Гнучкий за дизайном: Інфраструктура, що стоїть за успішною реалізацією ШІ в страхуванні

Джейсон Педоне — CTO в Aspida.

Відкрийте для себе найкращі новини та події у фінтеху!

Підпишіться на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники в JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та багатьох інших

Поширення AI в страхуванні прискорюється, але багато організацій модернізують не той рівень у своєму технологічному стеку. Поки змінюються регуляторні очікування та розширюються сценарії застосування AI, страховики відчувають тиск рухатися швидко. Надто часто ця терміновість призводить до рішень, які створюють короткостроковий імпульс, але послаблюють довгострокову стійкість.

Поширений підхід — додавати AI-функції поверх крихких застарілих систем. У ізоляції ці ініціативи можуть виглядати успішними. Автоматизація покращується, робочі процеси прискорюються, а ранні результати легко показати. Але застарілі системи не були розраховані на швидкі зміни. Вони тісно взаємопов’язані, їх складно змінювати, і вони дорого коштують у підтримці. Додавання AI поверх них збільшує складність і витрати, водночас роблячи майбутні зміни важчими, а не легшими.

Проблема не в тому, чи мають страховики впроваджувати AI. Вони мають. Проблема в тому, чи може інфраструктура знизу адаптуватися, коли зсуваються вимоги регуляторів, зростають вимоги до даних і змінюються потреби бізнесу. Коли системи не можуть еволюціонувати без поломок, кожна нова ініціатива стає повільнішою та дорожчою, ніж має бути.

Аргументи на користь модульних систем в insurance AI

Саме тому дискусія про AI в страхуванні проминає суть. Впровадження неминуче. Те, що залишається необов’язковим і часто ігнорується, — це те, чи може базова інфраструктура адаптуватися, коли змінюються правила комплаєнсу, розширюються джерела даних і трансформуються сценарії використання. Без модульних систем навіть найкраще вмотивовані AI-ініціативи стають повільними та дорогими. З ними страховики можуть рухатися швидше, не порушуючи те, що вже працює.

Проєктування модульних систем — це менше про конкретний фреймворк і більше про дисципліну. Системи працюють найкраще, коли в них чітко визначені відповідальності та чисті межі, особливо щодо володіння даними. Коли кожна частина платформи зосереджена на виконанні однієї роботи якісно, значно легше змінювати саме її, не створюючи небажаних наслідків в інших місцях.

На практиці це означає, що страховики можуть оновлювати логіку ціноутворення, вимоги до звітності або цифрові робочі процеси незалежно, а не ставитися до кожної зміни як до події рівня основної системи. Саме це розділення дозволяє організаціям рухатися швидше, знижуючи ризик, замість того щоб обмінювати одне на інше.

Ця структура кардинально змінює економіку модернізації. Великі монолітні системи потребують дорогих програм трансформації з високим ризиком. Модульні системи дозволяють страховикам модернізуватися інкрементально, спершу орієнтуючись на найобмеженіші або найдорожчі ділянки. З часом це знижує операційні витрати, зменшує технічний борг і скорочує розрив між інвестиціями та фактичним ефектом.

Конкурентні наслідки стають дедалі яснішими для всього фінансового сектору. Інституції, які залишаються залежними від застарілої інфраструктури, стикаються з вищими витратами, повільнішою реалізацією та зростаючим конкурентним відставанням у міру прискорення впровадження AI. Страхування не є винятком.

Стійкі системи з часом економлять гроші. Вони зменшують витрати на підтримку, обмежують потребу в повторних масштабних апгрейдах і дозволяють організаціям реагувати на регуляторні та ринкові зміни без старту з нуля. Не менш важливо: вони створюють довготривалу конкурентну перевагу. Страховики, які здатні швидко й надійно адаптуватися, зможуть швидше впроваджувати нові можливості та працювати ефективніше.

Ті, хто й надалі покладається на крихкі застарілі системи, платитимуть більше, щоб робити менше — і з часом вони втратять позиції. Швидке впровадження може створити ілюзію прогресу, але лише правильна основа створює стійку перевагу.

Про автора

Джейсон Педоне приносить у команду великий досвід як залучений і практичний технічний лідер із підтвердженим послужним списком у розробці платформ та створенні сучасної гнучкої технологічної архітектури.

До того, як приєднатися до Aspida, він обіймав посаду SVP і керівника напряму інженерії цифрових і споживчих каналів у Truist Financial, де очолював 40 agile-команд розробки, відповідальних за інженерію та доставку портфелів цифрових продуктів, що підтримують понад 10 мільйонів клієнтів.

Як головний директор з технологій, його експертиза в узгодженні продукту, бізнесу та технологій дозволить Aspida ще більше закріпити свою позицію як цифрового лідера у страховій галузі.