Страховой Дом ВСК: «Страховым компаниям сегодня жизненно важны IT-инновации»
Какие технологии позволяют страховщику максимально учитывать характеристики автовладельца и транспортного средства и более объективно оценивать принимаемые риски, рассказал вице-президент Страхового Дома ВСК Василий Бусаров.
ВСК совместно с GlowByte внедрил инновационную систему тарификации и скоринга по каско на основе аналитической платформы SAS. Что заставило компанию взяться за столь масштабный проект: давление рынка или внутренняя политика?
Мы преследовали три стратегические цели. Первая — оперативно реагировать на изменения на рынке, на смены предпочтений и потребностей клиентов, а также изменения в регулировании. Для этого в ландшафт систем управления предстраховыми проверками необходимо было внедрить инновационные механизмы принятия решений. Вторая цель — повысить маржинальность бизнеса. Это возможно, когда используешь инструменты по максимуму: применяешь самые современные методы анализа данных, подключаешь максимально широкий спектр источников данных. Благодаря этому можно получить дополнительно 50–100 миллионов рублей. Но устаревшая инфраструктура не позволяла быстро внедрять новые методы анализа данных и источники. И третья, очень важная цель — обеспечить персональный подход к клиенту, делать релевантные цены для каждого, а также эффективнее вычислять потенциальных мошенников.
Какие инструменты уже внедрены?
Сейчас все скоринги работают через платформу SAS Real-Time Decision Manager. Кроме этого, мы перенесли существующие риск-модели, модели по оценке фрода и новые, более сложные модели, в SAS Enterprise Miner. Этот инструмент оказался быстрее и эффективнее решений, которые мы использовали ранее. При этом помимо моделей, построенных с использованием платформы SAS, в некоторых специфичных задачах мы используем модели Open Source. Благодаря SAS Model Manager мы можем ставить на боевое применение в SAS RTDM модели, построенные с использованием любого из этих инструментов.
Как вы защищали проект перед правлением?
Это не составило особого труда. Изучив рынок, мы убедились в высочайшей экспертизе и опыте команд внедрения и вендора. Экономическая эффективность использования решений SAS также не вызывала сомнений. Но, чтобы окончательно протестировать технологии и команду, в том числе посмотреть, как к ним «притрутся» сотрудники компании, мы предложили сначала реализовать пилотный проект. Он позволил проверить, справимся ли мы с внедрением сложной и высоконагруженной системы в условиях сложнейшего IT-ландшафта ВСК, включавшего в том числе несколько разрозненных и устаревших фронт-офисных систем.
Начали с настройки нашей системы для скоринга клиентов по внутренним данным в режиме реального времени. Далее интегрировали ее с одним из наших «фронтов», чтобы подготовить почву для боевого тестирования, в котором все заявки на страхование из этого «фронта» пропускались бы через систему. На первый взгляд, задача была простая, но дело сильно осложнял непростой и разнородный IT-ландшафт. На успешную реализацию проекта потребовалось всего четыре месяца. После этого руководство компании приняло решение о продолжении проекта и инвестировании в его реализацию нескольких сотен миллионов рублей.
Расскажите о командах GlowByte и SAS — почему именно они?
GlowByte — объективно сильнейшая команда по внедрению решений SAS в России. Их руками в проекте сделано все, что касается SAS RTDM, ядра созданной системы принятия решений, которое нужно было настроить в соответствии с нашими требованиями, а потом подсоединить к источникам данных и заявок. Кроме того, команда GlowByte помогала настроить мониторинг производительности системы, а также консультировала нас по вопросам оптимальной интеграции SAS RTDM с существующим IT-ландшафтом. Помимо высокой компетенции команды внедрения, GlowByte демонстрирует действительно индивидуальный подход к клиенту. В ходе работы над проектом мы постоянно ощущали личное участие Павла Гаманюка, куратора проекта со стороны GlowByte. Мне как заказчику и человеку, который несет ответственность за результат перед руководством и акционерами большой компании, важна поддержка и постоянная вовлеченность партнеров.
Что касается SAS, то их инструменты много раз апробированы на рынке РФ при создании систем для автоматизации принятия решений, поддерживающих ключевые бизнес-процессы компаний. В том числе и в банковском секторе, который является для нас ориентиром. Например, SAS RTDM был внедрен в более чем 30 российских банках, в том числе в крупнейших. По сути, он стал золотым стандартом для реализации кредитных конвейеров. Поэтому в плане программных решений наш выбор был достаточно очевиден. Немаловажным фактором была и бизнес-экспертиза команды вендора в страховании.
С нашей стороны в проекте активно участвовал блок андеррайтинга. Он занимался развитием существующих моделей, тестированием новых источников данных, построением новых моделей, дизайном процесса принятия решения по заявкам на страхование. Также большую роль сыграла команда IT ВСК: они помогали организовывать разработку, тестирование и внедрение всех модулей системы, интегрировали их с нашими существующими источниками данных и «фронтами».
Отдельную благодарность хотел бы выразить командам ЕПАМ и Axiomatica за их вклад в реализацию стратегий в системе принятия решений.
Как эффективно организовать работу такой большой команды, состоящей из представителей разных специальностей и компаний?
Проект реализовывали 40–50 человек из всех компаний — SAS, GlowByte, ВСК и несколько человек на аутсорсе. Команды были максимально вовлечены в работу, что лично мне очень импонирует. Все были заинтересованы реализовать проект как можно быстрее. Я стараюсь поддерживать такую увлеченность работой и задачами.
Мы не придерживались принципа agile, но при этом, когда возникали трудности, моментально принимали решения, находили обходные пути. Открытость и простота в общении позволили такому количеству людей сделать этот большой проект в короткие сроки и при этом достичь отличных результатов.
Как сотрудники ВСК реагировали на проект, который может существенно повлиять на работу разных департаментов компании?
Как в команде, так и во всей компании сложилась очень хорошая атмосфера. Мы создали благоприятный фон на различных площадках — это комитет по развитию, рабочие группы, демонстрации прогресса инициатив проекта на регулярных демоднях. Каждые две недели делились новостями внутри нашей команды. Эти встречи были открытыми для коллег из других подразделений, они охотно посещали их, смотрели, оценивали и говорили, что мы делаем классные вещи. У коллег есть понимание, что проект движется эффективно, есть сложности, но мы идем к стратегическим целям и успешно достигаем основные вехи. Большинство понимает и видит отличную перспективу таких проектов для компании на горизонте 3–5 лет.
Какие результаты уже получены и чего ожидаете?
Мы запустили целевую стратегию принятия решений и скоринговую стратегию по каско для физических лиц во всей региональной сети. Теперь все скоринги работают через SAS RTDM, при оценке рисков по договору учитываются внутренние и внешние данные. В число источников внешних данных добавлено несколько новых с доказанным эффектом по увеличению маржинальности.
В ближайшее время будем вводить в эксплуатацию скоринги и скоринговую стратегию по ОСАГО для физических лиц, а до конца второго квартала в наших планах дальнейшее внедрение тарификации по каско и ОСАГО для физических лиц на платформе SAS.
Окупился ли проект?
Система начала зарабатывать для компании деньги сразу по окончании первой фазы проекта. Полностью — с учетом ПО, работ и оборудования — проект окупится по итогам первых шести или девяти месяцев 2020 года. Дальше эффект будет увеличиваться. По итогам 2020 года, по предварительным расчетам, это будут сотни миллионов рублей дополнительного дохода.
Мы уже сейчас «пишем» бизнес, то есть подписываем полисы с хорошей рентабельностью. И видим, что целевые бизнес-метрики по работе систем принятия решения и риск-оценке выполняются.
Важно, что благодаря реализации проекта мы создали базис для прогресса и в других направлениях в перспективе 3–5 лет. Мы уже точно не будем отставать от конкурентов по ключевым бизнес-показателям, а по некоторым будем даже опережать.
За счет чего происходит возврат средств в вашем случае?
Мы цифровизуем все процессы в компании: и андеррайтинг, и урегулирование убытков. Цифровизация означает аудируемость процессов, что позволит оптимизировать операционные показатели: воронки продаж, уровень расторжений, скорость противодействия мошенничеству. Во всех процессах мы постепенно закроем неэффективности и снизим потери. Это большой плацдарм для оптимизации всех процессов компании.
Год назад мы видели, что что-то не так, видели симптомы, но не понимали, что ухудшает ситуацию и как ее исправить. Сейчас с помощью аналитических систем мы находим зоны риска и закрываем их. Значит, инвестиции были не напрасными.
Что же дальше?
У нас амбициозные планы: до конца года внедрить скоринги и систему тарификации каско и ОСАГО для юридических лиц. Параллельно работаем над немоторными видами страхования, в частности имущественным. Самое важное — построить цифровой след всех операций и процессов. Затем большие планы по внедрению правильных метрик, которые можно будет измерять и принимать решения. Все потери мы будем фиксировать и приоритизировать.
Сейчас обсуждаем с SAS возможность расширить функциональность на урегулирование. Это базис, дальше строится остальное.
Проект показал, что мы с GlowByte и SAS можем продуктивно работать большими командами, а значит, нас ждет дальнейшее взаимовыгодное сотрудничество.
Источник: Banki.ru
Рекомендуем прочитать
- What are AI hallucinations?Separating fact from AI-generated fiction can be hard. Learn how large language models can fail and lead to AI hallucinations – and discover how to use GenAI responsibly.
- Why banks need to evolve their approach to climate and ESG riskManaging environmental, social and governance (ESG) risk is important to banks, regulators, investors and consumers – yet there are many interpretations of how to do it. To thrive, organizations must evolve their risk management practices – including those affected by ESG risk.
- Finding COVID-19 answers with data and analyticsLearn how data plays a role in optimizing hospital resources, understanding disease spread, supply chain forecasting and scientific discoveries.
Готовы подписаться на инсайты сейчас?