Страхование

Мы помогаем страховым компаниям в борьбе с мошенничеством, с расчётом числа убытков и различных вероятностей.

Аудит страхового портфеля

Многофакторный анализ портфеля, выявление позитивных и негативных моментов
Аудит страхового портфеля
Использование геоданных в прогнозных страховых моделях

Использование геоданных в прогнозных страховых моделях

Алгоритмы построения прогнозных значений частоты и среднего убытка в страховании.
Скоринг в страховых компаниях

Скоринг в страховых компаниях

Модели для прогнозирования числа убытков, размера тяжести убытка, вероятности покупки и продления полиса
Прогнозирование смерти пациентов больницы

Прогнозирование смерти пациентов больницы

  • Построение моделей прогнозирования смертности (XGBoost, LGBM, optuna, XGBSE, pycox)
  • помогает увеличить продолжительность жизни пациентов
Поиск лиц по фотографии

Поиск лиц по фотографии

Сервис поиска лиц актеров с дополнительным тегированием изображений
Графовый анализ для страховых компаний

Графовый анализ для страховых компаний

  • графовые сети
  • поиск мошенников среди клиентов
  • использование графовой базы neo4j
  • внедрение neo4j
  • использование современных алгоритмов графового анализа (graphSage и другие)

Разработка SQL и OLAP

  • Построение баз данных SQL и кубов OLAP
  • разработана аналитики на основе технологии OLAP (аудит страхового портфеля, предложения по изменению цен, аналитические отчеты)
Разработка SQL и OLAP
Insolver

Insolver

Авто ML библиотека для быстрого создания и реализации моделей
Обнаружение, сегментация и множество правил для определения повреждений

Обнаружение, сегментация и множество правил для определения повреждений

Модель для поиска структурных повреждений на малых объёмах изображений рекламных и информационных конструкций
YouTube - канал о Data Science

YouTube - канал о Data Science

Более 50 обучающих видео (наука о данных, front-end, back-end, менеджмент и дизайн)
Обучающий курс “ML в страховании”

Обучающий курс “ML в страховании”

  • Разработан и запущен обучающий курс “Машинное обучение в бизнесе”
  • обучено более 150 студентов