Страховая компания «Гелиос» завершила масштабную цифровую трансформацию процессов оценки рисков в автостраховании. Совместно с технологическими партнерами страховщик внедрил платформу TALYS.SDE для управления андеррайтингом по КАСКО и ОСАГО, а также запустил собственную модель машинного обучения (ML) для расчета стоимости полисов. Данное решение стало одним из первых примеров полноценного внедрения системы принятия решений промышленного уровня среди небольших участников страхового рынка, что позволяет компании существенно ускорить обработку заявок и предлагать клиентам более точные цены.
Что такое андеррайтинг и зачем нужна автоматизация
Андеррайтинг — это процесс оценки риска, на основе которого страховщик принимает решение о заключении договора и определяет его стоимость. Ранее внесение изменений в логику этого процесса в «Гелиос» требовало длительного участия IT-специалистов и занимало недели. Новая система TALYS.SDE устраняет этот барьер: теперь бизнес-пользователи могут самостоятельно настраивать правила приема на страхование через единый интерфейс без написания программного кода. Это делает процесс прозрачным, управляемым и гибким, позволяя адаптировать стратегии под изменения рынка за считанные часы.
Персональная тарификация на базе машинного обучения
Параллельно с внедрением платформы была разработана ML-модель для тарификации ОСАГО. В отличие от традиционного табличного подхода, где цена зависит от ограниченного набора базовых коэффициентов, новая система анализирует весь доступный массив данных о клиенте и транспортном средстве. Модель формирует индивидуальный тариф, который точнее отражает реальный уровень риска конкретного водителя. Для аккуратных автомобилистов это означает возможность получить справедливую стоимость полиса, соответствующую их стилю вождения и характеристикам машины, а не усредненным рыночным показателям.
Преимущества для клиентов и планы развития
Внедрение интеллектуальной системы напрямую влияет на качество сервиса: рассмотрение заявок стало быстрее, а ценообразование — более гибким и персонализированным. Компания уже применяет новый подход в отдельных сегментах автострахования, что повышает конкурентоспособность продуктов. В дальнейшем планируется масштабирование технологий на другие виды страхования, включая защиту имущества и ипотеку, а также расширение числа ML-моделей для улучшения работы с клиентской базой и повышения конверсии продаж.
Значение проекта для рынка
Эксперты отрасли отмечают, что данный проект меняет расстановку сил в сегменте автострахования. Если ранее системы принятия решений такого уровня были доступны преимущественно крупным игрокам, то теперь небольшие компании способны выстроить аналогичный технологический контур. Инвестиции в автоматизацию андеррайтинга и персонализацию тарифов создают фундамент для устойчивого роста бизнеса и позволяют страховщику оперативно реагировать на запросы клиентов в условиях динамичного рынка 2026 года.
Источник: Гелиос
