Выступил на InsurTech Day с докладом про мультиагентные системы. Поделился не столько конкретными решениями, которые мы уже внедрили или планируем реализовать, сколько подходом, который постепенно сформировался у нашей команды: как мы видим переход к автономной операционной системе страхового медицинского бизнеса.

Бизнес модель ДМС находится под давлением. Медицинская инфляция растёт быстрее общей, маржа сокращается, а операционная модель требует всё больше людей для обслуживания каждого следующего рубля выручки.

При этом почти все страховые компании уже инвестируют в ИИ и запускают пилоты. Но существенный эффект получают единицы.

Интересно, что, по данным McKinsey, из 25 исследованных факторов именно перестройка бизнес процессов сильнее всего коррелирует с ростом EBIT. При этом только около 20% компаний, внедряющих GenAI, действительно меняют процессы. Остальные встраивают агентов поверх существующих.

Во многом наш подход сформировался под влиянием двух идей. Первая пришла из книги Донеллы Медоуз «Системное мышление». Если не менять структуру системы, любые локальные улучшения будут давать лишь временный эффект. Вторая пришла из книги Дмитрия Гуреева «Цифровое мышление в бизнесе» и интенсива по ИИ трансформации, который мы прошли с командой. Значительная часть ценности создается не в действиях, описанных в регламентах, а в решениях, которые специалисты принимают между этими действиями. Если автоматизровать только действия, бизнес почти не изменится. Если изменить сам механизм принятия решений, меняется вся операционная модель.

Для себя мы сформулировали следующий подход.

1. Определить целевой бизнес результат и выбрать метрику, которая действительно отражает эффект для бизнеса. Мы выбрали North Star метрику: доля автономных операций, где процесс выполняется полностью без участия человека. 2. Разобрать текущие процессы. Выделить массовые решения, понять, какие данные используются для их принятия, какие результаты они создают и где теряется эффективность. 3. Перепроектировать процесс под целевую модель и только потом выбирать инструменты: правила, автоматизацию, ИИ ассистентов, агентов или мультиагентные системы. Для каждой задачи уровень автономности должен определяться экономикой процесса, стоимостью ошибки и предсказуемостью принимаемых решений.