Прогнозирование возникновения страховых случаев по данным автострахования для резервирования денежных средств на возмещение по страховым случаям.
Описание
Проект будет реализован в сфере автострахования. Рынок страхования демонстрирует свой рост в 2021 году. Ведущие компании на российском рынке активно внедряют технологии искусственного интеллекта в свой бизнес. Каждая компания хочет предложить своим клиентам более выгодные условия страховых взносов, рационально расходовать свои денежные средства заложенные в бюджет.Благодаря проекту мы планируем снизить средства, заложенные в бюджет на возмещение по страховым случаям. Модель будет предсказывать вероятность наступления страхового случая. Благодаря этому компания сможет:
- Рационально планировать бюджет компании на выплаты по страховым случаям
- Минимизировать риски нехватки денежных средств на выплату страховых случаев
- Предложить клиентам оптимальную стоимость страховых взносов
Зная в дальнейшем параметры клиентов, сможем создать сервис, который:
- Автоматически рассчитывает сумму страховых взносов
- Персонализировано подбирает клиенту лучший тариф
Бизнес и математическая постановки задачи
Цель проекта - Создать сервис, благодаря которому мы сможем: Рационально планировать бюджет на возмещение денежных средств по страховым случаям и рассчитывать оптимальную стоимость страховых взносов для клиентов компании.
Успешность внедрения проекта, мы сможем определить по уровню лояльности клиента, притоку новых клиентов компании, освободившимся денежным средствам при планировании бюджета с помощью сервиса.
В проекте требуется спрогнозировать возникновение страховых случаев у автовладельцев. Следует оптимизировать метрику Recall, так как в страховом бизнесе важно получить верхнюю оценку по выплатам, то есть хорошо уметь определять все страховые случаи.
Выбор набора данных
В этом проекте используются данные, предоставленные платформой Kaggle: Car Insurance Data, с помощью которых исследуется поведение клиентов страховой компании, выдающей автомобильные страховки. На основании социально-демографических данных, исторических данных о пользовании автомобилем и других предоставленных данных о клиенте определяется факт и вероятность требования страховой выплаты.
Валидация данных и оценка потенциала
Исследование данных и построение baseline модели приведено в ноутбуке Car_claims_prediction.ipynb.
Оценка экономического эффекта
Оценка экономического эффекта приведена в ноутбуке Economic_effect_estimation.ipynb.
Демо-сервис
Нами так же был сделан демо нашего сервиса, в котором можно по выбранным параметрам узнать воспользуется ли клиент страховкой Демо