Архитектура и роль автоматизированных информационных систем в цифровой экосистеме российского страхования (2020–2025): Анализ трендов, регулирования и импортозамещения

метки: Страховщик, Система, Страхование, Решение, Цифровой, Данные, Убыток, Исследование

К 2024 году совокупная доля отечественных поставщиков на российском рынке инфраструктурного программного обеспечения, критически важного для функционирования автоматизированных информационных систем (АИС) страховых компаний, достигла 67%, что наглядно демонстрирует переход от глобальной зависимости к технологическому суверенитету и кардинально меняет архитектурный ландшафт InsurTech в России.

Введение: Актуальность и методология исследования

Традиционная автоматизированная информационная система страховой компании, сформированная в начале 2000-х годов, представляла собой, по сути, инструмент для базового учета договоров, расчетов премий и урегулирования убытков. Эта монолитная архитектура, часто основанная на локальных сетях и проприетарных базах данных, более не соответствует требованиям современной цифровой экономики.

Актуальность данного исследования обусловлена необходимостью перехода от устаревшего теоретического обзора к анализу текущего состояния цифровой трансформации (2020–2025 гг.), где АИС преобразуются в гибкие, масштабируемые и высокоинтегрированные цифровые платформы. Ключевой проблемой современного страхового сектора является не просто автоматизация, а построение полноценной цифровой экосистемы, способной обрабатывать гипертрофированные объемы данных, соответствовать жестким требованиям регулятора (Банка России) и обеспечивать технологический суверенитет в условиях геополитических ограничений.

Целевые вопросы исследования, лежащие в основе академической новизны, фокусируются на:

1. Текущей архитектуре АИС (Cloud/микросервисы) в контексте импортозамещения.
2. Влиянии Национальной АИС Страхования (НСИС) на внутренние системы.
3. Практическом применении Big Data, Искусственного Интеллекта (ИИ) и связанными с ними этическими вызовами.

Для обеспечения академической глубины в работе использованы актуальные факты, статистика и методологические подходы, основанные на данных Банка России, отраслевых отчетах (CNews, TAdviser) и научных публикациях, выпущенных после 2020 года.

Эволюция ИТ-ландшафта страховщика: Исторический контекст и современные вызовы

Роль информационных систем в страховании претерпела радикальные изменения с момента их массового внедрения, особенно после запуска обязательного страхования гражданской ответственности владельцев транспортных средств (ОСАГО) в начале 2000-х годов. Первоначально АИС были сосредоточены на выполнении учетных функций и поддержке бэк-офиса. Сегодня же они являются стратегическим центром, определяющим скорость вывода продуктов на рынок, качество андеррайтинга и уровень клиентского сервиса, что делает ИТ-системы ключевым конкурентным преимуществом.

Инфляция в современной России: Теоретические основы, факторы, ...

... Банка России – его целям, инструментам и эффективности проводимой денежно-кредитной политики, а также вызовам, с которыми он сталкивается. Не менее важным аспектом станет исследование ... денег, парализует экономические процессы, разрушает финансовую систему и подрывает доверие к национальной валюте. ... экономической науки и опорой на фактические данные. Мы стремимся к объективности, аргументированности и ...

Ключевой вызов сегодняшнего дня — это не просто автоматизация существующих бизнес-процессов, а полная перестройка бизнеса вокруг данных (data-driven approach) и цифровых каналов. Страховые компании должны научиться монетизировать информацию, превращая пассивное хранилище в активный инструмент принятия решений.

Функциональный переход: От базового учета договоров к управлению цифровой экосистемой

Традиционная АИС сводилась к так называемым Core-системам — ядру, ответственному за расчет тарифов, хранение данных по договорам и учет выплат. Современный ИТ-ландшафт страховщика — это сложная, многокомпонентная цифровая экосистема, где Core-система является лишь одним из звеньев.

Произошло колоссальное расширение функциональных блоков:

• Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM): Интеграция всех каналов взаимодействия, создание единого профиля клиента, предиктивное моделирование оттока.
• Управление ресурсами предприятия (ERP): Автоматизация финансового учета, кадрового делопроизводства и расчетов резервов, где колоссальный объем операций требует роботизации.
• Системы предиктивной аналитики (AI/ML): Используются для тонкой настройки тарифов, выявления мошенничества и прогнозирования убыточности.
• InsurTech-решения: Внешние или внутренние стартапы, предоставляющие узкоспециализированные сервисы — от телематики (Pay-As-You-Drive) до чат-ботов для урегулирования убытков.

Этот переход означает, что АИС трансформировалась из локального инструмента в интегрированную платформу, способную бесшовно взаимодействовать с внешним миром, включая государственные сервисы, медицинские учреждения и банковские платформы.

Смена парадигмы: Вызовы гипертрофированных объемов данных и скорости обработки

Цифровая эпоха принесла с собой проблему гипертрофированных объемов информации (Big Data).

Страховщики собирают петабайты данных не только из внутренних систем (договоры, выплаты), но и из внешних источников: социальные сети, мобильные устройства, интернет-платформы, данные с датчиков телематики и, главное, данные от НСИС. Для эффективного управления этим массивом произошла смена парадигмы в управлении данными:

• От DWH к Data Lake: Вместо традиционных Хранилищ Данных (Data Warehouse), предназначенных для структурированных и очищенных данных, страховщики переходят к Озерам Данных (Data Lake). Data Lake позволяет хранить неструктурированные и полуструктурированные данные в исходном виде, что критически важно для тренировки моделей машинного обучения.
• Распределенные Базы Данных (БД): Ушли в прошлое монолитные СУБД, которые не справлялись с высокой нагрузкой и требованиями к горизонтальному масштабированию. Современные системы используют распределенные БД, позволяющие обрабатывать транзакции с высокой скоростью и обеспечивать отказоустойчивость, что является необходимым условием для работы в режиме 24/7.

Таким образом, если АИС 2000-х ставила целью хранение информации, то современная цифровая платформа фокусируется на извлечении ценности и оперативной обработке данных для принятия решений. Смогут ли компании, не внедрившие Data Lake, оставаться конкурентоспособными при текущих темпах роста объемов информации?

Архитектура современных АИС и императив технологического суверенитета

Ключевым трендом цифровой трансформации в страховании РФ является внедрение архитектуры, основанной на облачных технологиях, API-интеграции и микросервисах. Этот выбор продиктован не только желанием гибкости, но и необходимостью обеспечить технологический суверенитет.

Принципы Cloud-Native: Микросервисы, API-интеграция и гибридные облачные решения

Микросервисная архитектура стала ответом на негибкость и дороговизну поддержки монолитных систем. Монолитная АИС, где все функции (андеррайтинг, учет, CRM) объединены в один большой код, требует полной остановки для любого крупного обновления. Микросервисы, напротив, декомпозируют систему на независимые, небольшие сервисы, каждый из которых может быть разработан, развернут и масштабирован отдельно.

Характеристика	Монолитная Архитектура (до 2015 г.)	Микросервисная Архитектура (2020–2025 гг.)
Масштабирование	Вертикальное (усиление сервера), сложное	Горизонтальное (добавление новых инстансов), простое
Обновление/Разработка	Долгое, высокий риск отказа всей системы	Быстрое (CI/CD), независимое развертывание сервисов
Технологии	Единый стек (Java/C#), проприетарные СУБД	Разнородный стек, полиглотное хранение данных
Отказоустойчивость	Низкая (отказ одного модуля останавливает все)	Высокая (изоляция сбоев)

Для реализации гибкости требуется Cloud-Native подход, то есть проектирование приложений с учетом особенностей облачной инфраструктуры (контейнеризация, кластеры Kubernetes, IaaS/PaaS).

Современные ИТ-системы страховщиков должны обладать способностью к бесшовному взаимодействию с государственными сервисами (НСИС, ЕПГУ), банковскими платформами и агрегаторами. Это достигается за счет API-интеграции, где каждый микросервис предоставляет четко описанный интерфейс для внешнего или внутреннего использования. Российские облачные провайдеры предлагают всю необходимую инфраструктуру (IaaS, PaaS, Kubernetes) для поддержки Cloud Native приложений, соблюдая при этом требования российского законодательства, поскольку выбор отечественных решений гарантирует непрерывность бизнеса в условиях внешних ограничений.

Влияние импортозамещения на инфраструктурный стек

В условиях ужесточения требований к технологическому суверенитету, особенно после 2022 года, выбор инфраструктурного стека стал стратегическим императивом, а не просто экономическим решением.

Объем российского рынка инфраструктурного ПО (включая СУБД, ОС, виртуализацию) в 2024 году достиг 132 млрд рублей, при этом совокупная доля отечественных поставщиков выросла до 67% (против 54% в 2023 году).

Это изменение напрямую влияет на архитектуру АИС:

1. Операционные Системы (ОС): В сегменте ОС для серверов и рабочих станций доля российских разработок достигла 55%, при этом на «Группу Астра» (ОС Astra Linux) приходится 76% среди отечественных вендоров. Страховщики вынуждены мигрировать критически важные сервисы на отечественные ОС и решения для виртуализации.
2. Системы Управления Базами Данных (СУБД): Происходит активное замещение западных СУБД (Oracle, MS SQL) на отечественные аналоги (Postgres Pro, Arenadata DB).

   Это требует пересмотра и оптимизации кода, работающего с данными, и адаптации архитектуры хранения (Data Lake/DWH) под новые платформы, что влечет за собой необходимость переобучения или найма высококвалифицированных специалистов по работе с PostgreSQL-подобными решениями.

Для ведущих страховщиков технологический суверенитет стал ключевым фактором надежности, который требует развития внутренних компетенций в области отечественного ПО и облачных решений.

Low-code/No-code как инструмент быстрой адаптации и развития сервисов

В условиях высокой конкуренции и быстро меняющихся регуляторных требований (например, необходимость оперативно запускать новые продукты или адаптировать интерфейсы под НСИС) скорость разработки становится критичной. Инструменты Low-code/No-code (малокодовая/безкодовая разработка) включаются в ИТ-ландшафт как «мостик» между бизнес-подразделениями и ИТ.

Эти платформы (часто интегрированные в BPMS, CRM или ERP-системы) позволяют бизнес-аналитикам и не-программистам создавать или изменять простые рабочие процессы, формы и даже мобильные приложения, сокращая время вывода новых функций на рынок с месяцев до недель. Однако их эффективное применение требует строгого контроля со стороны ИТ-архитектора, чтобы избежать создания «зоопарка» плохо интегрированных решений.

Национальная АИС Страхования (НСИС) и регуляторная интеграция

С 2024 года регуляторное воздействие Банка России на ИТ-системы страховщиков стало максимально централизованным и жестким, что требует глубокой интеграции внутренних АИС с внешней инфраструктурой. Ключевым элементом этой трансформации является Национальная страховая информационная система (НСИС).

НСИС как центральный хаб данных: Объем и функционал

С 1 апреля 2024 года страховщики обязаны передавать информацию в АИС Страхования, оператором которой является АО «Национальная страховая информационная система». С 1 октября 2024 года НСИС приняла на себя функционал ЕАИС ОСАГО от РСА, став единым ключевым источником данных по всем основным видам страхования. Масштаб единой базы данных колоссален, что подтверждается статистикой:

• За первое полугодие 2025 года в систему было загружено 23,4 млн договоров ОСАГО.
• Добавлено 5,65 млн полисов Каско.
• Внесено 10,8 млн полисов страхования имущества физических лиц.

Функционально НСИС выполняет роль верификатора и агрегатора данных, обеспечивая прозрачность рынка и контроль над ценообразованием, что напрямую влияет на процесс андеррайтинга каждого страховщика.

Жесткие требования к внутренним ИС: Скорость обмена и порядок ведения баз данных

Регуляторные требования Банка России обязывают страховщиков адаптировать свои внутренние АИС для высокоскоростного и надежного взаимодействия с НСИС:

1. Требования к скорости: Указание Банка России N 6707-У (от 01.04.2024) устанавливает, что информационная система страховщика должна обеспечивать регистрацию заявления о заключении договора и отправку запроса в НСИС для проверки сведений не позднее 5 минут после обращения владельца транспортного средства. Это требование исключает возможность ручной обработки и требует построения высокопроизводительных интеграционных слоев, основанных на API.
2. Порядок ведения баз данных: Положение Банка России N 768-П (от 16.08.2021) устанавливает строгие требования к порядку создания и ведения баз данных, включая обязательное резервное копирование, логирование изменений и обеспечение защиты персональных данных. Для страховщика это означает необходимость внедрения и строгого соблюдения методологий Data Governance (управление данными), чтобы гарантировать качество, целостность и доступность информации, передаваемой регулятору.

Антифрод-система НСИС: Механизм выявления двойного страхования

Одной из наиболее значимых функций НСИС является запуск антифрод-системы, выявляющей факты двойного страхования и нехарактерное поведение страхователей. Система была фактически запущена до конца 2024 года. Она позволяет страховщику при загрузке проекта договора получить оценку риска сделки и информацию о наличии других полисов на тот же объект (например, застрахованный в нескольких местах загородный дом).

Это критически важный инструмент для снижения уровня мошенничества, который требует от страховщиков не только передачи данных, но и готовности принимать решение об андеррайтинге на основании полученной оценки риска от централизованной системы.

Big Data, Искусственный Интеллект и этика принятия решений в InsurTech

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) перестали быть экспериментальными технологиями; они стали ключевыми драйверами эффективности в страховании, особенно в двух критических областях: андеррайтинг и урегулирование убытков.

ИИ в андеррайтинге: Повышение точности оценки рисков

ИИ способен анализировать гипертрофированные объемы данных из множества источников — от исторических данных о выплатах и демографических показателей до поведенческих факторов (через Big Data) — обеспечивая более высокую скорость и объективность оценок рисков.

Пример практического применения: Автоматизированная оценка ущерба

В области урегулирования убытков ИИ применяется для удаленного осмотра и автоматизированной оценки ущерба. Например, «АльфаСтрахование» внедрила систему визуального интеллекта, которая позволяет автоматически распознать повреждения автомобиля (царапины, вмятины) и произвести оценку стоимости восстановительного ремонта по ОСАГО всего за три минуты. Это не только снижает затраты страховщика на экспертизу до 50%, но и радикально улучшает клиентский опыт. Для оперативного анализа и принятия решений на уровне подразделений страховщиков используются платформы класса Business Intelligence (BI), позволяющие менеджерам самостоятельно строить дашборды и оперативно реагировать на изменения рынка.

Регуляторные вызовы и Кодекс этики ЦБ РФ в сфере ИИ

Внедрение ИИ в критически важные процессы, такие как андеррайтинг, поднимает серьезные регуляторные вызовы. Главные из них — обеспечение прозрачности алгоритмов и предотвращение дискриминации. В ответ на эти вызовы, в июле 2025 года Банк России разработал Кодекс этики в сфере разработки и применения искусственного интеллекта на финансовом рынке.

Этот документ, носящий рекомендательный характер, устанавливает пять ключевых принципов, которые должны соблюдать страховщики:

1. Человекоцентричность: ИИ должен служить интересам человека.
2. Справедливость: Алгоритмы должны избегать дискриминации.
3. Прозрачность: Клиент должен быть информирован о взаимодействии с ИИ, а алгоритмы должны быть объяснимы (Explainable AI).
4. Безопасность: Защита данных и предотвращение киберугроз.
5. Ответственное управление рисками: Регулярная проверка качества и непредвзятости ИИ-алгоритмов.

Соблюдение принципа прозрачности требует от ИТ-архитекторов перехода от моделей «черного ящика» к интерпретируемым моделям (например, на основе деревьев решений), чтобы при аудите ЦБ РФ можно было объяснить, почему конкретному клиенту был назначен именно этот тариф. Таким образом, этический аспект ИИ становится новым нефункциональным требованием к архитектуре современных АИС.

Перспектива «agentic-first»: Проектирование сервисов для ИИ-агентов

В долгосрочной перспективе намечается переход от парадигмы mobile-first (проектирование для мобильных устройств) к agentic-first (проектирование для взаимодействия с агентами искусственного интеллекта).

Концепция agentic-first предполагает, что сервисы будут проектироваться таким образом, чтобы ИИ-помощники могли самостоятельно взаимодействовать с системами страховщика (через API) для решения задач клиента без прямого участия человека.

Практическим подтверждением этого тренда в России является активное внедрение крупными страховщиками ИИ-помощников (виртуальных менеджеров), способных на основе анализа данных из миллионов обращений сократить путь клиента от проблемы до решения. Это требует от разработчиков АИС создания новых, унифицированных и семантически насыщенных API.

Экономика цифрового страховщика: Финансовые и стратегические приоритеты

Цифровая трансформация требует значительных инвестиций, но рассматривается рынком уже не как затрата, а как ключевой фактор развития и повышения конкурентоспособности.

Динамика ИТ-инвестиций: Переход к ИТ-ориентированной стратегии

Произошло значительное увеличение доли ИТ-расходов в общем бюджете компаний. Если ранее расходы на ИТ составляли 3–5% от расходного бюджета, то к 2023 году они достигли 7–10% от объема страховых премий.

Показатель	2018–2019 гг.	2023–2024 гг.
Доля ИТ-расходов от премии	3–5%	5–10%
Оценка ИТ-бюджета рынка (2023 г.)	—	115–230 млрд рублей
Отношение к ИТ	Инструмент решения текущих задач	Ключевой фактор развития бизнеса

Исследование 2024 года подтверждает, что более 75% опрошенных участников рынка считают ИТ основным фактором роста или важным стратегическим активом. Это отражает фундаментальный сдвиг: ИТ-подразделение перестало быть поддерживающим, став стратегическим центром инноваций.

Структура цифровой экосистемы и интеграция нестраховых сервисов

Современная цифровая экосистема страховщика выходит за рамки классических страховых продуктов. Крупные российские игроки расширяют свои платформы, интегрируя нестраховые сервисы (финансы, инвестиции, медицина, путешествия, lifestyle-сервисы).

Цель: Повышение лояльности клиентов и увеличение частоты контакта с ними. Страховой полис — это редко используемый продукт. Предоставляя ежедневные или еженедельные нестраховые сервисы через единое мобильное приложение, компания превращает себя из поставщика полисов в постоянного цифрового партнера. Архитектурно это требует создания мощных интеграционных шин и API-шлюзов для взаимодействия с внешними партнерами.

Приоритетные направления цифрового развития (2024–2025)

Анализ стратегических планов российских страховщиков показывает, что основные усилия сосредоточены не на базовой автоматизации, а на сложных аналитических и клиентских задачах:

1. Управление данными и data-driven подход: Максимальный приоритет (у 80% компаний).

   Это включает внедрение методологий Data Governance, построение Data Lakes и обеспечение качества данных для ИИ.

2. Оптимизация урегулирования убытков: Основной фокус на роботизации и внедрении ИИ для автоматизированной оценки ущерба, что напрямую влияет на операционные расходы и скорость выплат.
3. Улучшение клиентского опыта: Развитие мобильных приложений, внедрение чат-ботов, персонализация продуктов и сервисов.

Заключение и дальнейшие направления исследования

Цифровая трансформация кардинально изменила ландшафт автоматизированных информационных систем в российском страховании. АИС эволюционировали из монолитных учетных систем в гибкие, облачно-ориентированные (Cloud-Native) цифровые экосистемы, построенные на микросервисной архитектуре и API-интеграции. Именно эта архитектурная гибкость обеспечивает рынку адаптивность, необходимую для выживания в условиях жесткого регуляторного контроля и технологического эмбарго.

Ключевые выводы исследования:

1. Архитектурный сдвиг: Доминирование Cloud-Native и микросервисов обеспечивает необходимую рынку гибкость, в то время как императив импортозамещения (доля отечественного ПО достигла 67%) заставляет страховщиков активно мигрировать на российские ОС и СУБД, что является стратегическим вызовом для ИТ-архитектуры.
2. Роль Регулятора: Создание Национальной АИС Страхования (НСИС) и введение жестких требований ЦБ РФ (включая 5-минутный лимит на обмен данными и Положение 768-П) превратили интеграцию с НСИС в ключевой нефункциональный элемент внутренней АИС.
3. Данные и ИИ: Искусственный интеллект стал ключевым инструментом в андеррайтинге и урегулировании убытков (пример: оценка ущерба за 3 минуты), но его внедрение сопровождается необходимостью соблюдения этических принципов, установленных ЦБ РФ (прозрачность, справедливость).
4. Экономика и Стратегия: ИТ-расходы стали стратегическими инвестициями (5–10% от премии), направленными в первую очередь на управление данными (data-driven) и оптимизацию урегулирования убытков.

Дальнейшие направления исследования:

• Анализ эффективности и масштабирования концепции agentic-first в российских страховых компаниях.
• Количественное исследование влияния Кодекса этики ЦБ РФ на методологию разработки ИИ-моделей в финансовом секторе (например, оценка затрат на обеспечение прозрачности и объяснимости алгоритмов).
• Детальный анализ миграции на отечественные СУБД и ее влияния на производительность критических Core-систем.

Список использованной литературы

1. Указание Банка России от 01.04.2024 N 6707-У (ред. от 01.04.2024) «О требованиях к использованию электронных документов и порядке обмена информацией в электронной форме между страхователем, потерпевшим (выгодоприобретателем) и страховщиком при…» [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Актуализированы требования к использованию электронных документов и порядок обмена информацией в электронной форме при осуществлении обязательного страхования гражданской ответственности владельцев транспортных средств [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
3. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник / Под ред. Титоренко Г.А. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1998. 400 с.
4. Банк России утвердил новые требования к порядку создания и ведения баз данных информационных систем страховщиков // Кодекс.ру.
5. Группа Астра и BFS запускают производство отечественных банкоматов на Astra Linux // Cisoclub.ru.
6. Искусственный интеллект в страховании: вызовы регулирования и новые требования к корпоративному управлению // АСН.
7. ИТ в страховых компаниях: фактор развития и технологии будущего // RAEX.
8. Как кризисы ускорили цифровую трансформацию страховой отрасли // Computerra.ru.
9. Как идет цифровизация в страховании // Ведомости.
10. Обзор АСН: как страховщики используют ИИ в андеррайтинге // АСН.
11. Обзор российского рынка инфраструктурного ПО и перспективы его развития // Strategy.ru.
12. Практикум по экономической информатике: Учеб. пособие: Ч. II / Под ред. В.П.Косарева, Г.А. Титоренко, Е.А.Мамонтовой. М.: Перспектива, 2004. 302 с.
13. Сбер планирует осуществить 5 млн изменений ИТ-ландшафта в этом году // Comnews.ru.
14. Сайт ОАО «Росгосстрах». URL: http://www.rgs.ru/about/information/index.wbp (дата обращения: 09.10.2025).
15. Страхование в цифровом формате // Ведомости.
16. Тихомирова Г.А. Цифровая трансформация страхового бизнеса в России: современное сост // УрФУ.
17. Шахов В.В. Страхование: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 2001. 311 с.
18. ЦБ РФ опубликовал указание с требованиями к порядку передачи страховщиками информации НСИС с 1 апреля 2024 года // Finmarket.ru.
19. Цифровизация страховых услуг в России: Текущие тренды и перспективы на 2025 год // Ингосстрах.
20. Цифровые экосистемы в страховании – еще актуально? // АСТ Брокер.