Использование геоданных в прогнозных страховых моделях
О проекте
Необходимо было дополнить модели частоты и среднего размера убытков дополнительными факторами, которые основываются на информации об адресе страхователя (расстояния, численность населения городов и их производные)
Этапы работы:
1. Сбор данных
2. Генерация и тестирование решений, поиск подходящего
3. Построение прототипа модели
4. Настройка инфраструктуры
1. Сбор данных
2. Генерация и тестирование решений, поиск подходящего
3. Построение прототипа модели
4. Настройка инфраструктуры
Бизнес-эффект
Были просчитаны дополнительные полезные факторы. Они добавлены в существующие алгоритмы построения прогнозных значений частоты и среднего убытка. Удалось значительно улучшить модели.
Команда проекта
Аналитик
Фрэнк Ш.
Разработчик
Дмитрий Б.
Сферы использования
Кейс полезен страховым компаниям. Данный продукт позволяет более качественно балансировать портфель с использованием дешевых и открытых данных.
