Ингосстрах: Машинное обучение и нейросети для улучшения страховых процессов

В «Ингосстрахе» активно развивается Feature store, специализированное хранилище признаков для машинного обучения, которое содержит атрибуты клиентов (пол, возраст, количество продуктов). Эти данные используются для обучения модели, способной предсказывать профиль клиента и оценивать его убыточность.

Компания также внедряет «политику перестрахования» для улучшения процессов страхования. Согласно директору по развитию отношений с клиентами и искусственного интеллекта Сергею Багно, основной акцент делается на продукте ОСАГО, требующем тщательной оценки рисков.

Использование нейросетей позволяет оценивать ущерб по фотографиям с места ДТП, что повышает качество моделей и ускоряет процесс принятия решений. Кроме того, классическое машинное обучение применяется для прогнозирования убытков, определения вероятности страховых случаев и других процессов.

Проект IngoRead по распознаванию документов позволяет компании распознавать различные типы документов, такие как паспорта и водительские удостоверения, с целью улучшения процессов проверки и сокращения времени на ручную обработку.

Риск-моделирование в «Ингосстрахе» направлено на выявление мошенничества и прогнозирование убытков с использованием машинного обучения. CRM-моделирование позволяет персонализировать предложения клиентам, оценивать лояльность и прогнозировать действия клиентов.

Компания разработала систему Auto ML для поддержки и обучения моделей машинного обучения, что значительно сокращает время на разработку и позволяет оперативно переобучать и разрабатывать новые модели для различных каналов общения с клиентами.

«Ингосстрах» продолжает совершенствовать свои методы и подходы в сфере искусственного интеллекта, стремясь к углублению и модернизации текущих процессов.