Бесплатный фрагмент - Оценка страховых рисков в трансграничном медицинском туризме: пишем магистерскую диссертацию с GPT

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.

Это значит, что вы получаете не просто пособие, а «хак» к обученной ИИ среде, каждый фрагмент настоящего пособия играет роль «ключа» для быстрого запуска нужного массива знаний для анализа: аналитики, обзора литературы, расчёта, вывода, проектного обоснования или табличной интерпретации.

Мы стремились создать не просто сборник рекомендаций, а универсальный инструмент навигации по исследовательскому процессу. Благодаря ему вы сможете:

— структурировать тему ВКР на логические блоки;

— научиться правильно работать с источниками и рисками заимствований;

— воспроизводить академический стиль письма;

— эффективно использовать GPT как интеллектуального ассистента;

— повысить уверенность в проектных и аналитических решениях;

— и, что особенно важно — сэкономить время, которое часто уходит на бессистемные исправления, бесконечные итерации и догадки «а так ли правильно?».

Мы верим, что данное пособие будет полезно: студентам и магистрантам, готовящимся к защите; научным руководителям, курирующим работы по тематике страхования, медицины, международного туризма и управления рисками; преподавателям, формирующим курсы по аналитике, методологии, страховым продуктам; специалистам в страховом бизнесе, работающим с трансграничными клиентами и ищущим актуальные прикладные подходы.

Теперь у вас есть реальный шанс не просто написать работу — а сделать её качественно, осмысленно и результативно.

Вячеслав Мустакимов,

Мария Мустакимова

Глава 1. Методика скоростного написания магистерской диссертации с помощью ИИ

1.1. Постановка задачи, как превратить тему в управляемый ИИ-проект

Каждый магистрант сталкивается с задачей найти или сформулировать тему исследования так, чтобы можно было сразу приступить к работе и подключить в помощь искусственный интеллект (ИИ). Сформулированная тема должна быть не просто корректной, но и разбиваемой на сегменты главы, параграфы), которыми можно эффективно оперировать. Без этой декомпозиции ни один запрос к GPT не даст полного и точного результата. Формулировка темы «Оценка страховых рисков в трансграничном медицинском туризме: сравнительный анализ практик китайских и российских страховых компаний» кажется завершённой, но, чтобы GPT начал писать, нужна декомпозиция темы до 3—4 уровня. Тему необходимо превратить в цепочку рабочих блоков: что сравнивается, какие компании рассматриваются, какие риски изучаются, где цифровизация, где правовая база, а где оценка результата.

Чтобы объяснить магистрантам, как превратить общую формулировку в рабочий материал, используем таблицу 1. В ней показано, как правильно разложить тему на управляемые элементы для запросов к GPT. Эта декомпозиция и станет основой для написания качественных промптов.

Таблица 1 — Пример декомпозиции темы для подачи в GPT

Декомпозиция таблицы 1 — это наметка, а не руководство к действию, для каждой темы ВКР декомпозиция будет — индивидуальна. Пример декомпозиции темы до 3 уровня приведен ниже.

Глава 1. Теоретические основы оценки страховых рисков в трансграничном медицинском туризме

1.1. Сущность и особенности трансграничного медицинского туризма как объекта страхования

— Что включает в себя понятие «трансграничный медицинский туризм» в международной и китайской научной традиции?

— Какие направления и цели медицинского туризма преобладают в странах Азии и в России?

— Каковы правовые и организационные формы трансграничного медицинского туризма?

— Какие субъекты выступают страхователями и застрахованными в рамках медицинского туризма?

— В чем состоят риски, возникающие при трансграничном предоставлении медицинских услуг?

— Какова роль государства и частных организаций в регулировании трансграничного медицинского туризма?

— Какие модели туристско-медицинских кластеров применяются в Китае?

1.2. Страховые риски и механизмы их оценки в международной практике

— Что понимается под страховым риском в страховой теории и нормативных документах?

— Какие типы рисков наиболее характерны для трансграничного медицинского туризма?

— Как проводится идентификация, классификация и оценка страховых рисков в международной практике?

— Какие методы (вероятностные, экспертные, статистические) используются для оценки рисков?

— Какова специфика оценки медицинских и юридических рисков для иностранных пациентов?

— В чем отличие подходов к оценке рисков в системах государственного и частного страхования?

— Какие международные стандарты и рекомендации используются при страховании туристов и медицинских услуг?

1.3. Особенности страхования в сфере медицинского туризма: сравнительный правовой анализ России и Китая

— Какие нормативные акты регулируют медицинское страхование и туризм в России и Китае?

— Как устроена система обязательного и добровольного медицинского страхования в обеих странах?

— Какие страховые продукты предоставляются медицинским туристам?

— Какие особенности имеют китайские программы страхования при трансграничных поездках (Ping An, China Life)?

— Насколько развиты регуляторные механизмы по управлению страховыми случаями за рубежом?

— Каковы правовые гарантии пациентов в обеих странах?

— Какие положения международного права применимы в сфере трансграничного медицинского туризма?

Глава 2. Анализ практик оценки и управления страховыми рисками в трансграничном медицинском туризме

2.1. Анализ корпоративных стратегий Ping An и China Life по страхованию трансграничных пациентов

— Каковы масштабы и структура бизнеса в сфере медицинского страхования у Ping An и China Life?

— Какие страховые продукты ориентированы на международных клиентов?

— Как цифровые платформы используются для управления медицинскими рисками?

— Как реализуются программы ESG и KYC для иностранных пациентов?

— Какие технологии (AI, Big Data) применяются в андеррайтинге и управлении рисками?

— Как организовано взаимодействие со страховыми посредниками за рубежом?

— Какие кейсы трансграничного медицинского страхования реализованы компаниями?

2.2. Российская практика страхования в трансграничном медицинском туризме (на примере СберСтрахования и Ингосстраха)

— Какие страховые программы СберСтрахование и Ингосстрах предлагают для медицинских туристов?

— Насколько развиты каналы онлайн-продаж и сервисного сопровождения клиентов?

— Как обеспечивается защита прав застрахованных лиц при лечении за границей?

— В чем особенности оценки и ценообразования трансграничных страховых продуктов?

— Какие вызовы существуют при реализации программ трансграничного страхования (юр. споры, отказ в выплатах)?

— Каково влияние пандемии на развитие этих программ?

— Какие сравнительные преимущества и недостатки имеют российские страховщики по сравнению с китайскими?

2.3. Сравнительный анализ эффективности страховых моделей России и Китая

— Какие KPI используются для оценки эффективности медицинского страхования?

— Как соотносятся модели risk-based pricing в КНР и РФ?

— Каковы различия в андеррайтинге и актуарных подходах?

— Как используется клиентская аналитика в разработке страховых программ?

— Насколько интегрированы страховые экосистемы в медицинские сервисы?

— В чем заключаются институциональные барьеры трансграничного страхования в обеих странах?

— Какие выводы можно сделать из сравнения четырёх компаний по ключевым метрикам?

Глава 3. Рекомендации по совершенствованию управления страховыми рисками в трансграничном медицинском туризме

3.1. Концепция интеграции цифровых и правовых решений в трансграничном страховании

— Какие цифровые инструменты могут повысить точность оценки трансграничных рисков?

— Какую роль играют смарт-контракты и блокчейн в международных страховых операциях?

— Как возможно согласование юридических форматов страхования между РФ и КНР?

— Что такое «страховой паспорт пациента» и возможно ли его внедрение?

— Как реализовать защиту данных и соблюдение норм GDPR / китайского киберзаконодательства?

— Какие платформы для взаимодействия между пациентом, страховщиком и клиникой необходимы?

— Как обеспечить прозрачность страховых обязательств при трансграничных услугах?

3.2. Расчёт экономической эффективности предложенных решений

— Какие показатели использовать для оценки эффективности предложений?

— Как рассчитать снижение уровня страховых потерь за счёт цифровизации?

— Как соотнести инвестиции в платформенные решения с потенциальной рентабельностью?

— Насколько предложенные меры влияют на снижение регуляторных рисков?

— Какие модели оценки экономического эффекта использовать (NPV, ROI)?

— Как подтвердить применимость решений к конкретным компаниям?

— Какие риски связаны с реализацией инновационных инициатив?

3.3. Возможности апробации решений и рекомендации для ключевых участников рынка

— Как можно апробировать предложения в условиях российско-китайского взаимодействия?

— Какие изменения потребуются в нормативной базе?

— Какие KPI следует использовать для оценки внедрения?

— Какие платформенные партнёрства необходимы?

— Как адаптировать модель для разных регионов РФ и КНР?

— Кто должен выступать инициатором реализации предложений?

— Какие последствия имеет реализация модели для потребителей?

Если студент хочет получить от модели введение, отражающее как специфику проблемы, так и логическую постановку задачи, следует не просить модель написать просто «введение», а задать ей роль, направление и ограничение. Пример корректного промпта: создай введение ВКР по теме трансграничного медицинского туризма, выдели ключевую проблему — отсутствие единых страховых механизмов в России и Китае, укажи цель — формирование рекомендаций для оптимизации моделей страхования, впиши ссылку на Ping An и China Life, объём до 6000 знаков, стиль — научный, без списков.

Другой пример. Необходимо задать ИИ-ассистенту подготовку обоснования объекта и предмета. Тогда формулировка будет следующей. Определи объект — трансграничные страховые отношения в медтуризме, предмет — подходы к оценке рисков страховыми компаниями РФ и КНР, добавь пояснение, как цифровизация влияет на распределение рисков.

Опыт показывает, что при генерации текста целиком по теме без чёткого разделения модели часто объединяют несвязанные блоки, нарушая структуру. Чтобы избежать этого, каждый компонент темы лучше оформлять как отдельный промпт. Так, запрос о правовом сравнении между РФ и КНР стоит задавать в следующем виде. Напиши фрагмент магистерской диссертации о различиях в правовом регулировании страхования трансграничных медицинских услуг в России и Китае. Обрати внимание на законы КНР о медицинском туризме и ФЗ-326 в РФ, дай ссылки и используй научный стиль.

Таким способом тема превращается в последовательность задач, которые можно точно сформулировать и направить модели. ИИ здесь работает как помощник, но качество его работы зависит от точности исходной задачи. Декомпозиция темы, как показано в таблице, помогает магистранту шаг за шагом получить каждый компонент своей диссертации без хаоса, с сохранением логики, академической стилистики и связности разделов.

После выполнения первичной декомпозиции темы и задания направлений анализа следующим шагом становится формулировка целей и задач, которые будут встроены в текст и одновременно послужат опорными точками для будущих промптов. Цель должна быть формулирована не обобщённо, а операционализирована — с чёткой привязкой к действующим страховым практикам, странам, технологиям и ожидаемому эффекту. Например, если используется формулировка «целью исследования является разработка рекомендаций по оптимизации страхования в трансграничном медицинском туризме», то её необходимо сопровождать детализацией в виде задач: провести нормативный анализ, описать риски, рассчитать экономическую эффективность, выявить цифровые решения и оценить сравнительные преимущества моделей Китая и России.

Такие задачи легко превратить в управляемые блоки запросов для GPT. Ниже представлена обобщающая таблица 2, где цель и задачи переработаны в вид, максимально пригодный для подачи в ИИ.

Таблица 2 — Примеры формулировок целей и задач для использования в GPT

Для того чтобы GPT не создавал шаблонные конструкции, магистранту важно управлять контекстом генерации. Под контекстом в данном случае понимается последовательная подача сегментов, каждый из которых формируется на основе готовой формулировки задачи. Например, сначала формулируется «определи ключевые риски в трансграничной медицине, приведи конкретные примеры и классификацию», затем отдельно запрашивается «сопоставь риски, характерные для Китая и России, и объясни причины различий».

Один из эффективных подходов — задать модельной системе инструкцию в виде композиции действий. Пример. Тебе необходимо подготовить блок магистерской диссертации по теме цифровой трансформации страхования. Распиши роль цифровых платформ в Китае (например, Ping An Health), сравни с аналогами в РФ, сделай вывод о различии в уровнях цифровизации. Объём — 2000 знаков, стиль — академический, с встраиванием ссылок на годовые отчёты.

При разработке гипотезы магистрант может опираться на выявленные противоречия в юридической и организационной практике. Например, в Китае страхование трансграничных пациентов включено в государственную стратегию, в то время как в России подобные модели фрагментарны и зависят от инициативы отдельных компаний. На этом основании формулируется гипотеза: системная цифровизация страховых платформ и наличие правового механизма государственного уровня положительно влияют на снижение страховых рисков и расширение охвата трансграничных пациентов.

Для закрепления логики можно использовать следующий промпт: напиши текст, в котором изложена гипотеза о зависимости эффективности трансграничного страхования от уровня цифровизации и правового сопровождения, сравни подходы Китая и РФ, приведи вывод о различии в результатах страховых моделей.

Важным моментом является привязка формулировок к тем структурам, которые позже войдут в каждую из глав диссертации. Например, параграф 1.1 в Главе 1 начинается с описания медицинского туризма как объекта страхования. Он может быть получен по промпту: создай связный теоретический фрагмент на тему трансграничного медицинского туризма, объясни, почему он требует отдельной страховой системы, приведи правовые аспекты и различия по странам, включи примеры юридической неоднозначности.

Таким образом, первая глава выстраивается на последовательной генерации блоков, заданных задачами, каждая из которых декомпозирована и перенесена в структуру промпта. Это даёт возможность управлять содержанием, точно контролировать стиль, объём, плотность ссылок и оригинальность. Студент получает текст, не нуждающийся в полной переписке, а только в вычитке и частичном редактировании с целью индивидуализации.

Следует напомнить, что источником качественных промптов-инструкций для ИИ выступает методическое пособие ВУЗа, например для написания «Реферата» можно использовать файл с готовой работой и следующий методический посыл:

Напиши реферат, используй файл, и методические требования:

Реферат представляет собой краткое изложение КР (КП) или ВКР.

Реферат размещается на отдельном листе (странице). Реферат ВКР выполняется на русском и иностранном языках. Рекомендуемый средний объем реферата — 850 печатных знаков. Объем реферата не должен превышать одной страницы.

В качестве заголовка записывается слово «Реферат» (для реферата на иностранном языке — соответствующий иностранный термин).

Реферат должен содержать:

— сведения об объеме КР (КП) или ВКР (количестве страниц), количестве иллюстраций, таблиц, приложений, использованных источниках, графическом материале;

— перечень ключевых слов;

— текст реферата.

Перечень ключевых слов должен включать от 5 до 15 слов или словосочетаний, которые в наибольшей мере характеризуют содержание КР (КП) или ВКР и обеспечивают возможность информационного поиска. Ключевые слова приводятся в именительном падеже и записываются строчными буквами основного шрифта КР (КП) или ВКР в строку через запятую.

Реферат должен иметь следующую структуру:

— объект исследования или разработки;

— цель работы;

— метод или методология проведения работы (исследования), аппаратура;

— полученные результаты и их новизна;

— основные конструктивные, технологические и технико-эксплуатационные характеристики;

— степень внедрения;

— рекомендации или итоги внедрения результатов работы;

— область применения;

— общественно-социальная значимость, экономическая или иная эффективность работы;

— прогнозные предположения о развитии объекта исследования (разработки);

— дополнительные сведения (особенности выполнения и оформления работы и т.п.).

Если КР (КП) или ВКР не содержит сведений по какой-либо из перечисленных структурных частей реферата, данная часть опускается, при этом последовательность изложения сохраняется.

Изложение материала в реферате должно быть кратким, точным и соответствовать требованиям ГОСТ 7.9. Сложных грамматических оборотов следует избегать.

Напиши введение к магистерской диссертации на тему «Оценка страховых рисков в трансграничном медицинском туризме: сравнительный анализ практик китайских и российских страховых компаний (на примере Ping An, China Life, СберСтрахования и Ингосстраха)». Следуй логике структуры введения и инструкции, укажи актуальность темы, объект, предмет, цель, 3 задачи, гипотезу, методы, научную новизну, значимость, обзор структуры работы. Язык — научный, стиль — академический, объём — до 5 страниц.

Таблица 3 — Логика структуры введения и инструкции для GPT

Пример введения, согласно инструкции:

Введение

Рынок медицинского туризма вступил в фазу пространственной экспансии, сопровождаемой перемещением потока пациентов через границы государств. Нарастающее перемещение лиц с целью получения специализированной медицинской помощи за пределами страны проживания активизировало развитие сопутствующих сфер. Среди них особое место занимает страхование как механизм перераспределения рисков и гарантийной поддержки. В трансграничной медицинской среде набирает силу необходимость включения страховых механизмов в инфраструктуру международной медицинской мобильности.

Актуальность работы определяется сразу несколькими обстоятельствами. Во-первых, наблюдается рост интереса к медицинским услугам за рубежом как со стороны граждан Российской Федерации, так и жителей стран Азиатско-Тихоокеанского региона, включая Китайскую Народную Республику. Во-вторых, трансграничный характер медицинской помощи порождает многочисленные риски, включая неопределённость правового поля, различия в стандартах диагностики и лечения, осложнённую процедуру разрешения споров и защиту прав пациента. В-третьих, существующие системы страхования в России и Китае демонстрируют неоднородность и разный уровень зрелости страховых продуктов, охватывающих трансграничные медицинские услуги. Сравнительная перспектива представляется особенно значимой на фоне активизации цифровизации страховых операций, стремления компаний Ping An и China Life к формированию замкнутых экосистем в области здравоохранения и стремления российских игроков — СберСтрахования и Ингосстраха — к адаптации зарубежных моделей в местный контекст. Страхование в международном медицинском туризме требует институциональной настройки, детальной классификации рисков и анализа эффективности реализуемых решений. Оценка рисковых компонентов и практик страховых компаний приобретает приоритетное значение, учитывая растущий запрос на безопасность, прогнозируемость и экономическую защиту трансграничного медицинского потребления.

Цель работы заключается в формировании рекомендаций по оптимизации управления страховыми рисками в трансграничном медицинском туризме на основе анализа практик китайских и российских страховых компаний и оценки их эффективности.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— исследовать специфику трансграничного медицинского туризма как объекта страхования и установить его институциональные параметры в России и КНР;

— изучить типологию страховых рисков и определить механизмы их оценки в международной практике, включая цифровые и правовые компоненты;

— выявить особенности правового регулирования страхования в сфере медицинского туризма в России и Китае;

— проанализировать корпоративные подходы Ping An и China Life к страхованию трансграничных медицинских услуг;

— проанализировать опыт СберСтрахования и Ингосстраха в предоставлении страховой защиты пациентам, направляющимся на лечение за рубеж;

— сравнить эффективность страховых моделей России и Китая с точки зрения цифровизации, управления рисками и экономической результативности;

— разработать предложения по интеграции цифровых и правовых решений в трансграничное медицинское страхование;

— обосновать экономическую эффективность предложений и определить условия их апробации на уровне компаний и регуляторов.

Объект исследования — страховые отношения в трансграничном медицинском туризме.

Предмет исследования — организационные, правовые и экономические механизмы оценки и управления страховыми рисками при оказании медицинской помощи гражданам за пределами страны постоянного проживания.

Методологическую основу составили методы системного анализа, институционального сопоставления, сравнительного права, а также методы экспертных оценок и анализа финансовой отчётности. Использован аппарат функционально-структурного подхода к анализу рисков и инструментов их страховой компенсации, методики оценки эффективности цифровых решений в страховании, а также элементы факторного анализа и моделирования.

Теоретическую базу исследования составили четыре основные группы источников. В первую группу вошли работы, посвящённые рискам в медицинском туризме и их классификации: исследования П. И. Ананченковой [18, С. 789–793], В. А. Бахтина [20, С. 47–48], Г. Д. Брюхановой [21, С. 41–42], А. И. Чистобаева [28, С. 172–182], Н. Н. Седовой [43]. Вторая группа представлена публикациями по страхованию трансграничных медицинских услуг и цифровым механизмам регулирования рисков: статьи Се С. и Ван В. [41, С. 217–221], Чжан С. и Котлобовского И. Б. [48, С. 30–40], Ли Т. [34, С. 45–51], Лю Х. [35, С. 11–16], Цай Ю. [25, С. 92–98]. Третья группа охватывает российский опыт и его сопоставление с зарубежной практикой: исследования Р. А. Умярова [45, С. 61–69], Д. В. Терентьевой [44, С. 1226–1231], Г. Д. Брюхановой [22, С. 4–13], О. Г. Марченко [37, С. 462], а также работы, посвящённые медицинским кластерам и цифровой инфраструктуре. Четвёртая группа включает официальные документы и отчётные материалы страховых компаний: годовой отчёт Ping An [64], отчёты по устойчивому развитию China Life [67], законодательные акты России и КНР в области страхования и туризма [11–16].

Структура работы включает введение, три главы, заключение, список использованных источников и приложения. В первой главе рассмотрены теоретико-методологические основы оценки страховых рисков в трансграничном медицинском туризме. Вторая глава посвящена анализу практик управления страховыми рисками в китайских и российских страховых компаниях, включая стратегический и цифровой аспекты. Третья глава содержит предложения по оптимизации управления рисками, расчёт экономического эффекта и сценарии внедрения решений в условиях трансграничного медицинского взаимодействия.

1.2. Подготовка источников: как собрать релевантную базу и обеспечить достоверность

Скорость подготовки магистерской диссертации зависит не столько от навыков формулировки, сколько от качества базы источников, на которую опирается исследователь. При этом студенты совершают одну и ту же ошибку: либо ограничиваются «поиском в Google», либо не могут отделить вымышленные источники от проверенных. В наших занятиях с магистрантами приоритет всегда отдаётся формированию библиографического ядра из научных и официальных публикаций, при этом работа с ИИ-моделью строится на управлении запросом и контроле результата. Мы рекомендуем формировать список источников в параллельной связке: сбор публикаций вручную и обработка списка посредством ИИ с последующей верификацией (фактческинг).

Перед тем как задать GPT генерацию источников с использованием достоверных источников, необходимо подготовить фильтры, без которых модель будет использовать неактуальные или несуществующие данные. Фильтрация производится по году публикации, типу источника, языку, стране и принадлежности к научной системе. Например, нельзя просить GPT просто «собрать список литературы по медицинскому туризму» — модель выдаст смесь англоязычных и устаревших ссылок, включая несуществующие. Следует формулировать задание через структурированные условия: «Собери список научных и официальных источников по трансграничному медицинскому страхованию, опубликованных после 2020 года, с фокусом на КНР и РФ, опубликованных на сайте […] включи авторов, год, язык, оформи по ГОСТ».

Чтобы научить студентов не только находить, но и правильно структурировать литературу, мы предлагаем использовать следующую схему. Все источники делятся на четыре группы: научные статьи (включая Scopus и РИНЦ), официальные документы (законодательство, стратегии, годовые отчёты), аналитика страховых компаний и межстрановые сравнительные обзоры. Именно в этой логике были собраны источники в уже готовой диссертации по теме страхования в трансграничной медицине.

Ниже представлена таблица 4, которая демонстрирует, как выстроить промпт и распределить ожидаемые источники по группам. Это позволяет зафиксировать структуру поиска и упростить верификацию библиографии.

Таблица 4 — Структура промпта и классификация источников

Правильно сформулированный промпт исключает дублирование и гарантирует релевантность. Пример рабочей команды для GPT: сформируй список из 20 источников, посвящённых трансграничному медицинскому страхованию в РФ и КНР, включи англоязычные и русскоязычные научные статьи, законодательные документы и отчёты страховых компаний. Укажи авторов, название, год и источник публикации. Не выдумывай ссылки, используй только достоверные источники. Оформи по ГОСТ Р 7.0.100–2018.

Пример списка литературы:

Нормативно-правовые акты

1. Конституция Российской Федерации [Электронный ресурс] // Система «Консультант плюс». — Режим доступа: http://www.consultant.ru/ (дата обращения: 27.04.2015).

2. Федеральный закон от 06.10.2003 №131 ФЗ «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации» [Электронный ресурс] // Система «Консультант плюс». — Режим доступа: http://www.consultant.ru/popular/selfgovernment/ (дата обращения: 27.04.2015).

3. Федеральный закон от 28.06.2014 №172 ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» [Электронный ресурс] // Система «Консультант плюс». — Режим доступа: http://base.consultant.ru/ (дата обращения: 27.04.2015).

4. Федеральный закон «Об организации страхового дела в Российской Федерации» [Электронный ресурс] // Система «Консультант плюс». — Режим доступа: https://www.consultant.ru (дата обращения: 17.07.2025).

5. Федеральный закон «Об обязательном медицинском страховании в Российской Федерации» [Электронный ресурс] // Система «Консультант плюс». — Режим доступа: https://www.consultant.ru (дата обращения: 17.07.2025).

6. Федеральный закон «Об обязательном социальном страховании на случай временной нетрудоспособности и в связи с материнством» [Электронный ресурс] // Система «Консультант плюс». — Режим доступа: https://www.consultant.ru (дата обращения: 17.07.2025).

7. Федеральный закон «Об обязательном социальном страховании от несчастных случаев на производстве и профессиональных заболеваний» [Электронный ресурс] // Система «Консультант плюс». — Режим доступа: https://www.consultant.ru (дата обращения: 17.07.2025).

8. Федеральный закон «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств» [Электронный ресурс] // Система «Консультант плюс». — Режим доступа: https://www.consultant.ru (дата обращения: 17.07.2025).

9. Федеральный закон «Об обязательном страховании гражданской ответственности перевозчика» [Электронный ресурс] // Система «Консультант плюс». — Режим доступа: https://www.consultant.ru (дата обращения: 17.07.2025).

10. Федеральный закон «О страховании вкладов в банках» [Электронный ресурс] // Система «Консультант плюс». — Режим доступа: https://www.consultant.ru (дата обращения: 17.07.2025).

11. Закон «Туристическое право КНР»; туристический закон КНР) [Электронный ресурс] // Сайт gov.cn. — Режим доступа: https://www.gov.cn/flfg/2013 04/25/content_2390945.htm (дата обращения: 17.07.2025). Закон принят 25 апреля 2013 г., вступил в силу 1 октября 2013 г.

12. Руководящие указания по развитию медицинского туризма [Электронный ресурс] // Сайт nhc.gov.cn. — Режим доступа: http://www.nhc.gov.cn (дата обращения: 17.07.2025).

13. Пятилетний план развития туризма [Электронный ресурс] // Сайт gov.cn. — Режим доступа: http://www.gov.cn (дата обращения: 17.07.2025).

14. План «Здоровый Китай 2030» [Электронный ресурс] // Сайт gov.cn. — Режим доступа: http://www.gov.cn (дата обращения: 17.07.2025).

15. Регламент здравоохранения Шанхая (трансграничный медицинский туризм) [Электронный ресурс] // Сайт sh.gov.cn. — Режим доступа: http://www.sh.gov.cn (дата обращения: 17.07.2025).

16. Методика регулирования здравоохранительного страхования [Электронный ресурс] // Сайт moj.gov.cn. — Опубликована Комиссией по банковскому и страхованию Китая 13 ноября 2019 г. (Комиссия 2019 г. №3), вступила в силу 1 декабря 2019. — Режим доступа: https://www.gov.cn (дата обращения: 17.07.2025).

Литература

17. Амлаев К. Р. Медицинский туризм: что волнует потенциального пациента (обзор зарубежных публикаций) // Ремедиум. — 2024. — Т. 28. — №2. — С. 130–133.

18. Ананченкова П. И. Проблема рисков в медицинском туризме (обзор литературы) // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. — 2023. — Т. 31. — № S1. — С. 789–793.

19. Ананченкова П. И., Тонконог В. В., Тимченко Т. Н. Аптечный туризм. Часть 2: запреты, ограничения и риски при ввозе лекарственных средств в Российскую Федерацию физическими лицами // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. — 2023. — Т. 31. — №2. — С. 185–194.

20. Бахтин В. А., Минасян Л. А., Седова Н. Н. Мотивации и риски медицинского туризма // Актуальные проблемы науки и техники: материалы Всероссийской научно-практической конференции. — Ростов-на-Дону, 2022. — С. 47–48.

21. Брюханова Г. Д., Городин В. Н., Давыдова М. А. Международный медицинский туризм: эпидемиологические риски заноса устойчивых к противомикробным препаратам бактерий въездными пациентами // Инфекционные болезни в современном мире: эволюция, текущие и будущие угрозы: сб. трудов XVII Всерос. конгресса по инфекционным болезням им. акад. В. И. Покровского. — Москва, 2025. — С. 41–42.

22. Брюханова Г. Д., Романова Г. М., Городин В. Н., Даутова Е. В. Анализ текущего состояния мирового общественного здоровья в целях актуализации прогнозирования развития рынка лечебно-оздоровительного туризма // Профессорский журнал. Серия: Рекреация и туризм. — 2021. — №3 (11). — С. 4–13.

23. Ван В. Цифровизация китайского страхового рынка в условиях цифровой экономики // Цифровая экономика: тренды и перспективы трансформации бизнеса: материалы VIII Межфак. науч.-практ. конф. — Москва, 2024. — С. 32–35.

24. Ван И. Сравнительный анализ развития финансово-технологического рынка в Китае // Новое поколение: достижения и результаты молодых ученых: сб. науч. трудов XIII Междунар. науч.-практ. конф. — Санкт-Петербург, 2024. — С. 60–64.

25. Верезубова Т. А., Цай Ю. Цифровая экономика как драйвер китайского страхового рынка в условиях всемирной пандемии // Вестник Белорусского государственного экономического университета. — 2021. — №5 (148). — С. 92–98.

26. Волчок Ю. А. Анализ тенденций и перспектив развития медицинского туризма в Израиле с элементами познавательного туризма // Образовательный туризм в школе и вузе: сб. статей по материалам VII научно-практической конференции. — Москва, 2021. — С. 86–91.

27. Газизова А. М. Предупреждение банкротства страховых предприятий в Китайской Народной Республике // Закон и право. — 2024. — №11. — С. 146–152.

28. Грудцын Н. А., Чистобаев А. И. Формирование медико-туристических кластеров в территориальной структуре сферы здоровьесбережения: вопросы методологии и методики // Географический вестник. — 2023. — №4 (67). — С. 172–182.

29. Гун Х., Васюкова Л. К. Цифровая трансформация формирует новые возможности для страхового рынка Китая // Трансграничные рынки товаров и услуг: проблемы исследования: сб. материалов IV Междунар. науч.-практ. конф. — Владивосток, 2021. — С. 159–160.

30. Завьялова П. И. Система и особенности страховых рисков // Тенденции частноправового и публично-правового взаимодействия: сб. статей по материалам междунар. науч.-практ. конф. — Санкт-Петербург, 2023. — С. 80–85.

31. Зобова Е. В., Яковлева Л. А., Шевяков А. Ю. Страхование туристских рисков в России // Социально-экономические явления и процессы. — 2016. — Т. 11. — №5. — С. 17–24. (включён как теоретико-методологический источник по страхованию туристов)

32. Ильина И. В. Роль медицинского туризма в комплексной реабилитации граждан Беларуси и России // Вопросы организации и информатизации здравоохранения. — 2022. — № S1. — С. 151–158.

33. Кириллова Н. В., Крутова Л. С., Го Т., Чжан С., Тянь Ц. Современные исследования китайского страхового рынка // Страховое дело. — 2023. — №12 (369). — С. 35–46.

34. Ли Т. Уроки пандемии и прогнозы развития: будущее страхования в Китае // Современная модель развития страхового рынка: приоритеты и возможности: сб. трудов XXIII Междунар. науч.-практ. конф. — Санкт-Петербург, 2022. — С. 45–51.

35. Лю Х. Проблемы и перспективы развития системы медицинского страхования в Китае // Тренды и управление. — 2020. — №2. — С. 11–16.

36. Макаренко Е. А. Основные проблемы развития страхования в России туристов из стран с безвизовым режимом // Интеграция туризма в экономическую систему региона: перспективы и барьеры: материалы II Международной научно-практической конференции. — Орёл, 2020. — С. 42–47.

37. Марченко О. Г. Мировой медицинский туризм смещается в страны АТР: аналитический обзор // Современные проблемы науки и образования. — 2013. — №6. — С. 462. (исключение из правила 2020+ — включён как уникальный аналитический обзор, не имеющий современного дубликата)

38. Оборин М. С. Цифровая трансформация процесса оказания лечебно-оздоровительных услуг // Сервис в России и за рубежом. — 2022. — Т. 16. — №3 (100). — С. 113–120.

39. Савельева О. В. Разработка перспективной модели социального взаимодействия в сфере международного медицинского туризма (на примере ГКБ им. С. П. Боткина) // New Science Generation: сб. статей междунар. науч.-практ. конф. — 2019. — С. 168–182.

40. Се С. Китайское интернет-страхование в эпоху цифровой экономики // ЦИТИСЭ. — 2020. — №2 (24). — С. 406–418.

41. Се С., Ван В. Развитие страхового посредничества в контексте цифровой экономики // Современная модель развития страхового рынка: приоритеты и возможности: сб. трудов XXIII Междунар. науч.-практ. конф. — Санкт-Петербург, 2022. — С. 217–221.

42. Се С., Чжоу Я., Се С. Цифровые факторы экономики в развитии страховых компаний Китая // Азимут научных исследований: экономика и управление. — 2020. — Т. 9. — №4 (33). — С. 327–332.

43. Седова Н. Н., Щекин Г. Ю. Медицинский туризм: история, теория, практика. 2-е изд., доп. — Волгоград, 2017. — 298 с.

44. Терентьева Д. В., Ян Я., Кузнецова Н. П. Экосистемные финансовые конгломераты как фактор развития российской экономики. Пример Китайской Народной Республики: компания Ping An Group // Седьмой международный экономический симпозиум — 2023: материалы международных научных конференций. — Санкт-Петербург, 2023. — С. 1226–1231.

45. Умяров Р. А., Валиев Р. Н. Страхование в туризме: специфические участники и экономический эффект // Проблемы и перспективы развития туризма в Российской Федерации: сб. науч. трудов. — Симферополь, 2020. — С. 61–69.

46. Фаизова А. А., Сяохэ С., Вэньтао В. Оптимизация системы страховой защиты имущества населения: опыт Китая и возможности для России // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. — 2022. — Т. 38. — №4. — С. 515–531.

47. Чернышев Е. В., Калиниченко В. И. Интеграционная модель управления рисками в области медицинского туризма и экспорта медицинских услуг в условиях VUCA-реальности // Менеджмент качества в медицине. — 2024. — №1. — С. 71–75.

48. Чжан С., Котлобовский И. Б. Визуализация сетевого позиционирования цифровой страховой экосистемы Китая // Страховое дело. — 2022. — №8 (353). — С. 30–40.

49. Чистобаев А. И., Семенова З. А., Грудцын Н. А. Медицинский и оздоровительный туризм: учебник. — М.: Русайнс, 2024. — 248 с.

50. Шэн Ш., Герасименко В. В. Исследование влияния технологий цифрового страхования на поведение потребителей на основе модели ЕТПИТ // Научный аспект. — 2024. — Т. 11. — №4. — С. 1356–1366.

51. Щекин Г. Ю., Реймер М. В., Иванов К. В. Regional opportunities and ethical risks of medical tourism (on the example of the Volgograd region) // Bioethics. — 2021. — №2 (28). — С. 39–42.

52. Янь Ю., Ульянова Н. В. Сравнительный анализ развития бухгалтерского учета в китайских и российских страховых организациях и внедрение МСФО 17 в рамках международной конвергенции // Дискуссия. — 2024. — №6 (127). — С. 103–113.

53. China Life Insurance Company Limited. Sustainability Report 2023 [Electronic resource]. — Beijing: China Life, 2024. — URL: https://www.chinalife.com.cn (дата обращения: 17.07.2025).

54. Liang S. Research on performance of M&A based on DEA: a case study of China Ping An Group M&A of Shenzhen Development Bank // Economics and Management. — 2017. — №4 (138). — P. 79–84. (включено как уникальный англоязычный кейс Ping An)

55. Lin, Y., Chen, Y. & Zheng, W. Risk-based pricing strategies for private health insurance in China: lessons from Ping An Health // Journal of Risk and Insurance. — 2024. — Vol. 91, No. 1. — P. 110–126.

56. Liu, L. & Hu, X. Cross-border healthcare and insurance coverage: comparative experience from the Asia-Pacific region // International Journal of Environmental Research and Public Health. — 2023. — Vol. 20, No. 8. — P. 5512–5527.

57. Ping An Insurance (Group) Company of China. Annual Report 2023 [Electronic resource]. — Shenzhen: Ping An Group, 2024. — URL: https://group.pingan.com (дата обращения: 17.07.2025).

58. Tokhirov E. T. Medical tourism as one of the developing types of tourism // Современная наука и образование в эпоху глобальной трансформации: монография / под ред. Арсеньева Ю. Н. и др. — Петрозаводск, 2022. — С. 152–168.

59. Wang W. Modern digital technology in China’s insurance industry // Tomsk State University Journal of Economics. — 2021. — №55. — P. 148–165.

60. Wu, J., Li, S. & Zhang, Y. Ping An’s digital healthcare ecosystem: from insurance to integrated health services // Asia Pacific Journal of Health Management. — 2022. — Vol. 17, No. 4. — P. 345–358.

61. Xiaohe X. Digital transformation trends of China’s insurance industry after the COVID-19 pandemic // Tomsk State University Journal of Economics. — 2021. — №54. — P. 228–238.

62. Zhang, Y. & Li, H. Medical tourism, insurance portability, and financial risk protection in East Asia // Global Health Action. — 2021. — Vol. 14, No. 1. — P. 189–202.

Zhou, X., Wang, H. & Liang, R. China’s health insurance reform and its impact on cross-border medical tourism // The Lancet Regional Health — Western Pacific. — 2022. — Vol. 23. — P. 487.

Электронные ресурсы

63. Федеральная служба государственной статистики России (Росстат). Официальный сайт [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru (дата обращения: 03.05.2025).

64. Ping An Group — Annual Report 2023 [Электронный ресурс] // Сайт pingan.cn. — Режим доступа: http://www.pingan.cn (дата обращения: 17.07.2025).

65. Ping An Group — Sustainability Report 2023 [Электронный ресурс] // Сайт responsibilityreports.com. — Режим доступа: http://www.responsibilityreports.com (дата обращения: 17.07.2025).

66. China Life Insurance Company — Annual Report 2023 [Электронный ресурс] // Сайт chinalife.com.sg. — Режим доступа: http://www.chinalife.com.sg (дата обращения: 17.07.2025).

67. China Life ESG/Responsibility Report 2023 [Электронный ресурс] // Сайт responsibilityreports.com. — Режим доступа: http://www.responsibilityreports.com (дата обращения: 17.07.2025).

68. China Life (Mainland) — Annual Report 2023 [Электронный ресурс] // Сайт e chinalife.com (PDF). — Режим доступа: http://www.e-chinalife.com (дата обращения: 17.07.2025).

После генерации списка требуется вручную проверить наличие каждой публикации. Это можно сделать через eLIBRARY, сайт CNKI или поисковые системы самих страховых компаний. Удобнее всего загружать названия из GPT в Excel и ставить метку «проверено» после каждой записи. При выявлении вымышленных ссылок сразу формируется обратный промпт: приведи другие публикации по той же теме, опубликованные после 2022 года, без выдуманных ссылок, только из Scopus или официальных источников.

Таким образом, ИИ выступает не только в роли ассистента, но и как фильтр-помощник, который позволяет ускорить первичный сбор, а студент фокусируется на верификации и адаптации. Одна из наиболее эффективных стратегий — получить сначала черновой список в 30–35 источников, затем вручную отобрать 20 достоверных, исключив повторы, статьи без авторов и непроверяемые ссылки. При этом мы настоятельно рекомендуем фиксировать каждый отобранный источник сразу в оформленном виде. Это избавляет от дополнительной редакторской работы в финальной части диссертации.

Правильная работа с источниками невозможна без учёта требований к их оформлению. Подавляющее большинство студентов не владеет ГОСТ Р 7.0.100–2018 в полной мере, что снижает качество всей диссертации даже при хорошем содержании. С помощью GPT можно не только собрать список источников, но и автоматически преобразовать его в корректное библиографическое описание, исходя из требованиям к типам публикаций, например к описанию статей, НПА, монографий). Мы рекомендуем формулировать задание модели в форме уточнённого запроса, в котором указывается: количество записей, языковая принадлежность, год, тип источника и формат оформления. Например, подготовь список из 20 источников после 2020 года по теме трансграничного медицинского страхования, 10 на русском и 10 на английском языке, укажи авторов, заголовки, тип издания, город, год и оформи по ГОСТ.

Чтобы избежать дублирования, рекомендуется задать следующую инструкцию. Не повторяй источники, если они уже были упомянуты ранее. Учитывай, что список должен включать как научные статьи, так и отчётные документы страховых компаний. Проверь на наличие вымышленных ссылок. Такой промпт помогает сократить количество непроверяемых публикаций и сразу исключить пересечения.

Проверка источников (фактчекинг) — отдельный этап, который должен сопровождаться документальным подтверждением. Мы советуем ввести рабочую таблицу, где каждый источник проходит через фильтры: наличие в открытых базах, соответствие тематике, формат документа и язык. Это позволяет студенту не запутаться при переходе к финальному оформлению списка литературы. Ниже представлена модель, таблица 5, которую мы внедрили в практику магистерских курсов.

Таблица 5 — Карта верификации источников для магистерской диссертации

В ряде случаев GPT может предложить источники, оформленные формально верно, но отсутствующие в реальных базах. Это легко проверяется при помощи поиска по названию и автору. Студенту следует избегать безусловного копирования и перед включением источника в работу обязательно выполнить проверку вручную.

Следующий ключевой этап — очистка от дублирующих записей. Часто студенты используют две разные ссылки на один и тот же документ: одну — с англоязычного сайта, вторую — с российского агрегатора. Такие повторы нужно объединять в одну позицию и оформлять по ГОСТ, указывая оригинальный язык, издательство, год и тип носителя (электронный ресурс, бумажное издание). В случае с англоязычными публикациями важно указать источник доступа, дату обращения и обязательно сохранить на локальный диск файл PDF, чтобы иметь доказательство наличия источника при защите.

Для ускорения процесса используется следующий приём. После первичной верификации всей библиографии, студенту следует скопировать весь список в GPT и попросить переформатировать его в соответствии с ГОСТ, с учётом языков, дат и структурных элементов. Пример промпта: приведи список из 20 источников в формате ГОСТ Р 7.0.100–2018, оформи русские и английские источники отдельно, следи за пунктуацией, не используй вымышленные данные.

Такой подход, соединяющий ручную проверку и машинную обработку, позволяет студенту получить корректный, структурированный и достоверный список, который выдерживает формальные требования при любой проверке. Библиография становится не приложением, а полноправным элементом академического исследования, подтверждающим глубину, релевантность и новизну темы. А самое главное — этот этап занимает не недели, а считаные часы при правильной настройке модели и наличии инструкции.

1.3. Генерация текста: создание черновиков глав и параграфов по структуре ВКР

Наиболее трудоёмкий этап при работе над магистерской диссертацией — это подготовка текстов глав и параграфов. Магистрант часто теряет время, пытаясь подобрать источники копи-паста, формулировки или выдержать академический стиль. Искусственный интеллект, при правильной настройке, решает эту проблему не за счёт копирования готового материала, а через структурированную генерацию черновиков, которые легко редактируются вручную. Для этого необходимо заранее выстроить декомпозиционную структуру каждой главы и определить параметры подачи: стиль, объём, тематику, источники и форматирование.

В работе с GPT структура всей ВКР подаётся через серию запросов, каждый из которых соответствует одному параграфу. Мы рекомендуем использовать метод деления «по 4—6000 знаков», который позволяет генерировать текст постепенно, с сохранением логической связности и формата. При этом каждый параграф разбивается на две или три части, внутри которых заранее определены смысловые блоки: определение, анализ, сравнение, пример, вывод. Такая логика лежала в основе текста диссертации по трансграничному страхованию, где каждый параграф имеет внутреннюю микроструктуру.

Ниже показано, как выстроить связку: параграф — его содержание — рабочий промпт для генерации.

Таблица 6 — Структура параграфов ВКР и соответствующие GPT-запросы