Российские страховые компании работают в условиях высокой операционной нагрузки и доли ручного труда, зависимости финансового результата от сроков и качества выполнения операций. Это приводит к росту трудозатрат, снижению прозрачности процессов и ограничивает возможности управления эффективностью. В этих условиях инструменты процессной аналитики — Process Mining и Task Mining — становятся необходимостью: они позволяют получать объективную картину выполнения бизнес-процессов и бизнес-операций, выявлять «узкие места» и находить точки оптимизации. Сегодня компании переходят от изучения к управлению процессами — используют данные для принятия решений, контроля реализации задач и получения максимальных результатов от улучшений в страховании. В этой статье разберем ключевые тренды внедрения процессной аналитики в страховых компаниях и покажем, как меняется подход к управлению операционной деятельностью на основе исследования Инфомаксимум.
Тренд 1: сквозная прозрачность
Без сквозной прозрачности компания видит только отдельные этапы процесса, но не может управлять итоговым результатом. Именно поэтому страховые компании переходят к модели, в которой процесс рассматривается как единая цепочка. Технологической основой такого подхода становится Process Mining — инструмент для анализа процессов на основе данных из информационных систем, который показывает фактический ход процессов, включая все отклонения, возвраты и зацикливания.
Внедрение Process Mining дает возможность:
- управлять сроками исполнения задач на каждом этапе;
- контролировать стабильность и качество выполнения процессов;
- оценивать убытки и находить точки повышения эффективности страхования.
Характеристики тренда:
- ориентация на сквозные метрики — показатели, которые измеряют конверсию и длительность между этапами процессов;
- объединение данных из нескольких систем для создания единой модели процесса;
- переход к анализу единой цепочки выполнения процессов.
Сквозная прозрачность становится базой для системной оптимизации в страховании и повышения управляемости процессов.
Тренд 2: переход к активному управлению процессами
Страховые компании переходят от аналитики к активному управлению процессами на основе данных. Process Mining перестает использоваться как инструмент диагностики и становится частью операционного контура. С помощью технологии компании фиксируют отклонения и инициируют управленческие действия — корректируют маршруты процессов, управляют сроками их выполнения и перераспределяют нагрузку на сотрудников.
Характеристики тренда:
- переход от аналитики к действиям;
- использование предиктивной аналитики для контроля SLA-нормативов;
- автоматический запуск реакций на события.
Такой подход позволяет не только анализировать процессы, но и напрямую влиять на результаты, выстраивая управляемую систему оптимизации в страховании.
Тренд 3: Task Mining для анализа операционной деятельности
В страховании часто возникают расхождения между тем, как процесс должен проходить по регламенту, и тем, как сотрудники реально его выполняют. Именно этот разрыв становится причиной отклонений, задержек и высоких трудозатрат. Task Mining — технология для анализа действий сотрудников за ПК — позволяет увидеть реальный ход бизнес-операций, определить наиболее трудозатратные места и найти потенциал для улучшений.
По данным исследования Инфомаксимум:
- 100% респондентов внедряют Task Mining для оценки стоимости операций и поиска потенциала автоматизации страхования;
- 88% респондентов хотят применять Task Mining как основу для полноценного цикла оптимизации и автоматизации;
- 75% респондентов применяют технологию для поиска сценариев внедрения ИИ.
Характеристики тренда:
- выявление потерь от ручного труда;
- поиск операций, наиболее подходящих под автоматизацию;
- измерение эффекта от улучшений через оценку трудозатрат.
Task Mining становится ключевым инструментом для повышения эффективности страхования, первым шагом в подготовке к автоматизации.
Тренд 4: единый контур оптимизации в страховании
В страховании инструменты Process Mining и Task Mining все реже используются изолированно. На практике максимальный эффект достигается при их совместном применении. Process Mining позволяет увидеть, где в процессе есть потери, а Task Mining — понять, почему они возникают. Объединение инструментов в единый контур позволяет системно работать с инициативами по улучшению страховых процессов и получать измеримый результат в рамках оптимизации в страховании.
Характеристики тренда:
- единый аналитический и управленческий контур;
- общие KPI и метрики эффективности;
- эффективное управление портфелем инициатив по оптимизации.
Синергия Process Mining и Task Mining позволяет перейти от разрозненного анализа к единой системе улучшений.
Тренд 5: ИИ как надстройка над процессной аналитикой
Одно из ключевых направлений развития процессной аналитики — внедрение искусственного интеллекта в едином контуре управления с Process и Task Mining.
По данным исследования Инфомаксимум, внедрение ИИ в страховании позволяет:
- сократить сроки обработки кейсов на 15–30%;
- снизить трудозатраты на 15–25%;
- уменьшить количество повторных операций на 10–20%.
Ключевое условие успешного внедрения ИИ — наличие достоверной модели выполнения процесса. Перед автоматизаций страхования все чаще используются инструменты Process и Task Mining, что позволяет:
- находить точки автоматизации;
- оценивать потенциальный эффект от внедрения ИИ-инструментов;
- исключить неэффективные сценарии автоматизации.
При этом роль искусственного интеллекта не ограничивается автоматизацией. В страховании ИИ применяется для анализа процессов, выявления закономерностей и формирования гипотез по оптимизации.
Характеристики тренда:
- применение ИИ для предиктивной аналитики процессов;
- ИИ-генерация гипотез по оптимизации;
- использование Process и Task Mining как основы для успешного внедрения ИИ;
- принятие решений на основе выявленных закономерностей, а не экспертных оценок.
Компании используют ИИ-инструменты для анализа процессов, генерации гипотез по оптимизации и автоматизации рутины.
Вывод
Исследование Инфомаксимум отражает четкий тренд, сформировавшийся на рынке российского страхования — переход к новой системе управления процессами на основе фактических данных.
Ключевые тренды:
- формируется спрос на сквозную прозрачность;
- Process Mining становится частью управления процессами;
- растет роль Task Mining как технологии для анализа операционной деятельности, оценки стоимости операций и поиска точек для автоматизации;
- используется связка технологий Process и Task Mining для достижения максимального эффекта;
- ИИ в страховании применяется для предиктивной аналитики, генерации гипотез и автоматизации рутины.
Процессная аналитика становится основой трансформации страховых компаний, позволяя на базе данных о процессах и операциях последовательно снижать затраты, повышать прозрачность и достигать устойчивого роста эффективности. Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов — в нашем телеграм-канале.
