Машинное обучение в страховании: как ИИ и большие данные меняют подходы к оценке рисков и борьбе с мошенничеством
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я дата-сайентист в команде моделирования Росгосстраха. Страховые компании активно обращаются к технологиям машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ) для формирования тарифов, борьбы с мошенничеством, оптимизации различных процессов и улучшения качества обслуживания клиентов. В этом обзоре я хочу рассказать о том, как ML/ИИ трансформирует процессы в страховом секторе. Посмотрим, как технологии интегрируются в повседневную работу крупной страховой компании на примере нескольких характерных задач. Машинное обучение в страховой отрасли Согласитесь, что практически все люди в своей жизни сталкиваются с потребностью в страховании. Кто-то хочет застраховать новую машину, кто-то стремится защитить квартиру от залива, а кто-то – иметь подушку безопасности в случае проблем со здоровьем. Ключевой особенностью большинства неприятных событий является их принципиальная случайность, неожиданность. Страховой бизнес – одна из старейших областей, которая использует статистику и анализ данных как основу для своей деятельности. Исторически, в контексте страховой практики, соответствующий раздел математики называли актуарными расчетами. что происходит "за кулисами" страхования?
https://habr.com/ru/companies/rgs_it/articles/899140/
#машинное_обучение #искуственный_интеллект #страхование #каско #антифрод #мошенники #детекция_повреждений #распознавание_документов #клиентский_сервис #геоданные