ИИ будет считать выплаты по ДМС

Новое технологическое решение использует предиктивные модели, которые прогнозируют поведение застрахованных на основе более чем 70 признаков, таких как индустрия клиента, расположение офисов, маршруты от офисов до клиник и многое другое. Всего за несколько минут технология позволяет оценить объем получения медицинской помощи и размер выплат.

Использование искусственного интеллекта поможет страховым компаниям в 1,5-2 раза повысить точность оценки рисков и тем самым сократить выплаты по ДМС, что в денежном эквиваленте для крупной страховой компании составляет 40-60 млн руб. за 1 год. Помимо этого, технология будет также полезна для корпоративных клиентов – точность андеррайтинга обеспечит более качественное и объективное формирование страховых тарифов. За счет этой системы значительная доля крупных заказчиков сможет сэкономить около 10% бюджета на страхование.

За рубежом уже появились единичные случаи использования больших данных в сфере андеррайтинга, которые показали успешные результаты. Так, американская компания медицинского страхования Collective Health, по данным на 2018 год, помогла компаниям существенно сократить ежегодные расходы на здравоохранение в США, чей рынок оценивается 1,2 триллионов долларов. На Российском рынке такое масштабное решение появилось впервые. Ещё одним преимуществом технологии является её адаптивность – обученная модель может анализировать данные не только в городах федерального значения, но и в регионах, где знаний эксперта относительно специфики городов недостаточно.

Команда MAINS Lab специально для страховой группы «СОГАЗ» разработала технологию, которая с помощью искусственного интеллекта будет анализировать более 70 признаков корпоративных клиентов и прогнозировать объем получения медицинской помощи, а также выплаты по ДМС. Технология позволяет компаниям повысить прибыльность по новым клиентам по медицинскому страхованию на 30-50%. Данное технологическое решение не имеет российских аналогов.

Дата публикации:

20 августа 2020

ТЭГИ:

Разработка модели на основе искусственного интеллекта длилась более года. На первом этапе осуществлялась подготовка, структурирование и пополнение исторических данных. Далее началось обучение предиктивных моделей, поиск и адаптация значимых признаков. На сегодняшний день завершился процесс тестирования технологии и система введена в промышленную эксплуатацию.

Поделиться:

ИИ андеррайтинг

Мед. страхование

Машинное обучение

Генеральный директор Mains Lab

При разработке данного технологического решения мы ориентировались как на потребности страхового рынка, так и наших клиентов. Искусственный интеллект поможет значительно повысить точность оценки и скорость прогнозирования, что позволит выявить клиентов с более низкими или более высокими рисками. Для тех компаний, которые активно используют превентивные меры для сохранения здоровья своих сотрудников, которые имеют сбалансированную программу ДМС будут предложены более низкие страховые тарифы. В сложный для бизнеса период пандемии, когда траты компаний на здравоохранение сотрудников растут, это особенно актуально. Интеграция с внешними данными, учет макропараметров, регулярное дообучение делает этот инструмент «живым» и позволяющим учитывать постоянно меняющуюся среду.