Использование геоданных в прогнозных страховых моделях

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

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

Дмитрий Б.

Разработчик

Фрэнк Ш.

Аналитик

Сферы использования

Кейс полезен страховым компаниям. Данный продукт позволяет более качественно балансировать портфель с использованием дешевых и открытых данных.

Мы на связи!

Напишите нам для сотрудничества или если у вас возникли вопросы.