Другое

Машинное обучение в страховой компании: основные задачи

Lorem ipsum dolor

Машинное обучение в страховании служит для автоматизации рутинных задач. Выполнение таких задач требует немало человеческих трудочасов. Программировать обычным способом не вариант, потому что в страховании присутствует огромное количество переменных при ведении расчетов.

Машинное обучение и искусственный интеллект постепенно становятся не просто новомодной тенденцией, а традиционным решением для многих сфер человеческой жизни, например:

  • область интеллектуальных приложений;

  • коммерческие решения;

  • работа с большими данными;

  • научные исследования;

  • страхование;

  • и др.

Машинное обучение в страховании

Страхование — это своеобразная финансовая организация, где важнейшим показателем является финансовая разница между суммой за проданные страховки и суммой за выплаченное возмещение ущерба. Сумма денег за проданные страховки должна превышать сумму денег, потраченную на возмещение ущерба. Чем больше эта разница, тем эффективнее работает страховая компания.

Сократить объемы на возмещение ущерба — цель любой страховой компании, поэтому они всегда в числе первых, кто тестирует новые возможности подсчета стоимости страховки и потенциальных доходов/расходов. По одному клиенту спрогнозировать затраты страховой компании несложно, если более подробно изучить самого клиента. Ну а если клиентов сотни тысяч или даже миллионы, тогда спрогнозировать затраты страховой компании становится очень трудно.

Когда клиентов становится много, все, что остается страховой компании, — это анализировать известные факты о своем клиенте и прогнозировать. Никто не говорит о стопроцентно верных прогнозах, потому что это нереально. Но вот о 80-90% верных предсказаниях говорить можно, и их даже делают при помощи машинного обучения.

Машинное обучение в страховании способно работать со множеством переменных при подсчетах возможных рисков. Но самое главное, что с машинным обучением нет грубых подсчетов, как это делали люди. Искусственный интеллект в страховании сам ищет взаимосвязи между переменными по каждому конкретному клиенту, что дает оптимальные и близкие к реальным подсчеты в плане прогнозируемых расходов.

Что может делать машинное обучение в страховании

Машинное обучение применяется в страховании в следующих направлениях:

  1. Персонализация страховок. ИИ способен анализировать много информации о каждом клиенте. Например, если клиент интересовался отдыхом, авиаперелетами, новыми странами, тогда ему актуально предложить туристическую страховку. Если клиент интересовался ипотекой или покупкой недвижимости, тогда ему актуально предложить страхование недвижимости. Стоимость такой страховки, как ОСАГО, может формироваться по каждому клиенту индивидуально.

  2. Оценка страховых рисков. Оценка страховых рисков по каждому клиенту ведется по множеству индивидуальных и общих переменных, например: информации о клиенте, сведений о страховом объекте, статистических данных о страховых случаях с такими же показателями и др. В такой ситуации человеку трудно оценить риск, а ИИ делает это довольно точно.

  3. Предупреждение страховых случаев. В данном направлении машинное обучение тесно контактирует с интернетом вещей. При расчете страховых рисков и для предупреждения страховых случаев используют информацию, полученную с застрахованных объектов клиента. Например, если застрахован автомобиль, тогда информацию получают с его сенсоров и датчиков. Точно такая же ситуация с застрахованными домами. Ряд европейских страховых компаний пошел еще дальше. Например, они подключаются к системе «умный дом» застрахованного жилища, а все показатели с датчиков поступают на серверы страховых компаний. Если они фиксируют высокую вероятность возникновения страхового случая — они информируют об этом владельца «умного доме» еще раньше, чем сам «умный дом». Предупреждение таких страховых случаев выгодно обеим сторонам: страховщику и владельцу дома.

  4. Автоматизация процессов. В этом направлении машинное обучение в страховании служит «общим» целям, а не специализированным. Например, реализуется автоматическое распознавание загружаемых документов, что позволяет сократить расходы на этом процессе. Также реализуется автоматическое распознавание поврежденных машин, чтобы определить стоимость потенциального ремонта.

Заключение

Машинное обучение в страховании распространено на западном страховом рынке больше, чем в странах СНГ. Связано это с тем, что у них процесс страхования более развит, чем у нас. Другой момент, что к такому массовому «внедрению» искусственного интеллекта в страхование не готов никто:

  • страховые компании не готовы платить деньги за внедрение таких новинок в страховые системы, чтобы развивать общую систему в масштабах целой страны;

  • клиенты страховых компаний не готовы к таким решениям, потому что в них «лежит» страх, что произойдет утечка персональных данных, а без их согласия невозможно будет собрать необходимое количество данных.

В общем, машинное обучение в страховании обладает огромным потенциалом — это доказывают западные компании, которые уже внедрили ИИ. Когда весь рынок страховых услуг выйдет на новый виток развития остается загадкой.

Схожие статьи

Кэширование: определение, проверка, настройка и как оно вообще работает
Другое

Кэширование: определение, проверка, настройка и как оно вообще работает

Бионические линзы: определение, назначение и область применения
Другое

Бионические линзы: определение, назначение и область применения

Самые большие числа и какое число идет после гугла
Другое

Самые большие числа и какое число идет после гугла

Обработка исключений C. Программирование на C и C++ для новичков
Другое

Обработка исключений C. Программирование на C и C++ для новичков