Страхование
Мы помогаем страховым компаниям в борьбе с мошенничеством, с расчётом числа убытков и различных вероятностей.
Формирование оптимальной стоимости продукта ипотечного страхования, учитывая цены конкурентов.
Динамическое ценообразование для страхового бизнеса
Автоматическое распознавание документов
Создание программы, которая распознаёт заданные типы документов (паспорт, водит. удостоверение, СТС и др.)
Распознавание и предотвращение мошенничества в страховании
Сервис, который эффективно выявляет и прогнозирует мошенничество на этапе заключения договора.
Аудит страхового портфеля
Многофакторный анализ портфеля, выявление позитивных и негативных моментов
Использование геоданных в прогнозных страховых моделях
Алгоритмы построения прогнозных значений частоты и среднего убытка в страховании.
Скоринг в страховых компаниях
Модели для прогнозирования числа убытков, размера тяжести убытка, вероятности покупки и продления полиса
Прогнозирование смерти пациентов больницы
- Построение моделей прогнозирования смертности (XGBoost, LGBM, optuna, XGBSE, pycox)
- помогает увеличить продолжительность жизни пациентов
Поиск лиц по фотографии
Сервис поиска лиц актеров с дополнительным тегированием изображений
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)
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
Более 50 обучающих видео (наука о данных, front-end, back-end, менеджмент и дизайн)
Обучающий курс “ML в страховании”
- Разработан и запущен обучающий курс “Машинное обучение в бизнесе”
- обучено более 150 студентов
