В статье рассматривается проблема повышения эффективности андеррайтинга в добровольном автостраховании с помощью современных цифровых технологий. С этой целью предлагается внедрить в операционную деятельность страховой компании систему поддержки принятия решений андеррайтера, разработанную на основе технологий машинного обучения. Повышение точности оценки рисков обеспечивается за счет использования для их анализа и прогнозирования больших объемов накопленных данных. Проведена успешная апробация предлагаемого решения на реальных данных с помощью программы, позволяющей определить андеррайтерский коэффициент для договоров КАСКО на основе пассивного цифрового следа пары «Страхователь-Транспортное средство»
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Информатика
Андеррайтинг является одним из ключевых бизнес-процессов операционной страховой деятельности, основным исполнителем которого является андеррайтер – лицо, оценивающее риск при принятии на страховании конкретного объекта и разрабатывающее условия, на которых оно будет осуществляться [1]. В добровольном автостраховании (КАСКО) деятельность андеррайтеров направлена на минимизацию возможных рисков страховщиков (страховых компаний) при страховании дорогих транспортных средств. Необходимо отметить, что в последнее время заметно вырос спрос на полисы данного вида страхования, обусловленный рекордным повышением цен на автомобили, особенно в сегменте премиум-класса. Вполне обоснованные ожидания существенного роста расходов на урегулирование убытков в страховых компаниях в этой связи способствовали усилению роли андеррайтинга в КАСКО
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Архипов А. П. Организация андеррайтинга в страховой компании // Управление в страховой компании. 2008. № 4 URL: http://www.reglament.net/ins/mng/2008_4_artide.htm (дата обращения: 11.09.2023).
2. Digital intelligence in underwriting: The human perspective URL: https: //www.exlservice.com/insights/white-paper/digital-intelligence-underwriting-the-human-perspective (accessed on 11.09.2023).
3. Брызгалов Д. В. Цифровизация андеррайтинга на российском страховом рынке // ЭТАП: Экономическая Теория, Анализ, Практика. 2020. №2. С.90-102. EDN: OFDTAD
4. A. Zarifis, C.P. Holland, A. Milne, Evaluating the impact of AI on insurance: The four emerging AI- and data-driven business models [version 1; peer review: 2 approved, 1 approved with reservations]. Emerald Open Res (2019) URL:. DOI: 10.35241/emeraldopenres.13249.1(accessedon11.09.2023)
5. T. Kolosova, S. Berestizhevsky, The Anatomy of Artificial Intelligence Solution for Automation of Underwriting Decision-Making Process (2019) URL: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:201708419 (accessed on 11.09.2023).
6. C. B. Santoso, H. Prabowo, H. L. Hendric Spits Warnars, A. N. Fajar, Smart Insurance System Model Concept for Marine Cargo Business: ICoDSA Proceedings, 2021, pp. 281-286.
7. Automated Underwriting: Breaking the rules to spark an underwriting revolution (2020) URL: https://www.accenture.com/_acnmedia/PDF-131/Accenture-Automated-Underwriting-PoV.pdf (accessed on 11.09.2023).
8. Бурляев С.А. Андеррайтинг в имущественных видах страхования: роль, функции, проблемы организации и контроля // Ученые записки Санкт-Петербургского университета технологий управления и экономики. 2013. №3 (43). С.32-38.
9. Мкртычев С.В., Дроздов Н. А., Очеповский А.В., Гущина О.М. Формализация постановок задач функциональной оптимизации систем сбора и обработки страховой учетноаналитической информации // Фундаментальные исследования. 2015. № 12. С. 306-310. EDN: VCJREL
10. Никулина Н. Н., Ясенев В.Н. Андеррайтинг в страховом предпринимательстве // Экономический анализ: теория и практика. 2012. №22. С.23-30. EDN: OYMIPB
11. S. Mkrtychev, O. Enik, Automated Underwriting Control in a Regional Insurance Company: Advances in Economics, Business and Management Research, 2018, Vol. 47, pp. 258-260.
12. K. Khalili-Damghani, F. Abdi, S. Abolmakarem, Insurance customer segmentation using clustering approach: International Journal of Knowledge Engineering and Data Mining, 2016, Vol. 4(1) 10.1504/IJKEDM.2016.10001468 (дата обращения: 11.09.2023). DOI: 10.1504/IJKEDM.2016.10001468(
13. K. Zhuang, S. Wu, X. Gao, Auto Insurance Business Analytics Approach for Customer Segmentation Using Multiple Mixed-Type Data Clustering Algorithms: Tehnicki vjesnik, 2018. DOI: 10.17559/TV-20180720122815(accessedon11.09.2023)
14. Scikit-learn - Машинное обучение в Python URL: https://scikit-learn.ru (дата обращения: 11.09.2023).
15. Трегубова А.А., Скрипкина Н.В. Оценка рисков в автостраховании: возможности применения поправочных коэффициентов // Учет и статистика. 2015. №1 (37). С. 101-109. EDN: PXHZIT
16. P. S. Pranavi, H. D. Sheethal, S. S. Kumar, S. Kariappa, B. H. Swathi, Analysis of Vehicle Insurance Data to Detect Fraud using Machine Learning: International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET), 2020, Vol. 8(7), pp. 2033-2038.
17. Портал Российского союза автостраховщиков. Бюро страховых историй URL: https://autoins.ru/bsi/(дата обращения: 11.09.2023).
Выпуск
Другие статьи выпуска
Целью статьи является определение национальных особенностей танзанийского общества через анализ информационного и культурного пространства страны. Исследование того, как внедрение цифровых технологий, новой системы интернет-коммуникаций влияет на мир-систему танзанийского социума и социальные процессы в стране, определяется с помощью метода социолингвистического изоморфизма. В результате исследования было установлено, что исторически национальной традицией является система устного восприятия ценностей в Танзании, и действует подход на интерпретацию новых социальных событий и явлений через толкование понятий на языке суахили. Кроме того, было рассмотрена конкурентная среда в информационной системе Танзании.
В статье анализируются данные, полученные в ходе анкетирования в декабре 2023 г. студентов трех вузов ДНР и позволяющие определить степень зависимости их поведения в сообществах близких людей от свойственного им индивидуального медиапотребления. На основании ответов респондентов делается вывод, что такая зависимость в среде молодежи Донбасса в целом соответствует аналогичному показателю в остальной России, хотя в ДНР она менее жестко детерминирована и индивидуальные привычки медиапотребления более автономны от распространенных в сообществах студентов этого региона поведенческих установок. Такая специфика объясняется сохраняющейся в ДНР нестабильностью, препятствующей гомогенизации медиапотребления и медиаповедения молодежи
Рассматриваются актуальные теоретические концепции относительно бизнес-моделирования медиа и процессного подхода в медиаменеджменте. Проводится обзор академических исследований как в теории управлении, так и в теории медиа. Актуализируется понятие «бизнес-процесс в СМИ»
Цель исследования – выявление современных методов и подходов к регулированию формирующейся отрасли квантовых коммуникаций в условиях современного информационного общества. Квантовые коммуникации – одно из критических направлений развивающейся экономики данных и цифровой экономики, предопределяющее технологическое развитие национальной экономики в части создания высокоскоростных сетей передачи и обработки данных, создания систем их защиты, обеспечения информационной безопасности. Современные российские и зарубежные исследования правовой природы квантовых коммуникаций свидетельствуют об отсутствия единого понимания как правовой сущности, так и оптимального пути и механизма регулирования квантовых коммуникаций. Данная проблема чрезвычайно важна, поскольку от нее зависит внедрение технологий квантовых коммуникаций в систему государственного и муниципального управления, развитие коммерческого использования предприятиями отрасли и, соответственно, массового внедрения технологий квантовых коммуникаций. В связи с этим актуальным является разработка подходов и методов регулирования отношений в сфере использования технологий защищенных квантовых систем передачи данных для дальнейшей разработки модели оптимального правового регулирования квантовых коммуникаций.
На сегодня в российском законодательстве уже существуют нормы, связанные с регулированием искусственного интеллекта, которые, тем не менее, крайне фрагментарны и распределены по различным правовым актам. Отсутствие в правовых нормах четких границ применения искусственного интеллекта может привести к тому, что правила, утвержденные зарубежными странами, могут быть принудительно приняты и использованы в большинстве стран, включая Россию. Авторы ставят вопрос о возможных юридических ограничениях применения технологий искусственного интеллекта. Сделан вывод о том, что законодательно следует определить, кому из лиц и организаций будет разрешено иметь доступ к новым технологиям, которые могут представлять опасность для общества. Авторы считают актуальным принятие «Концепции развития потенциально опасных технологий, основанных на использовании искусственного интеллекта». Таким образом, развитие искусственного интеллекта приводит не только к новым возможностям, но и к угрозам, соответственно требует более разумной организации общества, государства и международных отношений
Формирование цифровых социокультурных экосистем является одним из способов повышения привлекательности социокультурной сферы для различных категорий населения и эффективности функционирования всех участников. Важной задачей для развития таких экосистем является наличие методологического базиса для имплементации цифровых технологий в бизнес-процессы участников. В данной статье представлены заинтересованные стороны социокультурных экосистем, выделены их роли и потенциальные экосистемные эффекты, дана характеристика современного состояния технологической среды. Представляется, что данные результаты будут полезны как представителям органов государственного управления, заинтересованных в реализации проектов социокультурной сферы, так и представителям академического сообщества, занимающихся вопросами развития экосистемного подхода и формирования цифровых экосистем
Предлагается программный комплекс для компьютерной диагностики гастрита на основе доступных показателей и опыта специалистов. Он основан на логическом подходе анализа данных и предназначен для определения наиболее вероятных типов заболеваний с заданной точностью. Входные данные включают показатели обследования пациентов, их диагнозы и опыт специалистов в постановке диагноза, накопленный в медицинской практике. Для представления данных используются системы многозначной логики предикатов. Результат работы программного комплекса заключается в выборе наиболее подходящих типов заболеваний с заранее заданной точностью, основываясь на данных диагностики пациентов. Если точность постановки диагноза не может быть достигнута с заданной точностью, предлагается либо изменить точность решения, либо пройти дополнительное обследование
В статье автор на основе социологического анализа научных публикаций рассматривает влияние цифровых коммуникаций на современное молодое поколение, замечая, что цифровизация плотно внедряясь в человеческое общество, незаметно подменяет межличностную коммуникацию виртуальной. В материале акцентируется внимание и на особой роли преподавателя в выстраивании межличностных коммуникаций, постоянно подстраивающейся под меняющиеся реалии социального значения личности. Подчеркивается, что о полной замене имеющихся образовательных технологий на цифровые, даже в среднесрочной перспективе говорить еще преждевременно. Представленный срез результатов исследований коммуникативных связей в молодежной среде, проведенных другими авторами, развенчивают устоявшиеся стереотипы, указывая на сильные стороны современного поколения, появившиеся в основном благодаря цифровизации
Пользователи сети Интернет тратят много времени на поиск информации и при невозможности ее нахождения выгорают. Чтобы повысить скорость поиска и избежать выгорания необходимо иметь информационно-поисковое мышление. Мышление включает следующие принципы: понимать порядок работы информационно-поисковой системы (ИПС), задавать поисковый запрос термами, опускать незначащие слова, дополнять поисковый запрос синонимами, включать в поисковый запрос термы, устраняющие двусмысленность, знать язык поисковых запросов ИПС. Принципы подтверждены проведенными экспериментами в ИПС. Информационно-поисковое мышление должно быть не только у пользователей, но и у программистов. Для этого программисты должны знать возможности информационно-поисковых систем
Авторы статьи рассматривают разработку и обсуждение этических кодексов (рекомендаций) как необходимую часть этики искусственного интеллекта (ИИ) – нового междисциплинарного направления, формирующегося в XXI веке. Анализ структуры и содержания сводов этических рекомендаций в сфере ИИ, принятых к настоящему времени международными и национальными организациями, позволяет авторам статьи сделать вывод о предпочтительности сочетания компактных формулировок общеобязательных норм с конкретизацией применительно к родам деятельности людей, вовлеченных в жизненный цикл систем ИИ, с учетом типов систем ИИ и культурных особенностей стран.
Целью данной работы является определение налоговых последствий различных видов доходов, возникающих в связи с внедрением цифровизации производственных процессов в деятельность компаний. Исследование показало, что такие последствия можно разделить на три группы: правовые, организационные, и последствия в области налогового администрирования. Поскольку соответствующее налоговое законодательство еще формируется, последствия меняются от страны к стране. Общим является взимание косвенных налогов в странах, где устанавливается оборудование с цифровым управлением и где ведет деятельность получатель услуг или интеллектуальной собственности. Налог на прибыль, как правило, возникает дважды; в некоторых странах для нерезидентов его заменяет налог на цифровые услуги. Также налоговые последствия зависят от формулировок, использованных в договорах, и вовлеченным компаниям требуется их пересматривать. В налоговом администрировании появляется дополнительный источник данных в виде устройств IoT, а также появляются новые технологические возможности по реализации процедур налогового и таможенного администрирования
В работе представлены возможности совместного использования методов машинного обучения и агенториентированного моделирования для анализа и сценарных прогнозов с целью снижения влияния дестабилизации торговых потоков на продовольственную безопасность России в условиях усиления санкционного давления. Авторами предложена концептуальная схема программно-аналитического комплекса для прогнозирования показателей агропродовольственных цепей поставок. Полученные результаты исследования могут стать основой социально-экономической мультиагентной модели для решения вопросов обеспечения продовольственной безопасности. Применение предложенных решений в ситуационных центрах страны может способствовать противодействию внешним угрозам и обеспечения национальной безопасности России.
Вопрос справедливого ценообразования в нефтегазовом комплексе играет значительную роль в формировании стратегического решения для всех участников отраслевого рынка. И хотя на сегодняшний момент неценовые факторы конкуренции также приобретают большое значение, тем не менее цена сохраняет свои позиции и продолжает существенно влиять как на рыночную долю фирмы, так и на её финансовые результаты. Именно поэтому для успешной конкуренции необходима грамотно экономически обоснованная ценовая политика, которая напрямую зависит от выбранного метода ценообразования, который должен учитывать, как особенность отрасли, так и особенности производимой продукции. В силу влияния на цену множества факторов, обоснованное ценообразование один из наиболее сложных процессов, требующих взвешенного решения производителя. Актуальность данного исследования определена необходимостью разработки методики обоснованного ценообразования не только на конечную продукцию нефтегазодобывающих производств, но и на реализацию программы комплексной калькуляции элементов себестоимости и конечной цены инновационных технологических решений в нефтегазодобыче. Кроме того, предлагаемая в рамках исследования методология должна позволить всем участникам проектной деятельности реализовать систему прозрачного мониторинга обоснованности ценообразования технологического и коммерческого профилей.
В статье предпринято рассмотрение попытки выяснения природы причинно-следственной связи между новыми информационными технологиями и предполагаемым новым обществом, которому посвящены работы многих современных ученых. Этими проблемами занимались буквально все классики теории информационного общества, ей также посвящены исследования западных ученых-социологов Майлза и Кришана Кумара, считающих, что ИТ представляет собой ещё один шаг на долгом пути технологической эволюции. Рассмотрены основные положения теории преемственности, трансформизма, структурализма и Тейлоризма, а также показано противоречие между сторонниками преемственности, которые заявляют о том, что структуры власти останутся незатронутыми в результате социальных изменений, и некоторыми положениями структурализма, утверждающими о возможном их изменении, а также выделяющими три пути возможного развития (Майлз). В исследовании нет анализа широкого спектра всех направлений и авторов структурализма, взяты только некоторые положения, соответствующие решению поставленной перед данной работой задачи
«Ошибочно думать, будто технологические новшества имеют односторонний эффект. Всякая технология — это и бремя, и благо: никогда не “или—или”, а всегда то и другое». Эти безусловно верные слова принадлежат Нилу Постману, американскому писателю, педагогу, теоретику медиа и критику культуры, автору восемнадцати книг, среди которых «Технополия: сдача культуры технологиям» (1992), «Исчезновение детства» (1994) и «Конец образования: переоценка школьной системы» (1995). Будучи гуманистом, Постман считал, что «новые технологии никогда не смогут заменить человеческие ценности»
Издательство
- Издательство
- ИРИО
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 101000, Москва, Армянский переулок, дом 9 стр. 1, офис 310-1
- Юр. адрес
- 117312, г Москва, Академический р-н, пр-кт 60-летия Октября, д 9, кв 716
- ФИО
- Ершова Татьяна Викторовна (ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ДИРЕКТОР)
- E-mail адрес
- info@iis.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 9122229
- Сайт
- http:/www.iis.ru