Проект

«Синимекс» реализовала ML-проект для «Росгосстраха»

Заказчики: Росгосстрах

Москва; Страхование

Подрядчики: Синимекс (Cinimex)
Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2021/09 — 2022/03
Технология: Big Data
подрядчики - 144
проекты - 397
системы - 139
вендоры - 102
Технология: Data Mining
подрядчики - 174
проекты - 634
системы - 196
вендоры - 112
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 135
проекты - 470
системы - 43
вендоры - 28
Технология: Робототехника
подрядчики - 190
проекты - 350
системы - 349
вендоры - 241

2022: Разработка сервисов для оценки рисков и убытков

Компания «Синимекс» апреля 2022 года сообщила, что совместно с компанией «Росгосстрах» реализовала комплексный проект с использованием последних методов оценки данных. Специалисты по анализу данных разработали сервисы на основе машинного обучения, позволяющие страховщику точнее оценивать риски, прогнозировать крупные убытки, и проводить оценку портфелей агентов, брокеров и партнеров.

Команда компании «Синимекс» разработала модель географической сегментации. Алгоритм оптимизирует риски за счет работы с выбранными сегментами клиентов и геозонами. Для оценки рисков используются исторические данные по убыткам и территориальные признаки из открытых источников. Кластеризация учитывает свободные зоны, где страховая компания представлена слабо и имеет потенциал для прироста продаж. В перспективе возможно расширение анализа за счет демографических и прочих статистических данных.

Использование искусственного интеллекта позволяет качественно проводить оценку портфелей сотрудничающих с компанией агентов, брокеров и других партнеров. Например, об увеличении риска может говорить смена поведения агента и оформление нестандартных договоров. Для прогнозирования убыточности система оценивает и прогнозирует потенциал продаж на различные периоды.

«
Особенность проекта – в самом процессе сегментации, как по числовым исходным данным (много источников), так и привязке к геолокации каждого клиента (геосегментация). За каждую из подзадач отвечают разные модели машинного обучения, которые должны эффективно работать не только автономно, но и в связке, - сказал Родион Мартынов, Руководитель проектов компании «Синимекс».
»

«
На выбор технологии повлияла высокая конкуренция и постоянно расширяющийся ассортимент продуктов в финансовой сфере. Немаловажным фактором стало увеличение количества клиентов, и прирост данных по каждому из них. К компании «Синимекс» мы обратились за разработкой с «нуля», потому что перед нами стояли цели, которые существующими коробочными решениями просто не достигаются. Большинство коробочных решений учитывают не все данные и не могут быть полностью адаптированы под специфику нашей компании (например, предиктивный анализ на базе картографических данных и графов). В рамках данного проекта нам была необходима именно проектная разработка, которая изначально основывается на данных компании и конкретных бизнес-правилах. Также мы убедились, что решение по использованию в проекте в большей части открытого ПО и самостоятельной разработки было верным с учетом тренда на импортозамещение, – отметила Ольга Вересова, Начальник управления анализа и контроля страховой компании «Росгосстрах».
»