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.