моему опыту, хорошо настроенная система RPA + OCR в страховании обрабатывает 70-85% типовых документов полностью автоматически. Остальные 15-30% требуют участия человека, но даже для них часть работы уже сделана роботом.

Сроки урегулирования: регуляторные требования

В страховании есть жёсткие сроки урегулирования, установленные законом. Для обязательного автострахования сроки обычно строго регламентированы, для добровольного — определяются договором. Просрочка — это пени, штрафы, жалобы регулятору и суды.

Автоматизация напрямую влияет на соблюдение сроков. Если регистрация обращения занимает не день, а минуту — у вас больше времени на рассмотрение. Если проверка документов занимает не неделю, а час — вы укладываетесь в сроки даже при пиковой нагрузке.

Кроме того, робот может отслеживать SLA. Если дело приближается к дедлайну — автоматическое уведомление ответственному сотруднику. Если сотрудник не реагирует — эскалация руководителю. Это не автоматизация обработки, но автоматизация контроля, которая тоже важна.

Отдельная тема — мошенничество. Чем быстрее обрабатываются заявления, тем меньше времени у мошенников на подготовку. Робот может проверять подозрительные паттерны: один и тот же адрес в разных заявлениях, частые обращения от одного клиента, несоответствия в документах. Это не заменяет антифрод-экспертизу, но помогает выявлять очевидные случаи.

Экономика автоматизации

Сколько стоит внедрение RPA в страховой компании и сколько можно сэкономить? Давайте посчитаем на примере.

Допустим, отдел урегулирования обрабатывает 1000 заявлений в месяц. Средняя трудоёмкость обработки одного заявления — 2 часа (регистрация, ввод данных, проверки, документы). Это 2000 человеко-часов в месяц, или примерно 12-13 человек при полной загрузке.

При средней зарплате специалиста 80 000 тенге и накладных расходах x1.5, годовые затраты на эту команду — около 18-20 млн тенге.

Внедрение RPA с OCR: первоначальные затраты (лицензии, разработка, интеграция) — от 5 до 15 млн тенге в зависимости от сложности. Ежегодные затраты на поддержку — 15-20% от первоначальных.

Если автоматизация берёт на себя 70% рутинной работы, вы сокращаете потребность в персонале на 8-9 человек. Экономия — 10-12 млн тенге в год. Окупаемость — 1-2 года. При этом качество обработки растёт (меньше ошибок), сроки сокращаются (клиенты довольнее), масштабируемость улучшается (можно обработать больше заявлений без найма).

Пример: средняя страховая компания

Реальный кейс из практики. Страховая компания среднего размера, около 50 000 договоров КАСКО и обязательной автогражданки, 500-700 страховых случаев в месяц. Отдел урегулирования — 8 человек, постоянная перегрузка, жалобы на сроки.

Внедрили RPA для следующих процессов: автоматическая регистрация обращений из email и личного кабинета, OCR и ввод данных из заявлений и справок дорожной полиции, проверка полиса в базе, формирование стандартных писем клиентам.

Результаты через 8 месяцев: 65% обращений регистрируются автоматически (ранее — 0%), 55% документов вводятся без участия человека (ранее — 0%), средний срок урегулирования сократился с 12 до 7 дней, количество жалоб на сроки снизилось на 60%, штат урегулирования сократился до 5 человек (естественная ротация).

Окупаемость проекта — 18 месяцев. Сейчас компания расширяет автоматизацию на медицинское страхование и туристические полисы.

С чего начать

Если работаете в страховой и думаете об автоматизации — вот путь, который работает.

Начните с цифр. Сколько времени занимает каждый этап урегулирования? Сколько документов в день? Где затыки? Без измерений не обосновать инвестиции и не оценить результат.

Выберите что-то конкретное для старта. Регистрация обращений — хороший кандидат: часто происходит, процесс понятный, эффект видно сразу.

Запустите пилот на одном процессе. Измерьте, соберите обратную связь, посмотрите, как технология ведёт себя в вашей среде. Что работает, что ломается, что нужно доделать.

После успешного пилота — расширяйте. OCR для документов, проверки, расчёты — каждый новый процесс это отдельный мини-проект со своими нюансами.

И главное: автоматизация — это не «сделали и забыли». Документы меняются, системы обновляются, регулятор закручивает гайки. Кто-то должен этим заниматься постоянно.