МекаКурс «ИИ в страховании»Дом страхования Мека

Программа курса

Итоговый тест

Двенадцать практических ситуаций по всей программе курса: что умеет ИИ, промпты, проверка ответов, персональные данные, продажи, документы, пролонгация и роли «человек + ИИ». Выберите вариант, который вы сделали бы в работе, и прочитайте пояснение — там разобраны и ловушки остальных ответов.

1. ИИ в ответ на ваш запрос написал: «средний тариф КАСКО в вашем регионе — 42 000 рублей». Вы такой цифры нигде не видели. Что делаете?

Любая цифра от языковой модели — правдоподобный текст, а не расчёт по вашей базе, поэтому в работу она идёт только после сверки с договорами или прайсом СК. Второй вариант — прямая передача клиенту выдуманного числа. Третий и четвёртый — та же ошибка в другой упаковке: модель охотно «подтвердит» собственную догадку и придумает источник, а диапазон «примерно 40–45 тысяч» никем не подтверждён и звучит как обещание цены.

2. Нужно быстро вытащить из правил страхования имущества самое важное для клиента. Какой запрос даст рабочий результат?

Работает третий: в нём есть роль, конкретная задача, исходный текст как контекст, ограничение «только из выдержки» и формат ответа со ссылками на пункты — такой результат можно проверить. Первый и второй запросы дают общие слова из памяти модели, а не выжимку вашего документа. Четвёртый отдаёт отбор фактов на усмотрение ИИ: что он посчитает главным, то и попадёт в ответ.

3. ИИ сослался на пункт правил, которого вы не находите в документе. Ваши действия?

Ссылка на норму или пункт правил — самое частое место галлюцинации, поэтому её проверяют по тексту документа, а не по ответу модели. Первый вариант — доверие к источнику, которого вы не видели. Третий и четвёртый опасны тем, что уточнённый номер будет такой же догадкой, а вывод без подтверждённого основания клиент получит как факт.

4. Вы хотите разобрать 40 заявок: в таблице ФИО, телефоны, номера полисов, суммы. Как поступить?

Персональные данные уходят в сервис только обезличенными: без имени, контактов, номеров полисов и адресов, с одними признаками для анализа. Удаление чата после работы ничего не исправляет, а замена только фамилий оставляет телефоны и номера полисов, по которым человек определяется не хуже. Просьба «не сохранять данные» — обещание, которое вы не можете проверить и которое не заменяет обезличивание.

5. Клиент написал в чат: «Сколько будет ОСАГО на Ладу Весту?» Как разумно использовать ИИ?

На таком запросе ещё нет данных для расчёта, поэтому правильный ход — быстрый черновик с уточняющими вопросами, который вы проверяете и отправляете. Второй вариант даст правдоподобную, но выдуманную цену. Третий теряет контакт — человек уходит к тому, кто ответил по делу, — а четвёртый переоценивает ИИ: расчёт и выставление счёта остаются за человеком и системами компании.

6. Клиент на встрече говорит: «Дорого, у других дешевле». Какую задачу поставить ИИ?

Возражение по цене разбирается сравнением наполнения, и ИИ полезен как генератор вариантов формулировок на ваших фактах. Первый вариант даёт общее хвастовство, которое клиент не примет, второй подталкивает обещать скидку, которой у вас может не быть. Четвёртый формально снижает цену, но без объяснения франшизы увеличивает расходы клиента при убытке.

7. ИИ составил претензию в страховую компанию со ссылками на нормы. Что проверяете в первую очередь?

В юридическом документе ценность даёт точность: ошибка в сумме, дате или ссылке на норму обесценивает всю претензию и даёт повод для отказа. Стиль важен, но он третий по порядку, а удлинение текста точности не добавляет. Отправка как есть перекладывает риск на клиента: разбираться с неточностями будет он.

8. ИИ посчитал итоги по отчёту страховой компании, и суммы не сходятся с вашими. Что делаете?

Считать должны формулы в таблице: они воспроизводимы и проверяемы, а модель хорошо помогает описать, где и почему разошлось. Первый вариант игнорирует то, что арифметика у языковой модели — слабое место, второй ничего не меняет: новый ответ будет такой же догадкой. Третий — худшее: вы подгоняете первичные данные под неверный итог.

9. До окончания 600 договоров ОСАГО остался месяц. Как ИИ помогает с пролонгацией?

Одинаковый текст для всех даёт низкий отклик, поэтому ценность ИИ — в разных сообщениях под разные сегменты, при этом канал и согласия остаются на вас. Рассылка всей базе через личный мессенджер — это и риск по персональным данным, и потеря доверия. Обзвон и оформление ИИ не делает, а «клиент сам вспомнит» оставляет пролонгацию на волю случая.

10. Клиент при продлении КАСКО спрашивает: «Почему в этом году дороже?» Ваш шаг?

Клиенту нужна причина, а не отговорка: ИИ помогает собрать понятное объяснение факторов, но фактические основания вы сверяете с расчётом страховой компании. «Так посчитала программа» звучит как «мы не знаем», а обещанная скидка может оказаться невыполнимой. Предложение не продлевать сдаёт договор без попытки разобраться — часто вопрос решается объяснением, а не ценой.

11. Что в работе с клиентами можно отдать ИИ как самостоятельный шаг, без решения по существу?

Черновик с вопросами и перечнем документов — это подготовка, её человек проверяет и отправляет, поэтому такой шаг безопасен. Первый и третий варианты — решения по убытку: они меняют права клиента и требуют человека с полномочиями. Четвёртый меняет условия договора, то есть юридически значимые данные, где ошибка стоит дорого.

12. Вы решаете, с чего начать внедрение ИИ-ассистента в работу отдела. Первый шаг?

Пилот на одном процессе даёт измеримый результат и понятные ошибки до того, как вы масштабируете практику. Подключение ко всем чатам без проверки — самый рискованный вариант: непроверенные ответы уходят клиентам, и исправлять приходится репутацией. Дорогая система без понимания задачи тратит бюджет, а «пусть разберутся сами» обычно заканчивается тем, что инструментом не пользуются.