Научный архив: статьи

В статье рассматриваются современные практики применения методов машинного обучения в деятельности страховых компаний. Анализируются ключевые направления использования методов машинного обучения, включая оценку и прогнозирование рисков, автоматизацию процессов урегулирования убытков, защиту от мошенничества и персонализацию страховых продуктов и тарифов. Особое внимание уделяется внедрению кластерного анализа для сегментации клиентов. На основе обзора практик ведущих российских и международных страховых компаний продемонстрировано, что использование машинного обучения способствует снижению операционных затрат, повышению точности оценки рисков и минимизации ошибок, связанных с человеческим фактором. Результаты исследования демонстрируют, что внедрение машинного обучения становится ключевым фактором конкурентоспособности страховых компаний в условиях растущей цифровизации рынка и увеличения объемов данных, способствуя не только значительному снижению издержек, но и повышению производительности сотрудников за счет высвобождения времени, затрачиваемого на рутинные задачи. В будущем интеграция алгоритмов машинного обучения способна существенно сократить временные затраты страхователей за счет автоматизации подачи заявлений на выплаты. Однако внедрение машинного обучения требует от сотрудников компаний новых знаний и большого объема данных, доступ к которым зачастую ограничен для небольших страховых компаний. В статье также поднимаются вопросы защиты персональных данных и нормативно-правового регулирования в данной сфере.

Цель. Целью данной работы является оценка влияния заключения региональных торговых соглашений (РТС) на благосостояние стран, выраженное в ВВП на душу населения.
Процедура и методы. Автор проанализировал научные труды и обнаружил, что оценка последствий заключения региональных торговых соглашений неоднозначна. В исследовании применены методы обобщения, интерпретации результатов и корреляционный анализ. Результаты. Анализ исследований выявил серьёзные расхождения в оценке влияния заключения РТС на благосостояние населения. Проведённый корреляционный анализ с выборкой в количестве 196 стран показал, что число заключённых страной региональных торговых соглашений прямо взаимосвязано с ВВП на душу населения, при этом коэффициент корреляции составляет 0,5. Не выявлено наличия корреляции между количеством РТС и темпами прироста ВВП на душу.
Теоретическая и/или практическая значимость. Полученные результаты показывают, что необходим более дифференцированный анализ интеграционной практики (РТС); в практической деятельности безусловно позитивная оценка интеграции должна смениться более взвешенным и сдержанным подходом.