«Ингосстрах» нейросетями оценивает ущерб по ДТП

В дальнейшем в их отношении может использоваться «политика перестрахования», сообщили в «Ингосстрахе». 

«Наиболее популярные задачи связаны с продуктом ОСАГО, так как данный продукт является крупнейшим по сборам и требует тщательной оценки рисков на основе информации об объекте и субъекте страхования», — отметил директор по развитию отношений с клиентами и искусственного интеллекта компании «Ингосстрах» Сергей Багно.

С использованием нейросетей оценивается ущерб по фотографиям с места ДТП, что помогает обновлять данные, улучшать качество финальных моделей для принятия решений в условиях риска (на этапе урегулирования) и, что немаловажно для клиентов компании, увеличивает скорость оценки и принятия решений, добавил страховщик.

В компании «Ингосстрах» активно применяется классическое машинное обучение (Machine Learning), на основе которого строятся многие процессы — прогнозирование убытков, определение вероятности наступления страхового случая, прогнозирование мошеннических операций. Модели также используются в CRM-системе для ранжирования клиентов по склонности к отклику на коммуникации и по ожидаемой премии.

Кроме того, в «Ингосстрахе» сейчас реализуется проект IngoRead по распознаванию документов. В настоящее время в компании можно распознавать основные типы документов, такие как паспорта и водительские удостоверения, и планируется расширить список распознаваемых документов до десяти к концу года. Модели могут определить вероятность ошибки или несоответствия документа и значительно сокращают количество документов, требующих ручной проверки.

В «Ингосстрахе» есть направление риск-моделирования, которое занимается выявлением мошенников (антифрод) и прогнозированием возможных убытков компании с использованием машинного обучения.

«Задача по выявлению мошенничества является одной из рядовых для нас и решается регулярно разными методами», — отметил Сергей Багно, директор по развитию отношений с клиентами и искусственного интеллекта компании «Ингосстрах».

Другое важное направление «Ингосстраха» — CRM-моделирование. Оно персонализирует предложения клиентам. Так, в этом направлении CRM-моделирования существует три классических решаемых задачи: Retention (оценка лояльности клиентов), Next Best Offer (предложение каждому клиенту) и Next Best Action (прогноз действий клиентов в отношении покупки страховых продуктов).

«Все эти задачи успешно решаются с применением методов машинного обучения. Более того, поскольку с каждым месяцем количество моделей растет, а также возникает необходимость в поддержке и переобучении текущих моделей, мы разработали собственную систему Auto ML. С ее помощью мы значительно сократили время от начала разработки идеи до ее конечной реализации, в т.ч. время на разработку моделей и обработку больших объемов данных. Это позволяет нам переобучать и разрабатывать новые модели в оперативном режиме, а также учитывать, что под различные каналы предложений клиенту нужны отдельные модели: СМС-рассылки, „холодные звонки“, e-mail рассылка и другие», — сообщил Дмитрий Удод, директор Центра развития искусственного интеллекта компании «Ингосстрах».

«На текущий момент нам удалось значительно продвинуться по вышеописанным задачам. В ближайшем будущем запланировано углубление в подходы по модернизации текущих методов», — резюмировал Иван Ястребков, руководитель отдела исследований и координации Центра развития искусственного интеллекта компании «Ингосстрах».