Застосування штучного інтелекту в бізнес-процесах продажу ануїтетів незалежними страховими агентами

Abstract

У статті виконано системний аналіз застосування штучного інтелекту (ШІ) в бізнес-процесах продажу ануїтетів незалежними страховими агентами та запропоновано процесну декомпозицію повного циклу взаємодії з клієнтом. Виокремлено послідовні етапи: генерація лідів і пошук потенційних клієнтів; виявлення та оцінка потреб; пошук і підбір продукту; презентація пропозицій і консультація; подання заявки та андеррайтинг; оформлення й доставка поліса; післяпродажна взаємодія та утримання. Для кожного етапу виконано «картографування» відповідних класів моделей і методів ШІ та їх типових функцій у підтримці прийняття рішень і автоматизації. Узагальнення сучасних досліджень показує, що аналітичні моделі (ML-скоринг, класифікація, ансамблеві підходи) підвищують якість відбору лідів, прогнозування поведінки клієнта й оцінювання ризиків; генеративні та NLP/LLM-рішення підтримують роботу з неструктурованими даними (транскрипти дзвінків, листування, документи), забезпечують витяг параметрів, резюмування й підготовку персоналізованих матеріалів для консультації; агентні підходи оркеструють робочі процеси у CRM та документообігу. Наведено кількісні індикатори поширеності застосування моделей за етапами процесу, що відображає нерівномірність технологічної зрілості рішень. Визначено бар’єри впровадження: фрагментованість і неоднорідність даних, алгоритмічна упередженість, обмежена прозорість і пояснюваність, регуляторні вимоги SEC і NAIC, а також складність інтеграції з CRM. Окреслено напрями подальших досліджень: стандартизація підходів, розвиток пояснюваного ШІ та кількісна оцінка балансу між людською експертизою й автоматизацією на різних етапах продажу ануїтетів.

This article presents a systematic analysis of the application of artificial intelligence (AI) in the business processes of annuity sales by independent insurance agents and proposes a process-based decomposition of the full customer interaction lifecycle. The following sequential stages are identified: lead generation; client discovery and needs assessment; product research and carrier selection; proposal presentation and consultation; application submission and underwriting; policy issuance and delivery; and post-sale engagement and retention. For each stage, a “mapping” of relevant classes of AI models and methods and their typical functions in decision support and automation is provided. A synthesis of contemporary research shows that analytical models (ML-based scoring, classification, and ensemble approaches) improve lead qualification, customer behavior forecasting, and risk assessment; generative and NLP/LLM-based solutions support work with unstructured data (call transcripts, chat transcripts, correspondence, and documents), enabling parameter extraction, summarization, and the preparation of personalized advisory materials; and agent-based approaches orchestrate workflows within CRM systems and document management. Quantitative indicators of the prevalence of model usage across process stages are presented, reflecting the uneven technological maturity of available solutions. Key implementation barriers are identified, including data fragmentation and heterogeneity, algorithmic bias, limited transparency and explainability, regulatory requirements imposed by the SEC and NAIC, and the complexity of CRM integration. Directions for future research are outlined, including the standardization of approaches, the advancement of explainable AI, and the quantitative assessment of the balance between human expertise and automation at different stages of annuity sales.