© Вячеслав Мустакимов, 2025

© Мария Мустакимова, 2025

ISBN 978-5-0068-1367-0

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

ОТ АВТОРОВ

Данное методическое пособие подготовлено с целью оказания практической помощи студентам, обучающимся по направлению «Менеджмент» и специализирующимся в области международного здравоохранения, страхования и трансграничного медицинского туризма. Основой материала стало исследование на тему: «Оценка страховых рисков в трансграничном медицинском туризме: сравнительный анализ практик китайских и российских страховых компаний».

Подобные темы, несмотря на свою актуальность, остаются слабо разработанными в академической литературе. В открытых источниках крайне мало структурированной информации, поэтому студенты сталкиваются с необходимостью учитывать десятки методических требований, нормативных регламентов и формальных критериев оформления, не получая при этом ответов на главный вопрос: как именно строить исследование в прикладной, управленческой логике.

В последние годы ситуация ещё более усложнилась из-за массового появления сгенерированных текстов, не проходящих верификацию: они могут быть формально логичными, но содержательно – противоречивыми, неаргументированными и не соответствующими академическим стандартам. В этом контексте стало очевидно, что студенту необходим не только источник методических норм, но и практическое руководство, демонстрирующее конкретные решения исследовательских задач на примере актуальной, живой и воспроизводимой темы.

Именно такую цель преследует настоящее пособие: предложить студентам и научным руководителям структурированный подход к выполнению выпускной квалификационной работы (ВКР), совмещающий академическую строгость, прикладную ценность и современные инструменты интеллектуальной поддержки – в первую очередь, генеративные модели GPT.

Главная особенность книги – воспроизводимость (возможность исследовательского повторения) предлагаемого кейса. Это значит, что каждый параграф, каждая формулировка и каждый фрагмент текста может использоваться как шаблон для генерации аналогичного текста под вашу тему (генерация по образцу). Сегодня нет принципиальной разницы, какое решение использовать:

– YandexGPT, Яндекс. Высокая точность, меньше «галлюцинаций», работа с системным промптом. Бесплатно, без VPN.

GigaChat, Сбер. Мультимодальность, длинный контекст, генерация изображений. Бесплатно, без VPN.

– ChatGPT, OpenAI. Глубокий анализ, мультимодальность. Требует VPN.

– DeepSeek, DeepSeek AI. Продвинутые возможности рассуждения, поиск в интернете. Бесплатно, без VPN.

– Gemini, Google, интеграция с сервисами Google, анализ данных. Ограниченно доступен

– Claude. Работа с длинными документами, точность. Требует подписку.

– Microsoft Copilot, Microsoft. Интеграция с Office, генерация презентаций. Частично бесплатно.

Например, если вы хотите написать введение к своей работе, достаточно воспользоваться следующим prompt-запросом для любой GPT:

Prompt:

Напиши введение к магистерской диссертации по теме: [ваша тема]. Объём: 4000—6000 знаков. Структура – как в разделе «Введение» файла [отправьте в GPT файл нашей книги] – используй этот файл как пример или план написания введения. Учитывай методические требования ВУЗа [отправьте в GPT методическое пособие]. Используй академический стиль, используй список литературы [список литературы].

Если требуется построить план работы:

Prompt:

Составь подробный план магистерской диссертации по теме: [ваша тема магистерской диссертации]. Учитывай структуру ВКР по ГОСТ, логику построения исследовательских глав и предложи названия параграфов, руководствуйся требованиями методического пособия [отправьте в GPT методическое пособие]. Учти, план пишется для работы объёмом 120 000 знаков. Отрази в плане аналитическую часть и проектные рекомендации, используй в качестве образца файл [отправьте в GPT файл нашей книги].

Наша задача заключалась в том, чтобы не просто рассказать, что нужно делать, а показать, как это делать с помощью ИИ, используя реальные данные, обоснованные методологии и практико-ориентированную логику анализа. Например, в теоретической главе пособия рассматриваются не только определения трансграничного медицинского туризма и страховых рисков, но и обоснована необходимость использования институционального и поведенческого подходов в анализе моделей медицинского страхования, что особенно актуально для оценки китайской и российской практики.

Содержательной основой методического пособия стал сравнительный анализ четырёх страховых компаний, представляющих два государства с резко отличающимися институциональными и потребительскими моделями: китайские и российские. Такой выбор обусловлен не только масштабом компаний, но и контрастом в подходах к оценке и управлению страховыми рисками в сфере медицинского туризма.

Работа с рисками в трансграничной медицине требует анализа множества переменных: от юридических различий в регулировании медицинских услуг до логистических цепочек, каналов репатриации и особенностей медицинских протоколов. Учитывая это, пособие ориентировано не на формальное описание процедур, а на практику моделирования рисков, используя как количественные, так и качественные методы анализа.

В главе, посвящённой аналитике, мы пошагово показываем, как оценить уровень страховых рисков с помощью таких инструментов, как:

– матрица вероятности наступления риска × степени ущерба;

– метод экспертных шкал и нормированных коэффициентов;

– агрегированные показатели (например, Risk Index Consolidated);

– методика расчёта в условиях трансграничных операций.

Эти подходы не только представлены в виде формул, но и сопоставлены с реальной практикой вышеуказанных страховых компаний. Например, в модели для китайских субъектов мы анализируем, как компания снижает риски через интеграцию телемедицины и цифрового андеррайтинга, а в кейсе российских организаций – как адаптация продуктов под миграционные потоки влияет на риск-профиль страховых портфелей.

Отметим одно важное обстоятельство, в процессе написания текста магистерской диссертации мы достаточно активно обучали модель GPT 4 o3, o4, пока не добились от нее устойчивых и прогнозируемых реакций. Позже, наши многочисленные клиенты заметили, что как только фрагменты книги отправляются в GPT, модель вспоминает опыт общения, инструкции и корректировки и продолжает работать на том экспертном уровне, который мы моделировали. Этот инсайд дал возможность писать тексты на высоком академическом уровне используя файл книги как образец-напоминание. В силу триггерных особенностей данного феномена, для того чтобы студент мог быстро активировать эту возможность приводим соответствующие промпты к GPT:

Prompt:

Напиши аналитический параграф 2.2 магистерской диссертации согласно теме и плана по теме: [ваша тема, план главы 2]. Сравни подходы к формированию страховых пакетов, расчёту страховых премий и управлению претензионной активностью. Объём: 12 000—16 000 знаков. Стиль – академический, с элементами сравнительной таблицы. Учитывай требования методички [отправьте в GPT методическое пособие]. В качестве примера используй файл с примером-образцом [отправьте в GPT файл нашей книги].

Prompt:

Сформулируй таблицу сравнения моделей андеррайтинга для медицинского туризма компаний [название сравниваемых компаний]. Показатели: риск-профиль клиента, глубина проверки мед. данных, включение телемедицины, опора на AI/Big Data. Сделай выноску с аналитическими комментариями по каждому пункту. В качестве примера используй пример аналогичного анализа [отправьте в GPT файл нашей книги].

В пособии сделан акцент на то, какие ошибки чаще всего допускаются в аналитических разделах, особенно при использовании показателей без обоснования. Например, Claim Ratio сам по себе не информативен без указания периодов, репрезентативности выборки и специфики покрытий. Именно поэтому в книге показано, как строить интерпретации на основе статистики, а не подгонять данные под желаемый вывод.

Методическая новизна пособия также в том, что аналитика связана с проектными решениями, что редко встречается в работах магистрантов. Мы показываем, как перейти от выявленного риска к предложению по его снижению. Например, в кейсе китайских компаний рассмотрена инициатива по созданию предодобренных медицинских маршрутов для китайских граждан, проходящих лечение в Германии и Южной Корее. Это позволяет сократить время реагирования на инцидент, повысить точность андеррайтинга и уменьшить риск отказа от покрытия. В российской практике – противоположная ситуация: фрагментированность регулирования и слабая связь между медорганизациями и страховщиками повышают риск избыточной компенсации или нецелевого расходования страховой суммы.

Такой сравнительный анализ в пособии не просто сопровождается пояснениями, но подаётся в виде воспроизводимых шаблонов, которые можно использовать в генеративной среде GPT. Как уже отмечалось выше, модель вспоминает наш процесс ее обучения и начинается действовать профессионально, выдавая чистовой ответ согласно обычных требований, без сложных запросов, примеры промптов-инструкций приведены ниже:

Prompt:

Проанализируй и сравни страховые риски в трансграничном медицинском туризме на примере компаний [укажите названия компаний]. Сфокусируйся на трёх направлениях: андеррайтинг, работа с претензиями, репатриация пациента. Выдели факторы, влияющие на уровень риска. Стиль: научный, объём ответа – 6000—8000 знаков. В качестве примера написания используй подход показанный в файле [отправьте в GPT файл нашей книги].

Таким образом, пособие обучает не только «технике анализа», но и структуре мышления, лежащей в основе успешной ВКР: от сбора данных до аргументированного предложения. Это и делает материал особенно ценным для тех студентов, которые не хотят просто «закрыть формальности», а стремятся представить исследование с высокой практической значимостью и безупречной логикой.

Как использовать эту книгу максимально эффективно?

Данное пособие – это не просто руководство по оформлению диссертации, а практическая модель научной работы, основанная на кейсе и усиленная возможностями искусственного интеллекта. Каждый параграф может быть воспринят как воспроизводимая единица (пример написания для GPT), которую студент может использовать в двух форматах:

– Как образец академического письма, от которого можно оттолкнуться, адаптируя текст под свою тему.

– Как инструкцию (prompt) к генеративной модели GPT, которая создаёт авторский текст на основе введённых параметров и примеров из этой книги.

Приведем пример, необходимо сгенерировать теоретическую часть по теме:

Prompt:

Напиши параграф 1.1 магистерской диссертации по теме: [Оценка страховых рисков в трансграничном медицинском туризме». Глава 1: Теоретические основы медицинского туризма и страхования. 1.1: Понятие и специфика трансграничного медицинского туризма]. Используй академический стиль и план написания параграфа согласно примера. Пример структуры и подхода – смотри книгу: [отправьте в GPT файл нашей книги]. Учитывай методические требования ВУЗа [отправьте в GPT методическое пособие ВУЗа]. Объём: 12 000 знаков.

Пример 2. Необходимо получить фрагмент проекта с аналитикой и графиками:

Prompt:

Напиши аналитическую часть параграфа 2.3: [Сравнительный анализ страховых программ название компании и название другой компании. Приведи таблицу различий по следующим показателям: уровень франшизы, длительность покрытия, включение стоматологии и экстренной эвакуации, порядок репатриации, наличие предмедицинского андеррайтинга. Сделай краткое объяснение рисков по каждому пункту. Добавь вывод (1000 знаков). Используй в качестве примера файл с примером [отправьте в GPT файл нашей книги].

Как видно, ключевым условием эффективной работы с GPT является корректная передача образца-контекста, который активирует воспоминания модели о полученном опыте обучения. Поэтому мы рекомендуем:

– использовать параграфы из книги как примеры формата и стиля;

– предоставлять чёткое указание, указывать на тему, главу и конкретный параграф;

– указывать методические требования ВУЗа (отправлять в GPT файл с методическим пособием).

Если модель не может выдать сразу большой объём (например, 12—16 тыс. знаков), разбейте запрос:

– Сначала попросите описание рисков,

– затем – таблицу,

– потом – анализ различий,

– в конце – выводы и обобщение.

Prompt:

Продолжи предыдущий параграф, добавь таблицу по страховым программам, затем сделай краткий вывод. Используй академический стиль. Учитывай методику анализа рисков из файла образца написания аналогичной работы [отправь в GPT параграф, главу или всю книгу].

Почему это пособие – больше, чем просто методичка?

– Во-первых, оно построено не на абстрактной теме, а на глубоком прикладном кейсе, имеющем международную актуальность. Сопоставление китайских и российских страховых компаний в контексте медицинского туризма – это не просто тренд, а живая бизнес-проблема, с которой работают аналитики, стратеги, маркетологи и регуляторы.

– Во-вторых, все приведённые формулы, таблицы и схемы являются репрезентативными и воспроизводимыми. Они апробированы в рамках реального магистерского исследования и могут быть адаптированы под смежные темы: страхование выезжающих за рубеж, цифровизация андеррайтинга, развитие телемедицины, трансформация страховых продуктов в условиях глобальных рисков (пандемии, военные конфликты, санкции и др.).

– В-третьих, книга изначально писалась с учётом того, как модель GPT воспринимает структуру текста. Мы заложили в главы логические переходы, чёткие формулировки и воспроизводимые фрагменты, которые легко «читаются» языковой моделью и позволяют ей быстро активировать соответствующий формат генерации. В процессе длительного обучения GPT запомнила и приняла пользовательский опыт и теперь контекст книги является своеобразным «ключом», как только он попадает в GPT активируется память модели и она продолжает работать как эксперт, данная преференция дает нашим читателям заметное ускорение при написании исследовательских работ.