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
    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


Claims&Pays 2024. Урегулирование убытков в страховании
InsurSelling-2024. Продажи страхования – потенциал и перспективы


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

28 марта 2024 г.

Абсолют Страхование
«Абсолют Страхование» – это любовь!

Сбербанк страхование жизни
Сотрудники СберСтрахования жизни приняли участие в донорстве крови

Абсолют Страхование
СК «Абсолют Страхование» – участник конференции Low-Code Day 2024

АльфаСтрахование
«АльфаСтрахование» застраховала ответственность группы компаний «Лэнд-Сервис»

Росгосстрах Жизнь
Молодежь стала больше заботиться о финансовой защите своего здоровья и о формировании капитала на будущее

АльфаСтрахование
Стоматолог, онколог и проктолог – россияне рассказали, к каким врачам ходить не любят

РСХБ-Страхование
АО СК «РСХБ-Страхование» приняло участие в круглом столе «Молочное скотоводство: тенденции и перспективы» в рамках выставки «Агрокомплекс» в Уфе


27 марта 2024 г.

Национальный союз агростраховщиков (НСА)
Замминистра сельского хозяйства РФ Максим Увайдов и президент НСА Корней Биждов обсудили актуальные вопросы развития страхования животноводства

Эксперт РА
«Эксперт РА» отозвал без подтверждения кредитный рейтинг ООО «Инлайф Страхование»

Национальный союз агростраховщиков (НСА)
НСА и Минсельхоз Кировской области провели семинар-совещание для сельхозпроизводителей региона

НССО
Иждивенцам погибшего, а также пострадавшему в результате обрушения горной породы на шахте «Кальинская», положены страховые выплаты по ОСОПО от СПАО «Ингосстрах»

АльфаСтрахование
«АльфаСтрахование» стала партнером консьерж-сервиса Prime

НССО
Пострадавшие пассажиры автобуса, попавшего в ДТП в Югре, вправе рассчитывать на страховые выплаты по ОСГОП от ООО «СК «Согласие»

АльфаСтрахование
«АльфаСтрахование» получила премию Банки.ру за лучший страховой продукт года

ВСС
ВСС поддерживает инициативы по введению механизмов страхования объектов с массовым пребыванием людей


26 марта 2024 г.

АльфаСтрахование
Ульяновские подставщики получили от 5 до 17 лет колонии

РСА (Российский союз автостраховщиков)
По материалам, собранным службой безопасности РСА, привлечена к ответственности устойчивая преступная группа мошенников в Ульяновске


   Остальные материалы за 26 марта 2024 г.

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