Аналитики Росгосстраха, используя современные модели машинного обучения, провели масштабное исследование факторов, влияющих на риск дорожно-транспортных происшествий. В ходе работы были проверены сотни параметров на основе данных миллионов договоров автострахования. Результаты показали отсутствие статистически значимой связи между вероятностью страхового случая и такими факторами, как цвет автомобиля, знак зодиака или дата рождения водителя.
Компания уже несколько лет применяет технологии искусственного интеллекта (ИИ) для оценки рисков и расчета индивидуальных тарифов на обязательное (ОСАГО) и добровольное (КАСКО) автострахование. Алгоритмы анализируют огромные массивы данных, выявляя объективные закономерности. В результате проверки множество распространенных предположений, включая астрологические и нумерологические, были признаны нерелевантными для прогнозирования убытков.
В частности, анализ позволил исключить более 500 параметров, не оказывающих реального влияния на аварийность. Было опровергнуто устойчивое убеждение о повышенной рискованности автомобилей определенных цветов (за исключением специальной окраски, например, такси). Цвет кузова отнесен к категории эстетических предпочтений клиента. Исследование подтвердило, что на риски в первую очередь влияют поведенческие и технические факторы: стиль вождения и стаж, история нарушений ПДД, регион эксплуатации, мощность автомобиля и его пробег.
По словам директора Департамента анализа и моделирования Росгосстраха Ольги Вересовой, современные модели оценки рисков учитывают свыше 100 значимых критериев. В продуктах КАСКО серьезную роль играет детальная географическая аналитика — учитываются особенности района проживания и регулярных маршрутов клиента. Это включает анализ аварийности конкретных улиц или перекрестков, что позволяет максимально точно оценивать риски для каждой локации.
Автоматизированный анализ больших данных (Big Data) и применение скоринга — системы оценки риска на основе статистических моделей — позволяют формировать персональные предложения для каждого клиента. Такой подход дает возможность снижать стоимость полиса для аккуратных водителей до 30%, делая тариф более справедливым и соответствующим индивидуальному профилю риска. Технологии ИИ помогают компании обеспечивать надежную страховую защиту по адекватной цене, основываясь на объективных данных, а не на субъективных убеждениях.
