Использование методов машинного обучения для повышения показателей рентабельности автомобильного страхования

Проект нацелен на исследование применения машинного обучения в страховых компаниях и поиск дополнительных возможностей для повышения рентабельности автострахового бизнеса. Тема проекта основана на необходимости повышения точности прогнозирования расходов деятельности страховщиков и улучшения клиентского опыта для максимизации показателя выручки на одного клиента. С развитием информационных технологий корпорации инвестируют в машинное обучение для увеличения прибыли за счет использования данных. Популярность набирают InsurTech стартапы, направленные на модернизацию искусственного интеллекта, прогнозирования ключевых показателей страховой деятельности. Улучшение навыков анализа данных способствуют созданию продуктов и сервисов, соответствующих потребностям страхователей. При исследовании использованы открытые данные американских страховых компаний и финансовая отчетность российских автостраховщиков. Цель проекта – продемонстрировать потенциал использования данных с помощью моделей машинного обучения для достижения высоких показателей доходности автострахового бизнеса. Новизна проекта состоит в создании связующего звена между анализом данных и финансовой отчетностью. В работе произведена оценка влияния результатов моделирования на прогнозы прибыльности компаний на основе созданного универсального инструмента – калькулятора финансовой отчетности страховой компании.