Кратко

  • В опросе 475 страховых специалистов 87% считают агентный ИИ важным, но лишь 16% заявили о его использовании в производственной среде.
  • Показатель 24% в отчёте — средняя доля рабочих процессов, где агентный ИИ уже действует, а не доля страховщиков, внедривших его.
  • Индекс оценивает облачную инфраструктуру, данные, управление ИИ и готовность персонала. Он не подсчитывает автономные решения по страховым случаям; человеческая проверка остаётся распространённой.

Анализ

Прогноз и исходный уровень

В новом индексе страхового ИИ от Sapiens амбициозный прогноз соседствует с пока низким уровнем внедрения. Около двух третей участников считают, что полностью автономный ИИ в страховании появится в течение двух-трёх лет. В итоговом выводе отчёта указано 66%, а пресс-релиз Sapiens округляет оценку до 67%. В обоих случаях это ожидание специалистов, а не график внедрения или подтверждённая способность действующих систем.

Тот же отчёт говорит, что 87% считают агентный ИИ важным для бизнеса, но лишь 16% уже используют его в производственной среде. Половина назвала свою организацию полностью или в основном готовой к внедрению. Стратегический приоритет, готовность и эксплуатация — разные этапы. Подмена одного показателя другим создаёт впечатление, будто рынок продвинулся дальше, чем позволяют утверждать данные. (Индекс зрелости ИИ в страховании Sapiens за 2026 год; сообщение о запуске от 7 октября)

Исследовательская компания Research in Finance провела опрос для Sapiens в июле–сентябре 2026 года. Sapiens заказала работу и продаёт программное обеспечение страховщикам. Этот коммерческий контекст важен: перед нами ответы в рамках исследования с определённой выборкой, а не независимая перепись всей мировой страховой отрасли. Компания называет этот выпуск первым в ежегодной серии.

Знаменатель меняет смысл

Показатель 24% легко истолковать неверно, если не указать, что именно делится на что. Это средняя доля шести областей, в которых работает агентный ИИ: продажи, андеррайтинг, обслуживание, урегулирование убытков, борьба с мошенничеством и перестрахование. Это не означает, что технологию внедрили 24% страховых компаний. Для тех же областей отчёт указывает 42% для обычного ИИ и 40% для автоматизации по заданным правилам.

Несколько компаний могут использовать агентов сразу в нескольких процессах, тогда как большинство ещё не имеет ни одной промышленной системы. Возможен и другой вариант: многие фирмы тестируют по одной узкой задаче. Среднее покрытие процессов не показывает, какой сценарий преобладает. Показатель 16% отвечает на другой вопрос: какая доля организаций сообщила хотя бы об одной действующей системе агентного ИИ. Для сравнения рынку нужны оба показателя — внедрение на уровне компаний и глубина использования по функциям, с указанием периода и состава выборки.

В отчёте агентный ИИ определяется как система, выполняющая несколько шагов с меньшим прямым участием человека. Мультиагентные системы выделены отдельно: несколько агентов координируют сквозной процесс. Разговорный помощник, инструмент для краткого пересказа дела и система, которая собирает документы, оценивает страховой случай и запускает выплату, — разные сценарии.

«Автономные лидеры» не означают автономных решений

Индекс относит 25% к «автономным лидерам», 28% — к операционной группе, 23% — к группе, создающей условия для внедрения, и 24% — к реактивной группе. Названия могут создавать впечатление, что индекс считает автоматизированные решения. На деле он оценивает переход в облако, стратегию мастер-данных, управление ИИ и кадровую готовность. Верхний уровень говорит о наличии организационной базы, а не о числе страховщиков, передавших машинам решения по выплатам.

Эта оценка всё же показывает масштаб задачи. Девяносто процентов респондентов сообщили, что хотя бы часть инфраструктуры уже в облаке; 36% используют гибридную модель, а SaaS — только 18%. Облачная инфраструктура не устраняет устаревшие ядра и интеграционные издержки. Среди компаний, ещё не внедривших агентный ИИ, основными препятствиями названы конфиденциальность и безопасность данных, требования регулирования и совместимость с действующими системами. Более четверти считают необходимой серьёзную модернизацию ядра.

Поэтому коммерческая возможность для поставщиков не ограничивается продажей агента. Нужно связать надёжные данные, права доступа, старые платформы и сотрудников в рамках конкретного процесса. Исследование указывает на эту работу, но не оценивает выручку и не сравнивает решения поставщиков.

Человеческий контроль остаётся в системе

Среди пользователей ИИ или агентного ИИ 86% доверяют решениям, а 83% — внутренним проверкам. При этом человек проверяет в среднем 53% результатов агентного ИИ и отменяет 15% решений, принятых ИИ или агентами. Это не обязательно означает сбой: проверка может быть предусмотрена системой, а отмена — правильным исходом. Но сегодня операционная модель по-прежнему широко опирается на человеческое суждение.

Опрос не измеряет время проверки, стоимость ошибки, долю проверок, изменивших результат, или распределение ошибок между продуктами и группами клиентов. Доверие — не частота ошибок; промышленная эксплуатация не доказывает безопасную автономность. Эти пробелы важны, когда страховщик сопоставляет обещанную скорость с расходами на интеграцию, надзор и восстановление работы.

Сигнал для рынка с чёткими границами

Десятиминутный онлайн-опрос охватил 475 страховых специалистов и бизнес-пользователей. Выборка равномерно распределена между Великобританией и Ирландией, Северной Европой, Бенилюксом, Южной Африкой и Северной Америкой. В ней представлены руководители трансформации и сотрудники, использующие системы в работе, страхование жизни и имущества, компании от менее чем 250 до более чем 20 000 работников. Sapiens планирует второй этап — качественные интервью с руководителями высшего звена.

Индекс даёт структурированный срез пяти регионов, а не перепись мирового страхового рынка. Он полезен как база для повторения выбранных вопросов, но не доказывает, что вся отрасль станет автономной в срок из заголовка.

Источники