Dev48
ЯЗЫК
  • О нас
  • Услуги
  • Индустрии
  • Технологии
  • Статьи
  • Контакты
Забронировать звонок
    Главная/Статьи/Soblyudenie trebovaniy ii v strahovanii riski dlya britanskih strahovschikov
Dev48
info@dev48.org+375 29 320-40-96WhatsApp@isky_by

© 2026 · Все права защищены.

Соблюдение требований ИИ в страховании: риски для британских страховщиков

Источник: M-Files•28 сентября 2026 г. в 22:07

Соблюдение требований ИИ в страховании: риски для британских страховщиков

Узнайте, почему соблюдение требований к ИИ в страховании требует надежного управления данными и достоверной информации, чтобы помочь британским страховщикам снизить регуляторные риски.

Поскольку FCA предупреждает, что ИИ изменит сферу финансовых услуг, эксперты заявляют, что страховщикам необходимо усилить управление информацией, прежде чем риски несоблюдения нормативных требований возрастут.

The UK's Financial Conduct Authority (FCA) this week warned that artificial intelligence will become a defining force in financial services by 2030, подчеркивая необходимость того, чтобы компании и регулирующие органы не отставали от технологий по мере ускорения их внедрения в отрасли. Поскольку страховщики продолжают инвестировать в андеррайтинг, обработку претензий и обслуживание клиентов на базе ИИ, сейчас как никогда ясно, что многие организации упускают из виду критическую проблему: ИИ настолько надежен, насколько надежна информация, на которой он основан.

Хотя ИИ обещает повышение эффективности и ускорение принятия решений, ненадлежащее управление может привести к тому, что страховщики столкнутся с рисками несоблюдения нормативных требований, противоречивыми результатами и пристальным вниманием со стороны регулирующих органов. Без взаимосвязанной и проверяемой информации системы ИИ рискуют усугубить существующие проблемы с качеством данных, а не решить их.

По словам Йохана Лобо, менеджера отраслевых решений для финансовых услуг в M-Files, многие страховщики отдают приоритет внедрению ИИ, не создав при этом информационную базу, необходимую для надежного и соответствующего требованиям ИИ.

«ИИ обладает огромным потенциалом для трансформации страховой отрасли, но люди должны помнить, что ИИ не создает доверие сам по себе», — сказал Лобо. «Если информация, поступающая в системы ИИ, является ошибочной, дублированной или лишенной контекста, страховщики рискуют принимать решения, которые трудно объяснить, проверить или обосновать».

Поскольку регулирующие органы продолжают повышать ожидания в отношении прозрачности, подотчетности и объяснимости принятия решений на основе ИИ, страховщики испытывают растущее давление с требованием продемонстрировать, как принимаются автоматизированные решения.

«Соблюдение требований — это больше не просто хранение документов или выполнение обязательств по отчетности», — продолжил Лобо. «Речь идет об обеспечении того, чтобы информация была связана, управляема и доступна для того, чтобы каждое решение можно было объяснить. Без этой основы страховщикам будет трудно реализовать весь потенциал ИИ, одновременно отвечая растущим ожиданиям регулирующих органов».

Многие страховщики продолжают работать с информацией, распределенной по нескольким системам и отделам, что затрудняет доступ как для сотрудников, так и для приложений ИИ к надежной и контекстуальной информации. По мере роста внедрения ИИ эти разрозненные информационные среды ри,скуют стать серьезной операционной проблемой и проблемой соблюдения нормативных требований.

«Дело не в том, что у страховщиков недостаточно информации, а в том, что эту информацию нелегко найти, получить к ней доступ, использовать или поддерживать», — добавил Лобо. «Успех в использовании ИИ зависит от предоставления людям и ИИ доступа к нужной информации в нужном контексте и в нужное время. Именно это позволяет организациям принимать более быстрые, качественные и обоснованные решения».

Вместо того чтобы рассматривать управление информацией просто как требование о соблюдении нормативных актов, страховщикам следует рассматривать его как основу для доверенного ИИ.

Лобо заключил: «Объединяя информацию по всей организации, поддерживая четкие политики управления и гарантируя, что каждое решение подкреплено точной, проверяемой и контекстуальной информацией, организации могут внедрять ИИ с большей уверенностью, снижая при этом операционные и регуляторные риски».

«Успеха добьются не те организации, которые первыми внедрят ИИ, а те, которые построят его на фундаменте доверенной информации, надежного управления и контекстуального интеллекта».

← Все статьи

О чём эта статья

Ещё в разделе «Корпоративные системы»

Все →
Практическое применение агентного ИИ в производстве
OutSystems

Практическое применение агентного ИИ в производстве

SAP предоставляет клиентам данные об углеродном следе и энергопотреблении облачных продуктов на уровне конкретных решений
Sap

SAP предоставляет клиентам данные об углеродном следе и энергопотреблении облачных продуктов на уровне конкретных решений

Плавная поездка в пиковый сезон с Trek Bikes
Sap

Плавная поездка в пиковый сезон с Trek Bikes

Работодатели в сфере гостеприимства формируют лояльность, обучая сотрудников и относясь к ним как к гостям
BambooHR

Работодатели в сфере гостеприимства формируют лояльность, обучая сотрудников и относясь к ним как к гостям

От бэкапа к восстановлению: делаем процедуру восстановления в Camunda 8 привычной
Camunda

От бэкапа к восстановлению: делаем процедуру восстановления в Camunda 8 привычной

Workday и Zuora расширяют партнерство, чтобы помочь компаниям внедрять ИИ и модели ценообразования на основе использования без ущерба для точности и финансового контроля
Workday

Workday и Zuora расширяют партнерство, чтобы помочь компаниям внедрять ИИ и модели ценообразования на основе использования без ущерба для точности и финансового контроля

Ещё от M-Files

Как протестировать схему базы данных
M-Files

Как протестировать схему базы данных

Как протестировать схему вашей базы данных
M-Files

Как протестировать схему вашей базы данных

Почему рабочие процессы с документами на базе ИИ с трудом масштабируются без контекста
M-Files

Почему рабочие процессы с документами на базе ИИ с трудом масштабируются без контекста

Обработка документов с помощью ИИ для счетов, договоров и комплаенса
M-Files

Обработка документов с помощью ИИ для счетов, договоров и комплаенса

5 уроков готовности к ИИ для управления документами
M-Files

5 уроков готовности к ИИ для управления документами

Как управление документами улучшает контроль инженерных изменений
M-Files

Как управление документами улучшает контроль инженерных изменений