Росгосстрах: ML-модели по геоданным снижают цену каско до 30%

«Росгосстрах» применяет ИИ и машинное обучение для оценки страховых рисков: модели вычисляют вероятность наступления страховых событий на основе историй страхования миллионов клиентов и разных модальностей данных. Один из важных факторов такой оценки — географическая локация, особенности населённых пунктов и районов проживания клиентов. Задача обновления моделей для каско — точнее учитывать влияние пространственных данных на аварийность, повысить качество оценки рисков и лучше персонализировать тарифы, в том числе для малых городов и населённых пунктов, где экспертное понимание затруднено.

Для обработки геоданных «Росгосстрах» делит карту России на зоны 100 на 100 метров — так называемую «геосетку». Каждой геоклетке сопоставляются классические показатели, понятные человеку, и векторные представления геоклеток, полученные моделями машинного обучения. Эти данные затем используются в моделях расчёта риска: они позволяют делать выводы об аварийности и опасности географических локаций с высокой детальностью и экстраполировать знания на малые города и населённые пункты. По описанию издания, автоматизированный анализ влияет на стоимость продукта для клиента и качество сервиса.

О внедрении «Директор информационной службы» сообщил 19 февраля 2025 года: «Росгосстрах» обновил модели машинного обучения, учитывающие влияние пространственных данных на аварийность, и применяет их при персонализации тарифов каско. По данным публикации, такой анализ позволяет снизить стоимость полиса каско в зависимости от риска до 30%. Компания уже использует и продолжает внедрять ИИ и модели машинного обучения в оценке риска, а также во взаимодействии с клиентами и в борьбе с мошенничеством. Разработчик решения и сроки внедрения в публикации не названы.