QA в страховании: помогает избегать критических ошибок и знает, что тестировать на каждом этапе

От простого QA к…

Ещё несколько лет назад тестирование в страховании сводилось к проверке «отправляется ли форма» и «открывается ли PDF-полис». Сегодня же digital-продукты страховщиков — это целые экосистемы, где переплелись микросервисы, мобильные приложения, решения на базе ИИ и интеграции с внешними сервисами. Без всестороннего QA риски просто не уложить в допустимые рамки: от утечек персональных данных до сбоев при пиковых нагрузках.

Инновации InsurTech

Глобальный рынок insurtech (инноваций в страховании) в 2024 г. оценивался в USD 5,3 млрд и по прогнозам будет расти со среднегодовым темпом 36 % до 2034 г., преодолевая отметку в USD 132,9 млрд. Инвестиции в big data (анализ огромных объёмов данных), IoT (подключённые к сети «умные» устройства), блокчейн и ИИ меняют процесс оценки рисков и урегулирование убытков.

Как пишет Эксперт | РА, страховой рынок в 2024 году вырос на 62,8%, достигнув объема в 3,7 трлн рублей. «Основным фактором такого сильного роста стали активные продажи коротких продуктов НСЖ и ИСЖ сроком на три месяца. По коротким программам страховщикам проще предложить доходность, сопоставимую с депозитами, чем по длинным. В результате трехмесячные договоры пролонгировались до четырех раз за 2024 год, а одни и те же страховые взносы при пролонгации учитывались в статистике несколько раз, завышая объем страхования жизни.

В страховании ином, чем страхование жизни, драйверами стали ДМС и страхование автокаско. При этом рост отмечается во всех крупнейших сегментах страхового рынка, кроме связанных с кредитованием.»

Для специалистов по тестированию это значит, что чем сложнее архитектура, тем больше точек потенциальных отказов, то есть тем тщательнее должны быть покрыты все сценарии тестами.

• Например, можно внедрить крутую идею, такую как телематический полис¹, который «замеряет» стиль вождения. И можно потерять много денег из‑за неправильно настроенного API (данные теряются, а компания теряет 15% дохода и получает рост обращений в техподдержку на 40 %). А можно было покрыть тестами конвейер обработки телеметрии, алгоритмы машинного обучения и каждый внешний вызов API.

Лидеры рынка задают планку качества

По итогам 2024 года лидерами по совокупному объему собранных страховых премий (здесь и далее с учетом входящего перестрахования) названы ООО СК «Сбербанк страхование жизни» (доля на рынке 28,5%), ООО «АльфаСтрахование-Жизнь» (7,6%), АО «СОГАЗ» (6,9%). Их онлайн‑отделы продаж обрабатывают по 10 000 транзакций в день.

• Крупнейшие игроки перераспределяют клиентские потоки в онлайн, поэтому тестирование цифровых каналов (=отдела интернет-продаж) становится стратегическим.

Одна ошибка в калькуляторе тарифа обходится в сотни тысяч рублей. Из‑за неверного округления коэффициента один игрок ИКС потерял 0,8% премий за неделю, а это почти 10 млн ₽. Вот поэтому очень важно проводить смоук‑тесты расчета тарифов и автоматические проверки крайних сценариев (edge-case).

UX, который удерживает клиентов

Современные метрики Google Core Web Vitals оценивают реальный пользовательский опыт:

• LCP (Largest Contentful Paint) — время загрузки главного видимого элемента;
• INP (Interaction to Next Paint) — время отклика на клик или ввод;
• CLS (Cumulative Layout Shift) — сдвиг элементов страницы во время загрузки.

Цель QA для онлайн-калькуляторов ОСАГО/КАСКО — LCP < 2,5 с, INP < 200 мс, CLS < 0,1. Исследования показывают, что сайты, соответствующие этим порогам, на 24 % реже теряют посетителей ещё до взаимодействия. Оптимизация LCP с 3,8с до 2,4с даст рост конверсии на 11 %. Нагрузочные и RUM‑тесты (Real User Monitoring²) могут значительно улучшить результаты продукта.

Тесты на грани сбоев

Электронное ОСАГО и расчёт КБМ (коэффициент, дающий скидку за безаварийность) зависят от API, через который идут запросы к реестрам РСА (Российский Союз Автостраховщиков). Переход на единый REST-API РСА в 2024 году упростил работу, но расхождения в данных требуют усиленных проверок на консистентность и обработку ошибок. Падение доступности или смена формата ответа приводит к «Status 500», если тесты не отработаны.

API РСА, Webhooks (уведомления о событиях сервера), event-driven (архитектура на событиях) — всё должно отрабатывать безошибочно. То есть сценарии реального времени (уведомления о статусе полиса, push-уведомления об изменениях) нужно обязательно проверять на надёжность доставки и идемпотентность вызовов.

Моделируйте сбои (Chaos Engineering³) и проверяйте, что пользователь получает понятное сообщение вместо «галочки, но ничего не работает».

Микросервисы и облако

Многие страховщики уже на Kubernetes или в облаках. QA-миграция включает в себя развёртывание «с нуля», то есть blue-green deployment и canary release⁴, проверку прав доступа (IAM) и сетевых политик и автоскейлинг в Kubernetes. Последнее это когда автоматически увеличивается или уменьшаеся количество ресурсов, выделенных для приложения, в зависимости от текущей нагрузки. Всё это обязательный арсенал QA.

Нагрузочное тестирование и SLA

Сезонные пики (например, перед новогодними праздниками) могут увеличивать трафик в 3–5 раз. Настройте тесты с постепенной накачкой, чтобы отследить порог автоматического масштабирования. Чтобы избежать сбоев, важно регулярно проводить нагрузочные тесты, проверять готовность к высоким нагрузкам и корректно информировать клиентов о технических работах. Это помогает держать время простоя в рамках допустимых норм и сохранять доверие пользователей.

Тестируем в реальных условиях

Не забывайте, что ваш пользователь не всегда на оптоволоконном канале:

• PWA (прогрессивные веб-приложения) позволяют работать в офлайн-режиме и кэшировать ключевые ресурсы;
• CDN (сеть доставки контента) приближает статику к клиенту;
• Ленивая загрузка (lazy-load) и bundle-minify⁵ уменьшают число запросов.

Представьте, сколько клиентов вы сохраните, если проведете тест офлайн‑режима. Ведь они смогут оформить полисы из зон с плохим сигналом.

Краеугольный камень расчетов

Формулы и коэффициенты могут изменить стоимость полиса на 10 % из‑за одного знака после запятой. В тарификаторе должно быть версионирование, чтобы при обновлении можно было делать откат на предыдущую версию. Здесь пригодятся автоматические smoke-тесты расчётов и покрытие крайних сценариев (edge-case), когда, например, задан минимальный/максимальный возраст.

Прозрачность решений

ИИ-скоринг (оценка риска на основе алгоритмов искусственного интеллекта) требует валидации моделей на отсутствие утечки данных и объяснимости (explainability). SHAP, LIME — инструменты, которые объясняют, почему модель так оценила риск и приняла именно такое решение. Важно не только предсказать, но и показать, за что платит клиент. Поэтому включайте Explainability‑отчеты в регрессионные тесты.

Штрафы до 18 млн ₽ за утечку данных

В страховании клиентская информация — это не просто данные, это риск. Защита персональных данных и соблюдение регламентов требуют точной настройки и тестирования безопасности, а также защиты от утечек данных на всех уровнях.

ФЗ-152 ( «О персональных данных») и ГОСТ 57580 (стандарт по защите информации финансовых организаций) обязывают проводить pentest (Тестирование на проникновение) и VA (vulnerability assessment — оценку уязвимостей). Один незашифрованный канал — и штраф неминуем. Ошибка может обойтись до 18 млн ₽ штрафа.

Печатные формы и цифровые полисы

PDF‑генерация должна совпадать с UI‑данными и иметь валидную электронную подпись. Проверка PDF-полиса всегда должна включать: генерацию без искажений, шифрование и электронную подпись, соответствие тому, что видел пользователь на экране. Здесь важна работа по сверке полей и шаблонов, контроль метаданных.

Продление и изменение полисов

Workflow-тесты пролонгации, изменения условий и интеграции с РСА на продление КБМ и статуса полиса — «ахиллесова пята» многих страховщиков, но именно от безошибочной работы зависит удержание клиентской базы.

Заключение

В 2025 г. QA в страховании — не вспомогательная функция, а стратегический партнёр разработки и бизнеса. Это комплексный подход, включающий тестирование всех уровней цифровых сервисов. Хорошо настроенная QA-система позволяет страховщикам быть гибкими и надёжными в условиях быстрых изменений рынка и технологии. Инвестиции в качественное тестирование всегда оправданы, особенно когда речь идёт о защите данных клиентов и стабильности сервисов.
Проверив все описанные выше сценарии, вы не просто снизите риски, вы закроете «белые пятна» на рынке, укрепив доверие клиентов и повысив конверсию цифровых каналов.

1. Страховая телематика – комплекс устройств, которые по спутниковой связи передают подробную информацию о манере вождения человека за рулем застрахованного автомобиля и произошедших ДТП. (источник) ↩︎
2. Мониторинг реальных пользователей (RUM) фиксирует и анализирует реальные действия и поведение пользователей при их взаимодействии с веб-сайтом, приложением или мобильным приложением в режиме реального времени. RUM является неотъемлемой частью мониторинга производительности приложений (APM), мониторинга цифрового опыта и мониторинга веб-сайтов. Он предоставляет информацию о таких показателях, как: время загрузки страницы, действия пользователя, процессы оформления заказа, функциональность поиска, местоположения и типы устройств. (источник) ↩︎
3. Целенаправленное «ломание» системы, практика подвергания приложений и сервисов реальным стрессам и сбоям. Цель — создать и проверить устойчивость к ненадежным условиям и отсутствующим зависимостям. (источник) ↩︎
4. Сине-зеленое развертывание (Blue/green) — стратегия, которая улучшает доступность приложений и минимизирует время простоя и риски во время развертываний. Этот подход использует две идентичные производственные среды, называемые синей и зеленой. Канареечный релиз (canary release) — метод, направленный на снижение рисков путем постепенного развертывания обновлений для подгруппы пользователей («канареек») перед полным выпуском. (источник) ↩︎
5. Бандлинг (объединение) и минификация — две различные оптимизации производительности, которые можно применять в веб-приложении. При совместном использовании повышают производительность за счет сокращения количества запросов к серверу и уменьшения размера запрашиваемых статических активов. (источник) ↩︎