Машинное обучение в страховании: как ИИ и большие данные меняют подходы к оценке рисков и борьбе с мошенничеством

Машинное обучение активно используется в страховании для формирования тарифов, борьбы с мошенничеством и оптимизации процессов.
Технологии ML/ИИ трансформируют процессы в страховом секторе, включая оценку рисков и спроса клиентов.
Моделирование риска помогает определить стоимость полиса на основе степени риска клиента.
Развитие машинного обучения предоставляет инструменты, такие как GBDT и Tabular Transformers, для повышения точности прогнозирования.
Пространственные данные, включая геоданные, используются для анализа риска и определения аварийности геолокаций.
Анализ страховой истории клиентов и использование коэффициента бонус-малус помогают учитывать историю взаимодействия с компанией.
Антифрод модели используются для выявления и предотвращения мошеннических действий со стороны клиентов.
Большие языковые модели и автоматическое распознавание речи помогают анализировать отзывы клиентов и оперативно реагировать на запросы.