Автоматизация урегулирования страховых заявок: фото, документы, скоринг
Модели оценивают повреждения по фото, извлекают данные из документов и сортируют заявки по сложности и риску мошенничества.
Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.
Что решаем
Урегулирование убытков — самый трудоёмкий процесс страховщика. По каждой заявке эксперт смотрит фотографии, сверяет документы, запрашивает недостающее и оценивает ущерб. В сезон (град, паводок, гололёд) очередь растёт на недели, клиенты недовольны, а качество проверки падает.
Часть заявок содержит завышения или откровенное мошенничество: повторные фото старых повреждений, подменённые документы, инсценировки. Выявить их вручную при потоке в тысячи заявок нереально.
При этом большинство заявок простые и могли бы урегулироваться автоматически, освободив экспертов для сложных случаев.
Что делает ИИ
PyTorchDetectron2 / Mask R-CNNPaddleOCRvLLMDoclingPostgreSQL
Решение строит конвейер обработки заявки, в котором ИИ выполняет первичную оценку, а эксперт подключается к сложным и спорным случаям.
- Оценка повреждений автомобиля и имущества по фото: сегментация зон, классификация типа и степени повреждения, предварительный расчёт стоимости по справочникам.
- Извлечение данных из документов: полисы, справки, акты, медицинские заключения — OCR и языковые модели с проверкой полноты пакета.
- Скоринг мошенничества: проверка фото на повторное использование и монтаж, несоответствия в документах, аномалии в истории клиента.
- Маршрутизация: автоматическое урегулирование простых случаев, приоритеты для экспертов.
Модели обучаются на архиве урегулированных заявок страховщика и дообучаются на решениях экспертов. Пилот обычно запускается на одном виде страхования, например КАСКО, с параллельной работой экспертов для сверки оценок.
Какие данные нужны
- Архив заявок с фото и решениями экспертов
- Документы: полисы, акты, справки
- Справочники запчастей и нормативы ремонта
Какая инфраструктура нужна
Профиль «компьютерное зрение»: на сервере одновременно работают модели сегментации повреждений, OCR-конвейер и языковая модель для разбора документов. Для потока в тысячи заявок в день с десятками фото в каждой достаточно сервера R5 PLUS или RX PRO из раздела GPU-серверы с 2–4 GPU по 48 ГБ: одна под языковую модель, остальные под обработку изображений и OCR.
Для пилота на одном виде страхования подходит рабочая станция W5 MAX из рабочие станции. Фотоархив заявок занимает десятки ТБ, поэтому заложите ёмкое хранилище. Персональные и медицинские данные клиентов обрабатываются в контуре компании.
Как идёт проект
- 01
Данные и цель
Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.
- 02
Пилот на нашей конфигурации
Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.
- 03
Инфраструктура
Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.
- 04
Сопровождение
Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.
Что ещё автоматизируют в отрасли «Финансы и страхование»
Опишите задачу и данные.
Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.

