На стене в моем домашнем кабинете висит обложка Barron’s — ведущего финансового еженедельника — за май 1999 года с громким заголовком: AMAZON.BOMB. В статье читателей с уверенностью уверяли, что «как только Wal-Mart решит пойти против Amazon, борьба будет неравной».
В одном Barron’s оказался прав: борьба действительно была неравной. Сейчас стоимость Amazon превышает стоимость Walmart более чем на триллион долларов. И при этом Walmart пережила розничный апокалипсис лучше любого другого традиционного игрока. Borders, Brooks Brothers, Circuit City, J.C. Penney, Kmart, Lord & Taylor, Neiman Marcus, RadioShack, Rite Aid, Saks Fifth Avenue, Sears и Toys “R” Us — все они подали заявления о банкротстве.
Заблуждение AMAZON.BOMB заложено в нашей психологии. Канеман назвал это WYSIATI — «То, что вы видите, — это все, что есть». Это заставляет нас концентрироваться на видимом признаке (гигантский ритейлер против простого сайта) и игнорировать скрытую под водой архитектуру стимулов, культуры и систем. WYSIATI объясняет, почему — несмотря на неопровержимые доказательства обратного — заблуждение AMAZON.BOMB продолжает жить. Я сталкиваюсь с ним почти ежедневно в той или иной вариации: «Я видел пресс-релиз о том, что State Farm делает что-то интересное с OpenAI. Наверняка лидерству Lemonade осталось недолго?»
Нет, это не так.
Проблема трицератопса
Sears могла запустить сайт. State Farm может лицензировать ИИ. Но компании, которые надстраивают технологии поверх своего унаследованного бизнеса, не меняют свою ДНК: свои стимулы, логику распределения капитала, состав талантов, архитектуру данных, зависимости в дистрибуции, обещания бренда, ожидания инвесторов и устаревшие технологические стеки. Эти системы и процессы формировались десятилетиями. Их нельзя перепроектировать по частям, а распутать их — трудоемко и рискованно.
Если дать достаточно времени, возможно все. Амеба может эволюционировать в трицератопса. Финский целлюлозный завод может превратиться в Nokia, ведущего мирового производителя телефонов. Но когда изменения происходят с космической скоростью, динозавры — будь то буквальные или корпоративные — с трудом адаптируются.
По этим причинам лидерство на рынке менялось каждый раз при смене технологической платформы.
В каждом случае технология была видимой и доступной. Традиционные компании инвестировали. Аналитики ликовали. В пресс-релизах говорилось все правильно. И тем не менее лидеры менялись местами.
Дело не в том, что старые игроки ничего не замечали. Дело в том, что они были неадаптированными.
А скорость распространения и масштабы разрушений всех предыдущих технологических революций меркнут по сравнению с тем, что нас ждет впереди.
Что подводит нас к страхованию и искусственному интеллекту.
Оптимизированы для вчерашнего дня
Четырнадцать компаний из списка Fortune 100 — это страховые компании. Их средний возраст превышает один век, что намного больше нормы для Fortune 100. Ни одна отрасль так глубоко не оптимизирована под мир, каким он был раньше. И ни одна предыдущая технологическая революция не сравнилась с сочетанием скорости и масштаба искусственного интеллекта. Самая закостенелая отрасль вот-вот столкнется с самым быстрым изменением технологической платформы в истории.
Lemonade не начиналась как страховая компания, внедрившая ИИ. Мы начинались как ИИ-нативная компания, которая вышла на рынок страхования. Это различие сформировало каждый уровень нашей архитектуры — от данных и расходов до талантов.
Результатом является иная структура затрат. Более высокая скорость работы. Самоподдерживающийся цикл обратной связи, который непрерывно улучшает андеррайтинг, клиентский опыт и эффективность.
Тогда возникает вопрос не о том, могут ли традиционные компании «использовать ИИ». Конечно, могут. И должны. Вопрос в том, смогут ли они перестроить свою архитектуру, чтобы сократить разрыв с Lemonade.
Это кажется маловероятным.
Во-первых, не похоже, чтобы они этого сильно хотели. На ежегодном собрании акционеров Berkshire Hathaway в этом году Ахит Джайн, курирующий страховой бизнес Berkshire, включая GEICO, охарактеризовал их подход к ИИ как «выжидательный». Отдельные подразделения «балуются» ИИ, сказал он, но никаких «осознанных масштабных усилий» не предпринималось.
State Farm дошла до того, что запустила национальную звездную телевизионную кампанию, высмеивающую ботов по урегулированию убытков, и, судя по всему, конкретно Lemonade.
И такое отношение не редкость. Опрос топ-менеджеров компаний по страхованию имущества и от несчастных случаев, проведенный Munich Re, показал, что большинство из них сдерживают значительные инвестиции в ИИ, «пока окупаемость инвестиций не станет более ясной».
Это говорит трицератопс — не со стороны глядя внутрь, а из углового кабинета выглядывая наружу.
Даже когда генеральные директора страховых компаний заговорят по-другому (а некоторые уже говорят), традиционные компании по-прежнему остаются обремененными по своей природе. Внедрение новых технологий сдерживается конфликтами каналов продаж, культурной инерцией, устаревшими системами и существующими обязательствами. Помимо амбивалентности существуют суровые реалии: GEICO, по словам Джайна, управляет «более чем 600 устаревшими системами, которые толком не общаются друг с другом».
Но вот что по-настоящему безумно: даже если бы они смогли волшебным образом трансформировать каждую систему, каждого сотрудника, каждый контракт и каждую культурную норму в своем индустриальном комплексе — а для этого потребовалось бы не меньше чем волшебство, — разрыв между нами и ими все равно бы увеличивался, а не сокращался.
Это физика.
Если два объекта ускоряются с одинаковой скоростью, но один начал раньше, преимущество лидера со временем не уменьшается — оно растет.
ИИ против чепухи
Журчалки эволюционировали, чтобы имитировать ос. У них такая же черно-желтая расцветка, тот же силуэт, они даже имитируют такой же зигзагообразный полет. Но под поверхностью их анатомия совершенно другая, и у них нет жала.
Это бейтсова мимикрия. Она работает, потому что эксплуатирует ошибку WYSIATI. Когда безобидный вид подает сигнал: «Я оса — посмотрите на мои полоски», большая часть экосистемы соглашается. То, что вы видите, — это все, что есть.
В природе процветают те хищники, которые способны заглянуть за полоски. На рынках — это инвесторы, которые заглядывают за пресс-релизы. Разница между ИИ и чепухой кроется не в риторике. Она отражена в цифрах.
То, действительно ли ИИ управляет деятельностью страховой компании, проявляется тремя неизгладимыми способами, которые можно измерить по публичной отчетности (хотя определения различаются у разных страховщиков, они неизменны из года в год, поэтому тенденции однозначны).
Первые два измеряют, выполняет ли работу ИИ. Третий измеряет, становится ли работа умнее. Любой отдельный результат изолированно можно объяснить стечением обстоятельств — миксом линий бизнеса, рыночными циклами или сокращением расходов. Но когда все три двигаются согласованно, алиби отпадают. Сигнал носит структурный характер.
1. Коэффициент масштабирования
Этот показатель проверяет, может ли компания расти без увеличения штата сотрудников:
Рост числа клиентов (или действующих полисов) ÷ Рост численности персонала
С 2022 финансового года (последнего полного года перед тем, как генеративный ИИ вошел в мейнстрим) по 2025 финансовый год:
- GEICO: Экспозиция существенно снизилась, в то время как численность персонала сократилась примерно на 26% — свертывание деятельности.
- Allstate: Экспозиция осталась примерно на прежнем уровне, в то время как численность персонала умеренно выросла — рост премий в основном отражал пересмотр цен.
- Progressive: Экспозиция выросла примерно на 41%, а численность персонала увеличилась примерно на 20% — рост сопровождался существенным наймом.
- Lemonade: Экспозиция выросла примерно на 65%, в то время как численность персонала сократилась — масштабирование без найма.
Выраженное в виде коэффициента: масштабирование Lemonade фактически ничем не ограничено. У Progressive оно положительное, но конечное. У Allstate оно близко к нулю. У GEICO оно отрицательное — это свертывание деятельности, а не использование эффекта масштаба.
Чем больше процессов в компании работает на базе ИИ, тем сильнее рост отделяется от человеческого труда. Если для роста требуется пропорциональный наем сотрудников, значит, ИИ здесь носит лишь декоративный характер.
2. Коэффициент расходов на урегулирование убытков
Этот показатель проверяет, насколько дорого обходится работа страхового механизма:
Расходы на урегулирование убытков ÷ Валовая заработанная премия
ЛЕУ измеряет бюрократию процесса урегулирования убытков — механическое сердце страхования. У крупных традиционных компаний ЛЕУ обычно держится на уровне от высоких однозначных до низких двузначных значений в зависимости от структуры видов страхования.
У Lemonade этот показатель составляет 6% и продолжает снижаться — лучший в своем классе и становящийся еще лучше, несмотря на то, что Lemonade уступает конкурентам по масштабу.
Если объем убытков растет и ЛЕУ растет вместе с ним, значит, ИИ носит косметический характер. Если объем убытков растет, а ЛЕУ снижается, это является отличительным признаком ИИ.
И если бы более низкая стоимость означала ухудшение обслуживания, показатели уровня жалоб росли бы. В Техасе — одном из немногих штатов, публикующих подтвержденные данные о частоте жалоб по группам страховщиков, — уровень жалоб Lemonade на один полис существенно ниже, чем у крупнейших традиционных компаний. Снижение затрат без ухудшения обслуживания — это и есть ИИ.
3. Структурная точность
Этот показатель проверяет, становится ли бизнес экономически умнее с течением времени:
Δ (Валовая прибыль ÷ Экспозиция) + Δ (Валовая прибыль ÷ Расходы на маркетинг и продажи)
Эта сумма отражает общую экономическую интеллектуальную емкость — то, насколько умнее система становится как в зарабатывании, так и в привлечении денег. Если ИИ повышает точность андеррайтинга (более строгая сегментация, более умное управление эластичностью, меньше неверно оцененных рисков), валовая прибыль на единицу экспозиции со временем должна расти.
Но точность не требует робкого ценообразования. В сегментах, где ИИ выявляет возможности с неправильной оценкой, целенаправленное лидерство в ценах может временно снизить валовую прибыль на единицу экспозиции. В таких случаях эффективность привлечения клиентов должна существенно вырасти.
Следовательно, тест заключается не в том, растут ли оба показателя в каждом периоде. Главное — является ли совокупный эффект положительным.
- Если оба показателя ухудшаются, значит, рост покупается.
- Если один показатель ослабевает, но второй укрепляется в достаточной степени, капитал распределяется разумно. Чем выше объем интеллекта, тем ярче выражен признак ИИ.
С 2020 по 2025 финансовый год:
- Progressive: прирост прибыли на экспозицию на +76% и прирост прибыли на доллар привлечения на +60% — в сумме около +137 пунктов.
- Lemonade: прирост прибыли на экспозицию на +320% и прирост прибыли на доллар привлечения на +327% — в сумме около +648 пунктов.
Суть в том, чтобы заглянуть за внешние атрибуты. Эти три ключевых показателя можно рассчитать на основе публичной отчетности. Примените их к любому страховщику, который заявляет, что ИИ трансформирует его бизнес (включая нас), и пусть цифры говорят сами за себя.
Сингулярность
На моей стене, рядом с обложкой Barron’s AMAZON.BOMB, висит обложка Time от 2011 года под названием «2045». Это год, когда футурист Рэй Курцвейл прогнозирует наступление «сингулярности» — точки, за которой прогнозирование становится невозможным и мы вступаем на неизведанную территорию.
Тогда возникает справедливый вопрос: выживет ли хоть какой-то из вышеприведенных анализов в мире, где сверхвысокий интеллект ИИ может переписать устаревшие системы за одну ночь? Если в дата-центре живет целая страна гениеם, неужели они не смогут просто починить 600 систем GEICO за выходные?
Возможно. ИИ, безусловно, умеет переписывать код. Но ведь армия инженеров тоже могла это сделать в любой момент до сегодняшнего дня. Проблема традиционных компаний никогда не сводилась исключительно к технологиям. 600 систем существуют из-за стимулов, истории и организационной динамики, которые их породили. ИИ не может переписать совет директоров, дистрибьюторскую сеть связанных агентов, чье средств к существованию зависит от старой модели, или склонность генерального директора к риску. Иммунная система крупной организации будет сопротивляться трансформации по мере того, как ИИ становится все более мощным — особенно по мере того, как он становится мощнее, поскольку угроза для существующих людей и структур становится всё более серьезной.
По мере приближения к сингулярности ситуация будет накаляться. Нас это вполне устраивает. Как мы писали в «Письме основателей», «Мы не знали бы, как сопровождать традиционные компании через эти судьбоносные изменения; нам также неизвестно технологическое решение их дилеммы инноватора». Lemonade же, с другой стороны, была создана для «неизведанной территории… у нас есть самое современное снаряжение, бесстрашная команда, амбициозная цель, но нет карты».
Уверенно прогнозировать то, что произойдет после того, как предсказания перестанут работать, — занятие неблагодарное. Но игнорировать исторический опыт и сегодняшнюю структурную асимметрию тоже глупо.
Традиционные компании создавались для того мира, каким он был. Мы были созданы для мира, который только зарождается. Это не хвастовство. Мы не умнее и не лучше. Но это фундаментальный факт.
LEMONADE.BOMB
