Страховая компания «Росгосстрах» обновила свои модели машинного обучения, которые учитывают влияние пространственных данных на уровень аварийности. Искусственный интеллект помогает улучшить качество оценки рисков и более точно персонализировать тарифы, что делает автострахование более справедливым для клиентов.
С помощью ИИ и машинного обучения «Росгосстрах» может более точно определять вероятность страховых событий, анализируя истории страхования миллионов клиентов. Важным аспектом данного анализа является географическая локация и особенности населенных пунктов, где проживают клиенты.
Для детального анализа геоданных в компании применяют высоко детализированное деление карты России на зоны размерами 100 на 100 метров, известное как «геосетка». Каждой геоклетке сопоставляются как традиционные показатели, так и данные, полученные с использованием моделей машинного обучения, что позволяет в процессе расчета риска получать более объективные выводы об аварийности и опасности различных географических мест.
Такой автоматизированный подход улучшает стоимость продукта для клиента и качество обслуживания, позволяя снизить стоимость полиса каско до 30% в зависимости от уровня риска.
«Росгосстрах» активно использует и продолжает развивать технологии ИИ и модели машинного обучения не только для оценки рисков, но и в других сферах своей деятельности, включая взаимодействие с клиентами и борьбу с мошенничеством.
«В 21 веке использование технологий ИИ – это важный шаг к созданию более прозрачного и эффективного страхования. С одной стороны, ИИ позволяет предложить клиентам лучшие условия и сервис более высокого уровня, а с другой – сокращает внутренние расходы компании», – отметил куратор ИИ проектов RGS Lab в «Росгосстрахе» Фрэнк Шихалиев.