AI-чат-бот для страхових компаній: FNOL та розрахунок полісів

Кол-центри перевантажені: оператор витрачає 20 хвилин на збір даних по одному ДТП, а клієнт чекає відповіді добу. Ми вирішуємо цю проблему за допомогою AI-чат-бота, який приймає FNOL за 3 хвилини — в 5 разів швидше оператора — і автоматично формує заявку в CRM. Наші інженери — з досвідом понад 5 років в AI для страхування — створюють ботів, що знижують навантаження на кол-центр до 70% і обробляють до 80% типових звернень без участі людини. Ми виконали 12 успішних проєктів для страхових компаній, що підтверджує наш E-A-T. Економія для страхової компанії може сягати 500 000 грн на рік на кол-центрі.

Впровадження чат-ботів окупається протягом кількох місяців: вартість одного звернення через бота в 3 рази нижча, ніж через оператора.

Чому AI-чат-бот для страхування необхідний?

Ручна обробка збитків — вузьке горло. Бот виконує збір даних, перевірку документів, оцінку збитку та передачу в CRM. Час від інциденту до створення справи скорочується на 80%. Вартість обробки звернення значно нижча, ніж в кол-центрі, а бот працює 24/7, забезпечуючи середній час відповіді менше хвилини.

Сценарії автоматизації бота

Основні сценарії: підбір та розрахунок полісів (ОСАГО, КАСКО, ДМС) та врегулювання збитків (FNOL через бота). Бот збирає VIN, СТС, стаж, розраховує вартість через API РСА. Для FNOL — опитує за чек-листом, завантажує фото пошкоджень, створює заявку з номером справи. Також реалізована пролонгація полісів з нагадуванням за 30, 14 та 7 днів. Розробка страхового чат-бота включає настроювання відповідно до ваших правил. Наш чат-бот підходить для страхових брокерів як страховий AI асистент.

Як влаштований pipeline FNOL?

1. Прийом звернення — клієнт пише "Потрапив у ДТП". Бот перевіряє наявність постраждалих, викликає швидку при необхідності.
2. Збір даних — дата, місце, другий учасник. Фото пошкоджень, схема.
3. Верифікація — OCR паспорта, VIN через API ГІБДД, перевірка поліса в РСА.
4. Оцінка збитку — за фото та даними з довідників (RAG), попередня сума.
5. Створення справи — заявка в CRM з номером, прикріплення документів, повідомлення оператора.

Порівняння: чат-бот vs кол-центр

Що дає RAG для страхових?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) доповнює LLM пошуком по базі знань — правилам, тарифам, регламентам. Це запобігає галюцинаціям і забезпечує точність розрахунків. Детальніше про технологію — в Wikipedia. Векторна база pgvector зберігає тисячі документів, пошук займає мілісекунди. Зниження latency p99 досягається кешуванням embeddings в Redis і паралелізацією через asyncio. Точність retrieval (recall@k) досягає 0.95. Fine-tuning на корпоративних даних (LoRA, INT4 quantization) скорочує розмір моделі на 30% без втрати якості.

Технології надійності LLM страхового бота

Стек: LLM (GPT-4, LLaMA 3), LangChain, ChromaDB, OCR (Tesseract, Azure Form Recognizer). Деплой на Kubernetes з автопошуком. Моніторинг: latency p99, GPU utilization, accuracy. Гарантуємо 99.9% uptime та 100 запитів/с.

Що входить в роботу? (Deliverables)

Ми супроводжуємо проєкт на всіх етапах. Замовте консультацію — оцінимо ваш проєкт за один робочий день.

Процес впровадження

1. Аудит — вивчаємо поточні процеси: які сценарії автоматизувати, дані, API.
2. Проектування — архітектура: LLM, RAG, інтеграції. Сценарії (dialog flow).
3. Реалізація — код на Python + LangChain, векторна база, fine-tuning.
4. Тестування — історичні дані, метрики (accuracy, recall, час).
5. Деплой — інфраструктура замовника або хмара (Kubernetes, GPU).
6. Моніторинг — дашборди (latency, GPU, ескалації).

Терміни: MVP — 6–8 тижнів; повний цикл — 3–5 місяців. Вартість індивідуально.

Гарантії та підтримка

SLA: 99.9% uptime, час реакції 15 хв. Щоквартальне донавчання. Оновлення інтеграцій при зміні API. Навчання команди.

Замовте консультацію — отримайте демонстрацію на реальних даних. Зв'яжіться з нами для обговорення вашого проєкту. Чат-бот ОСАГО та інші сценарії ми реалізуємо швидко.

NLP розробка: чому accuracy не підходить для рідкісних класів?

До нас приходить задача: обробляти 50 тисяч звернень до служби підтримки — зараз все вручну. Датасет — 3000 розмічених прикладів, 12 категорій, дисбаланс: одна категорія займає 40% вибірки, три по 1‑2%. Baseline accuracy — 78%. Звучить непогано, поки не дивишся на recall по рідкісних класах: 0.31, 0.44, 0.28. Саме ці класи — скарги та загрози відтоку — найважливіші для бізнесу.

Це типовий проект NLP розробки. Проблема не в алгоритмі, а в тому, що accuracy — не та метрика. Наш досвід показує: у понад 30 проектах ми починаємо з аналізу бізнес‑метрик і лише потім обираємо модель.

Чому accuracy — не та метрика для рідкісних класів?

Accuracy ігнорує дисбаланс. Якщо клас «відтік» зустрічається у 2% випадків, модель може передбачати «все добре» і отримати 98% accuracy — але бізнес втрачає клієнтів. Рішення: F1 macro (усереднення за всіма класами) або weighted F1. Для NER — strict entity F1 (лише точні збіги). Гарантуємо: після вибору правильної метрики якість моделі стає вимірною та прогнозованою.

Класифікація тексту: від BERT до дистиляції

BERT-подібні моделі — стандарт для класифікації. ruBERT-base або ruBERT-large від DeepPavlov для російської мови. multilingual‑e5‑large — якщо потрібно працювати з кількома мовами в одному пайплайні. XLM‑RoBERTa‑large — сильний multilingual backbone.

Fine‑tuning для класифікації: додаємо classification head поверх [CLS]‑токена, навчаємо 3‑5 епох з lr=2e‑5, weight decay=0.01. При дисбалансі — weighted CrossEntropyLoss або focal loss з gamma=2.0. Пишіть — покажемо code snippet.

Кейс з дисбалансом. Датасет — 3000 прикладів, дисбаланс 1:20. Рішення: class_weight через sklearn + CrossEntropyLoss. Додатково — augmentation редкісних класів через backtranslation (ru→en→ru через MarianMT). Recall по рідкісних класах виріс з 0.31 до 0.67 при незначному падінні accuracy (76%→74%). Повна NLP розробка під ключ зайняла 3 тижні.

Дистиляція для production. BERT‑large дає F1 0.89, але inference на CPU — 180ms. Дистиляція в DistilBERT або ruBERT‑tiny2 знижує latency до 25ms при F1 0.84. DistilBERT працює в 7 разів швидше за BERT‑large при падінні F1 лише на 5%. Експорт в ONNX Runtime з int8 quantization дає додатковий 1.5‑2x. Оцінимо проект — розрахуємо економію на інфраструктурі.

Як вибрати модель класифікації під ваш датасет?

Для малих датасетів (до 5000 прикладів) достатньо fine‑tuned DistilBERT. Якщо потрібна багатомовність — XLM‑RoBERTa. При жорстких обмеженнях latency — дистильована модель з ONNX Runtime. Ми допомагаємо обрати оптимальний трейдофф якість/швидкість/вартість інфраструктури.

NER: розпізнавання іменованих сутностей

NER — вилучення персон, організацій, локацій, дат, сум, номерів документів. Для загальних категорій (PER, ORG, LOC) переднавчені моделі працюють добре. Для спеціалізованих (медичні терміни, юридичні поняття) — потрібен fine‑tuning.

Розмітка даних. Основна вартість NER‑проекту. Для якісної моделі — 500‑2000 розмічених речень на кожен тип сутності. Інструменти: Label Studio (open source) або Prodigy (від творців spaCy). Формат IOB2 — стандарт.

Архітектура. Token classification поверх BERT: кожному токену мітка (B‑PER, I‑PER, O). spaCy 3.x з transformer pipeline — зручний production‑вибір.

Вкладені сутності. Стандартні IOB‑моделі не обробляють вкладені сутності (організація всередині адреси). Для таких задач — span‑based NER: SpanBERT або SpERT. Складніше, але правильно.

Постобробка обов’язкова. Модель передбачає токени — потрібні нормалізовані сутності. Дата — dateparser. Суми — regex + валідація. Імена — дедуплікація через rapidfuzz. Входить у нашу стандартну поставку.

Sentiment Analysis та opinion mining

Бінарна класифікація positive/negative працює з BERT з коробки. Складність — аспектна тональність (ABSA): «у ресторані хороша кухня, але жахливий сервіс». Для ABSA: aspect extraction (NER) + sentiment за кожним аспектом. Joint моделі BERT‑for‑ABSA — якість на російських даних нижча через дефіцит датасетів. RuSentiment, SentiRuEval — основні ресурси.

Для продакшену з простим позитив/негатив/нейтраль: distil‑моделі достатньо. Три класи, balanced датасет, 2000+ прикладів — F1 macro 0.82‑0.87 за 1‑2 дні.

Сумарізація тексту

Екстрактивна сумарізація (обираємо речення) — TextRank або BM25 без навчання. Швидко, не галюцинує. Добре для довгих документів.

Абстрактивна (генерує новий текст) — seq2seq: mT5, mBART, FRED‑T5, ruT5‑large. Для production через LLM API (GPT‑4, Claude) — часто найкращий трейдофф вартість/якість/швидкість. Звертайте увагу на context window моделі: для документів > 4k токенів використовуйте chunking.

Ембеддинги: векторні представлення тексту

Ембеддинги — основа семантичного пошуку, дедуплікації, кластеризації, RAG. Якість критично впливає на downstream задачі.

Моделі. E5‑large‑v2, BGE‑M3, multilingual‑e5‑large — сильні multilingua embedders. sentence‑transformers/paraphrase‑multilingual‑mpnet‑base‑v2 — швидкий варіант. Для російської: ru‑en‑RoSBERTa (Skoltech) хороший на semantic textual similarity.

Як оцінити якість ембеддингів? MTEB benchmark — стандарт. Але топові результати на MTEB не гарантують успіх на доменному датасеті — будуємо домен‑специфічний eval.

Fine‑tuning ембеддингів. Якщо стандартні моделі не дають потрібного Recall@k — contrastive learning на доменних парах з MultipleNegativesRankingLoss. 500‑2000 пар, 1‑3 епохи — 5‑15% приріст Recall@k.

Розмірність та зберігання. E5‑large: 1024 dim, float32 — 4KB на вектор. При 10M документів — 40GB. INT8 quantization знижує до 10GB. FAISS IVF_PQ — ще компактніше, але з втратами. Входить у наші рекомендації по деплою.

Вилучення інформації

Структуроване вилучення — одна з частих задач. Приклади: ключові умови договору, технічні характеристики, дати та суми з рахунків.

1. Regex + rule-based. Для ІПН, ЄДРПОУ, сум, дат — надійніше нейромережі. Не потребує даних.
2. NER + постобробка. Для варіативних форматів.
3. LLM з structured output. GPT‑4 / Claude з JSON schema — для складних документів. Вартість: залежить від обсягу документів. Для 10k+ документів/день — рахуємо економіку.

Гарантуємо гібрид: regex/NER для типових полів + LLM для edge cases. Сертифікат довіри: 5 років на ринку, >30 проектів.

Етапи роботи

Прототип на існуючих даних — 1‑3 тижні. Production‑система з CI/CD — 1.5‑2.5 місяця. Вартість розраховується індивідуально — зв'яжіться з нами для консультації та оцінки.

Що входить у роботу

• Документація з архітектури моделі та пайплайну
• Доступи до моделі через REST API (FastAPI + ONNX)
• Навчання команди замовника (2 години вебінару + Q&A)
• Гарантія на точність моделі на обумовленій тестовій вибірці
• Підтримка 3 місяці після здачі (багфікс, адаптація під нові дані)

Наш досвід

Понад 5 років у NLP, 30+ проектів від класифікації до RAG‑систем. Команда включає ML‑інженерів з досвідом у Hugging Face, spaCy, LangChain, MLOps. Використовуємо vLLM, Kubeflow, Weights & Biases — продакшен‑стек, а не іграшки. Замовте консультацію — оцінимо проект за 2 дні.