Профессиональный страховой портал «Страхование сегодня»
Профессиональный страховой портал «Страхование сегодня»
Google+ Facebook Вконтакте Twitter Telegram
Claims&Pays 2024. Урегулирование убытков в страховании Юбилейная XXV Международная конференция по страхованию Форум страховых инноваций InnoIns-2024
    Этот деньПортал – ПомощьМИГ – КоммуникацииОбучениеПоискСамое новое (!) mig@insur-info.ru. Страхование сегодня Сделать «Страхование сегодня» стартовой страницей «Страхование сегодня». Добавить в избранное   
Самое новое
Идет обсуждение
Пресса
Страховые новости
Прямая речь
Интервью
Мнения
В гостях у компании
Анализ
Прогноз
Реплики
Репортажи
Рубрики
Эксперты
Голос рынка
Аналитика
Термины
За рубежом
История страхования
Посредники
Автострахование
Страхование жизни
Авиакосмическое
Агрострахование
Перестрахование
Подписка
Календарь
Этот день
Страховые реестры
Динамика рынка
Состояние лицензий
Знак качества
Страховые рейтинги
Фотографии
Компании
Визитки
Пресс-релизы


Форум страховых инноваций InnoIns-2024
Claims&Pays 2024. Урегулирование убытков в страховании


Top.Mail.Ru

Пресс-релизы

  Найти:  по компании,  по теме, за  период   Получать: на e-mail
  Отправить пресс-релиз


Альянс Жизнь, 22 октября 2018 г.

Общество с ограниченной ответственностью Страховая компания «Альянс Жизнь»
Allianz в России внедрил машинное обучение в процесс медицинской экспертизы и в андеррайтинг крупных корпоративных клиентов по ДМС

Алгоритм позволяет автоматически проверять каждый счет, поступающий из медицинского учреждения, отбирая страховые случаи, которые могут содержать потенциально мошеннические действия или имеют признаки отклонений от общепринятых норм ведения пациентов.

Работа системы на основе машинного обучения основана на анализе данных, накопленных за несколько лет, и использовании максимального количества признаков страхового случая. В отличие от экспертных систем, требующих заранее четко сформулированных правил, машинное обучение подразумевает анализ исторических результатов экспертизы и поиск неявных закономерностей.

Благодаря алгоритмам машинного обучения, использующим более 100 признаков страхового случая, Allianz удалось не только существенно оптимизировать работу экспертов, но также более чем в 2 раза снизить риск неоправданных услуг за счет возможности проверять счета до их оплаты, а не после.

Еще одним важным шагом для Allianz стало применение технологии машинного обучения в андеррайтинге.

Одной из основных задач андеррайтера при котировке нового корпоративного клиента является грамотная оценка риска. Основываясь на статистических моделях, традиционные андеррайтинговые подходы учитывают только часть признаков, объясняющих модель поведения клиента. Машинное обучение позволило улучшить точность предсказания за счет увеличения числа факторов, влияющих на вероятность страхового случая и тем самым на стоимость контракта.

Дополнительным плюсом внедрения машинного обучения в андеррайтинге стали данные, полученные и накопленные в процессе интерпретации результатов модели, анализа установленных зависимостей как новых признаков, так и комбинации уже известных.

«Использование алгоритмов машинного обучения позволяет нам не только с высокой точностью определять тарифы для клиентов, но и быстрее осуществлять расчеты с клиниками ввиду более оперативной обработки счетов. Также системы на основе искусственного интеллекта уже позволили нам значительно сократить неоправданные расходы и помочь нашим партнерам-клиникам выявить в их работе зоны, требующие улучшения», – отметил глава Группы компаний Allianz в России Николай Клековкин.


  Все пресс-релизы за 22 октября 2018 г.
  Все пресс-релизы компании «Альянс Жизнь»
  Смотрите другие материалы по этой тематике: Технологии, Маркетинг, Добровольное медицинское страхование, Хайтек и инновации
В материале упоминаются:
Компании, организации: Персоны:
 
Архив пресс-релизов
П В С Ч П С В
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30 31        
Текущие пресс-релизы

3 мая 2024 г.

РЕСО-Гарантия
Более 100 клиентов РЕСО-Гарантия из Оренбургской области уже получили частичное страховое возмещение

Национальный союз агростраховщиков (НСА)
НСА: аграрии Краснодарского края получили за 3 года 726 млн рублей страховых выплат

РЕСО-Гарантия
РЕСО-Гарантия обеспечила страховой защитой участников «Звездного конкура» в Екатеринбурге

Сбербанк страхование жизни
СберСтрахование жизни перезапустило продукт по защите от онкозаболеваний

ВСС
Состоялось заседание Президиума ВСС

Сбербанк страхование
СберСтрахование выплатила 319 млн рублей клиентам, пострадавшим от несчастных случаев, в I квартале 2024 года

АльфаСтрахование
Сезон клещей «открыт»: защита дешевле, чем вам кажется

Согласие
За поврежденную при пожаре фермерскую постройку в Тверской области СК «Согласие» выплатила почти 1,8 млн руб.


2 мая 2024 г.

Сбербанк страхование
СберСтрахование возвращает 10% стоимости страховки

Абсолют Страхование
СК «Абсолют Страхование» увеличила емкость морской облигаторной программы

Росгосстрах
«Росгосстрах»: только в апреле страховые выплаты из-за паводка составили почти 74 млн рублей

СОГАЗ
Флаг СОГАЗа вернулся из космоса


27 апреля 2024 г.

Эксперт РА
«Эксперт РА» повысил кредитный рейтинг АО «Тинькофф Страхование» до уровня ruАА

РСХБ-Страхование
АО СК «РСХБ-Страхование» застраховало имущество крупнейшего тепличного комбината Челябинской области на 945 млн рублей

Национальный союз агростраховщиков (НСА)
НСА: состоялось обсуждение недостаточности уровня развития агрострахования в Алтайском крае

АльфаСтрахование
«АльфаСтрахование»: последний день скидок на полисы перед майскими праздниками

Национальный союз агростраховщиков (НСА)
НСА: за последние 3 года аграрии страны получили 14,8 млрд рублей страховых выплат, больше всего – на Юге и в Центральном Черноземье


   Остальные материалы за 27 апреля 2024 г.

  Найти: по компании, по теме, за период
  Получать: на e-mail
  Отправить пресс-релиз