Agentic AI как инструмент автоматизации продаж страховых продуктов: проектирование и реализация

Введение. В статье, мы исследуем возможности Agentic AI как инструмента автоматизации продаж страховых продуктов, в работе также анализируется архитектура агентной системы включая модули обработки естественного языка (NLP), модуль взаимодействия с клиентом, принятия решений и интеграцию с CRM – системами.

Методы исследования: в статье проведён анализ алгоритмов принятия решений, которые сочетают между собой методы машинного обучения и правила, позволяющие интеллектуальным агентам автономное инициирование взаимодействия с клиентами, предоставлять индивидуальные рекомендации клиентам и подстраиваться к поведению.

Результаты и обсуждения. Автоматизация продаж страховых продуктов важна, в связи с ростом цифровизации, высокой конкурентностью и потребностью в персонализации. Научная новизна работы включает в себя комплексный подход, объединяющий в себе количественную оценку агентных систем в страховой сфере, а также внедрение и проектирование. В статье указывается способы влияния автономных интеллектуальных агентов на экономические показатели компании и улучшать клиентский опыт. В исследовании также учитывается влияние на долгосрочную точность прогнозирования, связанные с поведением клиентов, объёмом данных, срокам реализации пилотного проекта.

Заключение Практическая значимость статьи основывается на разработке агентной системы и включает её внедрение в крупной страховой компании. Анализ показал эффективное ускорение обработки заявок, снижение затрат на привлечение и рост удержания клиентов, значительное повышение ROI и конверсии. Исследование рассматривает внедрение пилотного проекта только для одного вида страхового продукта, дальнейшие исследования по этой теме, можно расширить на другие продукты и сегменты рынка.

1. Белова С.Д. Цифровые технологии на рынке страховых услуг Российской Федерации: проблемы и перспективы в период пандемии COVID-19 // НАУКОСФЕРА. 2022. № 2-1. С. 162–165. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48224065 (дата обращения: 28.11.2025)

2. Какалыева Ч.Н., Розмурадова Дж. Влияние искусственного интеллекта на развитие страховой отрасли // Вестник науки. 2024. № 9 (78). С. 24–27. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-iskusstvennogo-intellekta-na-razvitie-strahovoy-otrasli (дата обращения: 28.11.2025).

3. Сабитов К.Т., Исаев Д.В. Возможности искусственного интеллекта в страховании // Научный сетевой журнал «Столыпинский вестник». 2024. № 9. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-iskusstvennogo-intellekta-v-strahovanii (дата обращения: 26.11.2025)

4. Петрова Л.А. Цифровые технологии в экономике и бизнесе // ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА. 2020. С. 74–89. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-tehnologii-v-ekonomike-i-biznese (дата обращения: 26.11.2025)

5. Брызгалов Д.В., Грызенкова Ю.В., Цыганов А.А. Перспективы цифровизации страхового дела в России // Финансовый журнал. 2020. Т. 12, № 3. С. 76–90. DOI: 10.31107/2075-1990-2020-3-76-90. URL: https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/129923?show=full.sfu-kras.ru/handle/2311/129923?show=full (дата обращения: 28.11.2025).

6. Жилкина А.Н. Страхование как объект управления инновационным развитием // Проблемы современной экономики. 2012. № 1. С. 444–446. [Электронный ресурс]. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=17924768 (дата обращения: 26.11.2025)

7. Захарова Т.И., Иванов А.А., Кокоулина О.П., Халиль И.А., Цимбалюк А.А. Сущность концепции управления взаимоотношениями с клиентами (CRM-системы) и ее роль в повышении эффективности деятельности в современных организациях // Инновации и инвестиции. 2021. № 6. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suschnost-kontseptsii-upravleniya-vzaimootnosheniyami-s-klientami-crm-sistemy-i-ee-rol-v-povyshenii-effektivnosti-deyatelnosti-v

8. Белова А.О. Экономическая эффективность внедрения CRM-систем: анализ преимуществ и показателей // Актуальные исследования. 2025. № 6 (241). С. 45-53. [Электронный ресурс]. URL: https://apni.ru/article/11314-ekonomicheskaya-effektivnost-vnedreniya-crm-sistem-analiz-preimushestv-i-pokazatelej (дата обращения: 27.11.2025)

9. Ivens B., Kasper-Brauer K., Leischnig A., Thornton S. Implementing customer relationship management successfully: A configurational perspective // Technological Forecasting & Social Change. 2023. Vol. 192. Article 122367. DOI: 10.1016/j.techfore.2023.122367 [Электронный ресурс]. — URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0040162523007680