РИТ++ 2017 завершён. Ждем вас на РИТ++ 2018! Подать заявку на доклад

Поиск признаков мошенничества в убытках по медицинскому страхованиюМашинное обучение

Доклад принят в программу конференции
Василий Рязанов
СК "Альянс Жизнь"

Работаю в СК "Альянс Жизнь", аспирант МФТИ, интересуюсь машинным обучением и анализом данных.

Тезисы

В число задач страховых компаний (авто, страхование имущества, медицинское страхование) входит проверка оказанных (или запрашиваемых) убытков на соответствие условиям страхования. Зачастую данная задача выполняется в ручном режиме с привлечение экспертов. Данная работа неизбежно влечет издержки, а с ростом количества данных становится и вовсе невозможным проверять все убытки.

Среди российских компаний давно предпринимались попытки алгоритмизировать проверку убытков, но эффект от этого, как правило, не оправдывал ожиданий. Особенно трудно анализировать убытки в области добровольного медицинского страхования из-за сложности и нестандартизованности данной предметной области.

Страховая компания Allianz первой в России решила применить для этой цели технологии машинного обучения. На сегодняшний день создана пилотная версия системы автоматического поиска аномалий, обученная на результатах проверки экспертами за несколько последних лет. Результаты пилотных тестов показали перспективность дальнейших разработок.

Machine Learning

Другие доклады секции Машинное обучение