«Ингосстрах» внедряет машинное обучение для прогнозирования рисков и персонализации предложений

В «Ингосстрахе» разрабатывается Feature store - специализированное хранилище признаков для машинного обучения, где хранятся атрибуты клиентов (пол, возраст, количество продуктов). Эти данные используются для обучения модели, которая прогнозирует профиль клиентов и их степень рискованности.

В будущем планируется использовать политику перестрахования в отношении клиентов, как сообщили в компании «Ингосстрах».

Основной фокус сейчас сосредоточен на продукте ОСАГО, который требует тщательной оценки рисков на основе информации об объекте и субъекте страхования. Директор по развитию отношений с клиентами и искусственного интеллекта компании «Ингосстрах» Сергей Багно подчеркнул, что нейросети помогают оценить ущерб по фотографиям с места ДТП, улучшая качество моделей и ускоряя процесс оценки и принятия решений.

Компания активно применяет классическое машинное обучение для прогнозирования убытков, определения вероятности страховых случаев, выявления мошеннических операций и ранжирования клиентов по склонности к отклику на коммуникации.

Проект IngoRead по распознаванию документов также активно развивается. В настоящее время можно распознавать основные документы, такие как паспорта и водительские удостоверения, с планами расширения списка распознаваемых документов. Это значительно упрощает процесс проверки документов.

Направление риск-моделирования занимается выявлением мошенников и прогнозированием убытков с использованием машинного обучения. Кроме того, CRM-моделирование персонализирует предложения клиентам, оценивая их лояльность, предлагая наилучшие варианты и прогнозируя действия клиентов.

Компания разработала собственную систему Auto ML для ускорения процесса разработки и переобучения моделей, что позволяет оперативно адаптировать модели под различные каналы предложений клиенту. Планируется углубление в подходы по модернизации методов в ближайшем будущем.