Ведущий российский страховщик (название не раскрыто): ML-модели оценивают вероятность страхового случая и помогают назначать премии

Финансы и страхование · Безопасность и управление рисками

Что внедрили

Страховщик применяет модели машинного обучения для оценки вероятности страхового случая по данным о клиентах, их поведении, истории страховых случаев и внешних факторах.

Название страховщика и показатели точности или экономического эффекта не приведены; источник упоминает XGBoost и LightGBM как используемые типы моделей.

Задачи

оценка страховых рисков; прогнозирование страховых случаев; расчёт страховых премий; градиентный бустинг; XGBoost; LightGBM

Параметры внедрения

Компания

Ведущий российский страховщик (название не раскрыто)

Отрасль

Финансы и страхование

Процессы

Безопасность и управление рисками

Сроки

Не указаны

Стоимость

Не раскрыта

Источники