ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РОБОТИ СТРАХОВОЇ КОМПАНІЇ НА ОСНОВІ ВПРОВАДЖЕННЯ СУЧАСНИХ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ТЕХНОЛОГІЙ DATA MINING (на прикладі страхування автотранспорту КАСКО) (ID:3106)

ВСТУП 1.ВИХІДНІ ДАНІ ДЛЯ АНАЛІЗУ 2.ФОРМУЛЮВАННЯ ЗАДАЧІ 3.РОЗВ’ЯЗОК ЗАДАЧІ ТЕХНОЛОГІЯМИ DATA MINING 4.ПІДЗАДАЧА 1. ОЦІНКА РИЗИКУ НАСТАННЯ СТРАХОВОГО ВИПАДКУ 4.1. Технологія аналізу побудовою SOM-карт Кохонена 4.2. Технологія аналізу побудовою “дерева рішень” 5.ПІДЗАДАЧА 2. ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНОГО РОЗМІРУ СТРАХОВОГО ТАРИФУ І ФРАНШИЗИ ВИСНОВКИ 1. В результаті проведеного дослідження на конкретному прикладі страхування автоКАСКО продемонстровано переваги від впровадження інтелектуальних технологій аналізу даних в діяльність вітчизняних страхових компаній. На даних, усереднених по 17-ти компаніях, отримано механізм швидкої і надійної апріорної оцінки ризику настання страхового випадку і незалежним чином підтверджена його працездатність. 2. Інтелектуальними технологіями Data Mining реалізовано алгоритм прогнозування оптимальних значень страхового платежу і розміру франшизи при укладанні страхової угоди. Приведено приклад реалізації алгоритму для реальної вибірки настання страхових випадків і обчислено його економічний ефект. 3. На базі аналітичного пакету Deductor 4 вперше для вітчизняних страхових компаній показана можливість створення нового типу робочого місця актуарного математика, обладнаного сучасними інтелектуальними технологіями аналізу даних, яке відповідає міжнародним стандартам і рівню аналізу, прийнятому в західних страхових компаніях. Основний підсумок проведеного дослідження полягає в успішній апробації нового підходу у актуарних розрахунках, який у порівнянні з традиційними статистичними методами має беззаперечні переваги: • універсальність, підвищена точність і надійність результатів, їх доказовість і можливість незалежної перевірки, їх зрозумілість і зручне графічне відображення; • простота і доступність нової технології аналізу, яка не вимагає від користувача спеціальних математичних знань; • можливість ставити і вирішувати задачі, які важко піддаються формалізації – нові технології дозволяють аналізувати інформацію не тільки в числовій, а також і в символьній формі; • можливість швидко і ефективно організувати роботу по аналізу даних на базі готових потужних програмних рішень (у даному випадку – на базі аналітичної платформи Deductor). ДЖЕРЕЛА ДАНИХ ПО ТЕМІ ПРОЕКТУ