Архив Финансовые услуги и страхование · Страхование и НПФ
ВСК: ИИ-агент считает премии по лизинговым авто, ожидает экономии около 10 млн руб. в год
По оценке Страхового Дома ВСК, ИИ-агент на основе LLM и роботизации, который распознаёт документы партнёров и рассчитывает премию в страховании лизинговых автомобилей, позволит в перспективе экономить около 10 млн рублей в год за счёт оптимизации одного внутреннего бизнес-процесса.
/01 · ключевые результаты
-
прогноз компании
около 10 млн ₽
ожидаемая экономия от ИИ-агента в страховании лизинговых автомобилей
Волга Ньюс, статья, 29.09.2025
в год, в перспективе · один внутренний бизнес-процесс в страховании лизинговых автомобилей
данные компании
оценка strategai
Ориентировочная оценка эффекта на прибыль до налогообложения
9–11 млн ₽ в год
ИИ-агент для расчёта премий по лизинговым автомобилям.
Пересчёт прогноза компании в годовой эффект: фактический эффект компания не сообщает.
Без учёта затрат на систему: источники их не раскрывают.
Как посчитано
Ожидаемое годовое снижение затрат на расчёт премий в страховании лизинговых автомобилей, которое называет компания: 10 млн ₽ в год, единичный множитель.
| Шаг расчёта | Нижняя | Базовая | Верхняя |
|---|---|---|---|
| Годовой эффект по оценке компании = Ожидаемое годовое снижение затрат от ИИ-агента в страховании лизинговых автомобилей × Единичный множитель | 9 млн ₽ в год | 10 млн ₽ в год | 11 млн ₽ в год |
Входные данные
- данные кейса Ожидаемое годовое снижение затрат от ИИ-агента в страховании лизинговых автомобилей: 9–11 млн ₽ в год база 10 млн ₽ в год около 10 млн ₽, ожидаемая экономия от ИИ-агента в страховании лизинговых автомобилей Волга Ньюс, статья, 29.09.2025
- константа Единичный множитель: 1
Допущения
- Диапазон 9 млн ₽ в год–11 млн ₽ в год задан формулировкой компании «около около 10 млн ₽» и не отражает других источников неопределённости.
- Оценка относится к внутреннему бизнес-процессу в страховании лизинговых автомобилей и не охватывает другие направления страхования.
Базовое значение: 10 млн ₽ в год.
Метод afiina-pnl/1, оценка от 27.10.2026, цены 2025 года. Диапазон округлён до двух значащих цифр наружу. Методика
По оценке Страхового Дома ВСК, ИИ-агент на основе LLM и роботизации, который распознаёт документы партнёров и рассчитывает премию в страховании лизинговых автомобилей, позволит в перспективе экономить около 10 млн рублей в год за счёт оптимизации одного внутреннего бизнес-процесса.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Страховой Дом ВСК
- Отрасль
- Финансовые услуги и страхование · Страхование и НПФ
- Функция
- Производство и основные операции
- Задача
- Интеллектуальная обработка документов
Технология
- Класс AI
- Генеративный ИИ: LLM, ассистенты, RAG
- Тип решения
- Не раскрыт
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 29.09.2025
- География
- Россия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Страхование — партнёрский бизнес, и игроки рынка стремятся сократить время обработки запросов клиентов и партнёров, сохраняя высокий уровень SLA. В страховании лизинговых автомобилей Страховому Дому ВСК сложно использовать стандартный шаблон заявки на страхование со всеми партнёрами, а API-интеграцию применяют не все компании. Заявки приходят в виде документов разного формата, из которых нужно извлечь данные для расчёта страховой премии. Для повышения операционной эффективности этого процесса в компании разработали ИИ-агента.
Что
Решение
ИИ-агент ВСК основан на больших языковых моделях и роботизации. Документы, полученные от партнёра, распознаются с помощью технологии оптического распознавания символов (OCR). Затем языковая модель выделяет атрибуты, важные для расчёта, а робот загружает базовую информацию — параметры автопарка и другие данные — в систему расчёта, которая формирует размер премии. Для работы с языковыми моделями компания готовит обезличенные наборы данных: инструменты обезличивания позволяют использовать облачные технологии и снижают риски при утечке клиентских данных. Большие языковые модели ВСК применяет как внутри компании, так и в облаке.
Как
Внедрение
О проекте рассказала Марина Ляшенко, вице-президент — руководитель лаборатории финтех и инноваций Страхового Дома ВСК, на конференции CDI Conf, в панели об обезличивании персональных данных. Страхование лизинговых автомобилей она назвала успешным кейсом использования обезличенных наборов данных. По её словам, применение технологии в этом направлении позволит в перспективе экономить около 10 млн рублей в год за счёт оптимизации одного внутреннего бизнес-процесса. Компания рассчитывает масштабировать подход на другие направления бизнеса. ВСК также тестирует инструменты на базе ИИ для разработчиков и для сотрудников контакт-центров в ДМС.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- ВСК разработала ИИ-агента на основе LLM и роботизации, который распознаёт документы партнёров, выделяет атрибуты для расчёта и формирует размер премии в страховании лизинговых автомобилей.
- По оценке компании, применение технологии в страховании лизинговых автомобилей позволит в перспективе экономить около 10 млн рублей в год за счёт оптимизации одного внутреннего бизнес-процесса.
Ограничения
- 10 млн рублей в год — ожидаемая экономия; фактический достигнутый эффект компания не приводит.
- Цифра относится к одному внутреннему процессу в страховании лизинговых автомобилей; данных о скорости расчёта, объёме заявок и точности извлечения атрибутов нет.
-
[1] Волга Ньюс
Марина Ляшенко на CDI Conf: Страховой Дом ВСК внедряет большие языковые модели и технологии обезличивания для повышения операционной эффективности бизнес-процессов
СМИ · 29.09.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000875 · Версия 1 · 11.10.2026 · /c/CB-000875/