Какие технологии меняют российское страхование. Process Mining и Task Mining
О том, как аналитика бизнес-процессов (Process Mining) и аналитики бизнес-операций (Task Mining) позволяют управлять реальной экономикой страховых процессов, PLUSworld рассказывает генеральный директор ИТ-компании «Инфомаксимум» Александр Бочкин.
Российский страховой рынок продолжает расти, а вместе с ним увеличивается и операционная нагрузка. По данным Банка России, в 2024 году объем страховых взносов составил 3,7 трлн рублей, увеличившись на 62,8%. Основной вклад в эту динамику внесло страхование жизни, однако рост заметен и в операционно сложных сегментах non-life, в том числе ДМС, автокаско и ОСАГО.
Для страховщиков это значит не только рост бизнеса, но и рост числа договоров, обращений, страховых случаев, проверок, согласований и клиентских ожиданий. При этом ИТ-инвестиции в отрасли уже значительны: «Эксперт РА» и «Рексофт» оценивают расходы страхового рынка на технологии до 230 млрд рублей в год, а профильные бюджеты основных игроков — на уровне 5–10% страховых взносов. Но сам факт цифровизации еще не гарантирует, что компания понимает реальную экономику своих процессов.
Именно поэтому вопрос эффективности для страхования сегодня звучит не как «что еще автоматизировать», а как «где именно в процессах теряются время, деньги и качество сервиса».
Почему технологии становятся частью операционной модели
Участники рынка все чаще говорят о цифровизации не как о витрине для клиента, а как о способе управлять сложной внутренней операционной машиной страховщика. Руководитель Блока «Урегулирование убытков» СК «Росгосстрах» Арман Гаспарян отмечает, что при цифровизации урегулирования страховые компании решают сразу несколько задач: повышают качество принятия решений, оптимизируют внутренние расходы и развивают клиентский опыт; при этом допустимый уровень ошибок при применении цифровых инструментов в урегулировании не должен превышать 1%. Николай Галушин, гендиректор НСИС, называет цифровизацию «всем бэком страховщика» — от платежей и резервов до контрольных служб и тысяч операций, которые уже невозможно выполнять вручную из-за объема.
В ДМС, по словам члена Совета директоров Страхового Дома ВСК Ольги Сорокиной, ключевую роль играют цифровизация медицинских сервисов, межотраслевое взаимодействие страховщиков, клиник и госорганов, а также создание системы безопасного обмена обезличенными данными клиентов.
Регламент ≠ реальность
На уровне регламентов страховые процессы выглядят логично: клиент подает заявление, документы проверяются, решение принимается, выплата производится. На практике один и тот же процесс может проходить десятками вариантов. Где-то не хватает документа, где-то сотрудник возвращает задачу на предыдущий этап, где-то данные переносятся вручную между системами, где-то решение зависает на согласовании.
Эта вариативность напрямую влияет на клиентский опыт. Банк России среди основных жалоб в электронном страховании выделял технические сбои, длительные сроки ответов специалистов, перегрузку операторов и ограниченность дистанционного урегулирования. С 1 июля 2024 года финансовые организации, включая страховые компании, обязаны отвечать на обращения граждан в течение 15 рабочих дней. Это дополнительно повышает требования к управляемости внутренних процессов: если цепочка обработки непрозрачна, выдерживать сроки становится сложнее.
Что дает процессная аналитика
Process Mining восстанавливает фактический ход процесса по цифровым следам из информационных систем. Он показывает, как страховой случай, договор или клиентское обращение реально движется между этапами: где возникают задержки, возвраты, отклонения от регламента, нестандартные маршруты и другие «узкие места».
Task Mining дополняет эту картину на уровне деятельности сотрудников. Технология помогает увидеть, какие действия выполняются вручную, сколько времени занимают операции, где появляются дублирования, копирование данных, лишние переходы между системами и повторные проверки.
Для страхования важна именно связка этих подходов. Process Mining отвечает на вопрос, где ломается или замедляется процесс. Task Mining показывает, какие конкретные действия сотрудников создают эту задержку или избыточную трудоемкость.
Где эффект наиболее заметен
Process Mining и Task Mining в первую очередь применимы в процессах с большим объемом операций и высокой ценой ошибки: урегулировании убытков, ДМС, ОСАГО, андеррайтинге, клиентском сервисе, сопровождении договоров, контроле качества и бэк-офисе.
Российская практика уже показывает прикладной эффект. В Ингосстрахе применили процессную аналитику в процессах урегулирования убытков ОСАГО и прекращения договоров ОСАГО. В результате был выявлен потенциал ускорения урегулирования убытков на 10%, а прекращения договоров — на 26%.
Есть и более масштабные примеры. Страховой Дом ВСК использовал технологии для анализа и оптимизации процессов внутреннего сервисного центра. В результате компания сформировала 30 инициатив по улучшению процессов с совокупным эффектом 135 млн рублей. Производительность по анализируемым процессам выросла на 8%, потенциал автоматизации и роботизации был оценен в 18%, а охват анализа составил 66% деятельности сервисного центра.
Еще один кейс ВСК связан с развитием процессной аналитики как инструмента регулярного управления. В компании были сформированы 105 процессных метрик, 21 дашборд и автоматизирован контроль 52 KPI. Также было выявлено более 80 гипотез оптимизации с совокупным экономическим эффектом свыше 245 млн рублей. Это показывает, что Process Mining и Task Mining могут использоваться не только для точечных улучшений, но и как постоянный контур управления операционной эффективностью.
Важно, что речь идет не о красивой визуализации процессов, а об операционной математике: SLA, длительность этапов, возвраты, ручные действия, нагрузка сотрудников, стоимость обработки и потенциальный эффект автоматизации.
О применении Process Mining и Task Mining также публично сообщали Росгосстрах и АльфаСтрахование.
База для ИИ
Сегодня страховые компании активно внедряют искусственный интеллект: распознавание документов, скоринг, автоматизированные проверки, генеративные помощники, цифровых сотрудников. Но ИИ не решает проблему, если компания не понимает, какой именно процесс автоматизирует.
Можно ускорить отдельную операцию, но сохранить лишние проверки. Можно внедрить цифрового помощника, но оставить возвраты между подразделениями. Можно роботизировать действие, которое в идеальном процессе вообще не должно выполняться. McKinsey отмечает, что страховщики могут автоматизировать 50–60% традиционных back-office операций, а digital-first insurers способны иметь expense ratio (процент средств, который продукт ежегодно удерживает в качестве совокупных затрат) почти на 40% ниже, чем традиционные P&C-страховщики, но такой эффект возникает не от точечной автоматизации, а от перестройки операционной модели на данных.
Процессная аналитика помогает определить, где ИИ действительно требуется, что выгоднее всего автоматизировать с экономической точки зрения, какие операции стандартизировать, а какие исключить. Поэтому и Process, и Task Mining – некий «диагностический слой» перед внедрением ИИ: сначала компания видит реальный процесс, затем принимает решение, где технология даст экономический эффект.
От пилота к управлению
По данным нашего исследования, 72,2% респондентов отмечают управленческие эффекты и рост прозрачности процессов от применения Process Mining, 50% — операционные эффекты, 41,7% — экономические. При этом половина участников получает практические результаты в течение трех месяцев, еще треть — в период от трех до шести месяцев.
Это сигнал для рынка. Инструменты процессной аналитики перестают быть экспериментом и становятся инструментом регулярного управления. Максимальный эффект появляется тогда, когда компания использует их не как разовый аудит, а как постоянный контур контроля: видит отклонения, проверяет гипотезы, измеряет эффект изменений и масштабирует лучшие практики.
Для страхования, где скорость, доверие клиента и операционная себестоимость напрямую влияют на финансовый результат, это особенно значимо. Конкурировать будет не тот, кто просто внедрил больше цифровых решений, а тот, кто понимает, как на самом деле работает его операционная модель.
Process Mining и Task Mining позволяют увидеть эту модель без искажений: где теряется время, где возникают ошибки, где перегружены сотрудники, где клиент ждет дольше необходимого и где скрыт потенциал автоматизации. А значит, помогают страховщикам переходить от точечной цифровизации к управлению экономикой процессов.
