Профессиональный страховой портал «Страхование сегодня»
Профессиональный страховой портал «Страхование сегодня»
Google+ Facebook Вконтакте Twitter Telegram
InsurSelling-2025 – продукты, каналы технологии Все об агростраховании
    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


InsurSelling-2025 – продукты, каналы технологии


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

21 мая 2025 г.

НСА (Национальный союз агростраховщиков)
Корней Биждов: агростраховщики возместили животноводам страны за гибель застрахованного поголовья 2,5 млрд рублей в 2024 году и 505 млн за I квартал 2025 года

Согласие
«Согласие» выплатило 2 млн рублей родственникам погибшего пассажира автобуса после ДТП в Кузбассе

Абсолют Страхование
«Абсолют Страхование» – участник конференции «Партнерские продажи страхования в России 2025, методология и технологии»

Росгосстрах
Филиал «Росгосстраха» в Костроме возглавил Олег Волков

АльфаСтрахование
«АльфаСтрахование» завершила выплаты в связи с массовым сбоем авиаперевозок 6-7 мая

Росгосстрах
«Росгосстрах»: в майские каникулы больше всего рисков для имущества граждан было из-за непогоды, а большую часть травм составили переломы

Согласие
Пострадавшая в Таиланде туристка доставлена в Россию

Абсолют Страхование
СК «Абсолют Страхование» объявляет акцию по страхованию квартиры «Летняя пора»

Сбербанк страхование
Россияне назвали самый популярный вид спорта: это бег

РСХБ-Страхование
АО СК «РСХБ-Страхование» на площадке Россельхозбанка «Своё Фермерство» расскажет зачем фермеру страховать сельхозживотных и скот в 2025 году

ВСС
Президиумом ВСС утверждена новая редакция внутреннего стандарта страхования ответственности участников договора строительного подряда


20 мая 2025 г.

НСА (Национальный союз агростраховщиков)
НСА ввел процедуру реагирования по ЧС в Белгородской, Воронежской и Ростовской областях

Абсолют Страхование
«Абсолют Страхование» на конференции рынка недвижимости в Краснодаре: новые горизонты и перспективы

НССО
Пострадавшие пассажиры автобуса, попавшего в ДТП в Калмыкии, имеют право на выплаты по ОСГОП от АО «Страховая бизнес группа»

СОДФУ
Главный финансовый уполномоченный Юрий Воронин выступил на сессии «Долгосрочное инвестирование и сбережение: законодательные тенденции и правовые проблемы»

Эксперт РА
«Эксперт РА» подтвердил кредитный рейтинг АО СК «Турикум» на уровне ruA+

СОДФУ
В рамках XIII Петербургского международного юридического форума состоялась сессия «Актуальные вопросы разрешения споров с участием потребителей финансовых услуг»


   Остальные материалы за 20 мая 2025 г.

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