Группа «СОГАЗ» внедрила технологическое решение, позволяющее более точно прогнозировать объем получения медицинской помощи новыми корпоративными клиентами по ДМС и соответствующие выплаты лечебным учреждениям.

В этой технологии используются предиктивные модели, которые прогнозируют поведение застрахованных на основании более чем 70 признаков. С их помощью андеррайтеры СОГАЗа могут в течение нескольких минут рассчитывать то, с какой частотой, в каких клиниках и в каком объеме застрахованные будут получать медицинскую помощь. При этом интеграция с внешними данными, учет макропараметров и регулярное дообучение позволяют технологии учитывать постоянно меняющуюся среду.

Процесс внедрения этой технологии длился более года. На первом этапе осуществлялась подготовка, структурирование и пополнение исторических данных. После этого началось обучение предиктивных моделей, поиск и адаптация значимых признаков. Завершился процесс тестированием технологии и ее вводом в промышленную эксплуатацию.

Внедрение этой технологии позволило СОГАЗу обеспечивать новых корпоративных клиентов более качественной и объективной тарификацией.

«Наша компания всегда ставила своей целью повышать точность андеррайтинга и предоставлять клиентам максимально справедливые ценовые условия, — отметила исполнительный директор по урегулированию убытков личного страхования АО „СОГАЗ“ Татьяна Тамгина. — Перед заключением нового договора андеррайтеры детально анализируют программу клиента, оценивают его „похожесть“ на других клиентов в нашем портфеле, прогнозируют отличия. Внедренная технология позволила в 1,5–2 раза повысить точность прогноза и в несколько раз ускорила этот процесс. Коммерческий эффект выражается в том, что Компания сократила долю убыточного бизнеса и стала предлагать более привлекательные цены для прибыльных клиентов. Мы убеждены, что дальнейшее использование машинного обучения позволит укрепить лидерские позиции СОГАЗа в сегменте добровольного медицинского страхования и повысит качество обслуживания наших клиентов».