Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 03.04.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Управление рисками и андеррайтинг
AI-решение для управления рисками и андеррайтинга в страховании — это интеллектуальная платформа, использующая алгоритмы машинного обучения для анализа больших массивов данных (включая данные с носимых устройств, соцсетей, телематики и открытых источников). Система строит индивидуальные профили риска, прогнозирует вероятность страховых случаев, корректирует тарифы и условия страхования, повышая точность оценки и прибыльность страхового портфеля.
Преимущества решения
- Повышение точности оценки рисков. Индивидуальные профили и прогнозы позволяют снизить ошибочные решения и увеличить прибыльность портфеля.
- Сокращение сроков андеррайтинга. Автоматизация позволяет принимать решения за минуты вместо дней и недель.
- Рост справедливости и персонализации. Тарифы и условия максимально адаптированы под реальный риск клиента.
- Снижение операционных затрат. Автоматизация рутинных процессов, сокращение нагрузки на андеррайтеров.
- Масштабируемость и гибкость. Лёгкая интеграция с новыми источниками данных и внешними сервисами.
- Улучшение клиентского опыта. Быстрое принятие решений, прозрачность, индивидуальные предложения.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение для управления рисками и андеррайтинга в страховании объединяет следующие ключевые функции:
- Сбор и интеграция данных. Платформа агрегирует данные из различных источников: CRM, ERP, медицинских систем, телематики, носимых устройств (wearables), социальных сетей, открытых государственных и коммерческих баз. Это позволяет получить максимально полную картину о клиенте и его рисках.
- Построение профиля риска. AI-алгоритмы анализируют поведенческие, медицинские, демографические и финансовые данные, выявляют скрытые паттерны, оценивают уровень риска для каждого клиента в реальном времени. Профили обновляются динамически по мере поступления новых данных.
- Прогнозирование страховых случаев. Модели машинного обучения (градиентный бустинг, нейросети, деревья решений) прогнозируют вероятность наступления страхового события, определяют потенциальные убытки и помогают скорректировать условия страхования.
- Корректировка тарифов и условий. На основе индивидуального профиля риска система автоматически предлагает оптимальные тарифы, франшизы и условия страхования, повышая справедливость и конкурентоспособность продукта.
- Автоматизация андеррайтинга. Система самостоятельно обрабатывает заявки, анализирует документы, формирует отчёты и рекомендации для андеррайтеров, сокращая сроки принятия решений с недель до минут.
- BI-аналитика и мониторинг портфеля. Встроенные инструменты визуализации позволяют отслеживать динамику рисков, прибыльность, выявлять аномалии и быстро реагировать на изменения в портфеле.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Функционал |
|---|---|---|
| AI-платформы для страхования | AIINS, Gradient AI, IBM Watson Insurance, SAS Risk Modeling, V7, ScienceSoft Insurance AI, отечественные решения на Python (scikit-learn, XGBoost, CatBoost), TensorFlow, PyTorch | Моделирование рисков, автоматизация оценки, прогнозирование страховых событий, выявление мошенничества |
| BI и аналитика | Power BI, Tableau, встроенные дашборды | Визуализация данных, построение отчётов, мониторинг ключевых показателей |
| Интеграция | REST API, HL7/FHIR (для медицины), коннекторы к CRM, ERP, телематике, соцсетям, носимым устройствам | Связь с медицинскими системами, CRM, ERP, устройствами для сбора данных, социальными платформами |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Рекомендация / Пример | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2× Intel Xeon Gold / AMD EPYC (16–32 ядер) | Параллельная обработка больших данных |
| GPU | NVIDIA A100 / T4 | Ускорение инференса и обучения моделей |
| RAM | 128–256 ГБ DDR4 / DDR5 | Хранение и анализ массивов данных |
| SSD | 2–4 ТБ NVMe (RAID 1/10) | Высокоскоростное хранение логов, моделей и истории заявок |
| Сеть | 10–25 Гбит Ethernet | Поддержка интеграции с внешними источниками и облачными сервисами |
| Облако | Yandex Cloud, VK Cloud, собственный дата-центр | Масштабируемость и отказоустойчивость |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных. Импорт данных из CRM, ERP, телематики, носимых устройств, соцсетей, открытых источников, медицинских систем.
2. AI-ядро. Модули анализа и построения профилей риска, прогнозирования страховых случаев, автоматизации андеррайтинга. Использование NLP для анализа текстовых данных, computer vision для изображений (например, фото повреждений).
3. BI-аналитика. Дашборды для андеррайтеров, риск-менеджеров, автоматизация отчетности, мониторинг эффективности портфеля.
4. Интеграция. API для связи с внешними и внутренними системами, автоматизация обмена данными.
5. Безопасность. Шифрование, аудит, хранение данных в РФ, соответствие 152-ФЗ.
Пример конфигурации для компании 2 млн клиентов, 200 тыс. новых заявок/год
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro AS -4124GS-TNR+ | 1 |
| CPU | AMD EPYC 7003 | 2 |
| GPU | NVIDIA T4 | 2 |
| RAM | DDR4 ECC | 128 ГБ |
| SSD | 4 ТБ SSD | 1 |
| Сеть | 10 Гбит Ethernet | |
| ПО | Gradient AI, AIINS, Power BI, Python ML-модули |
Внедрение: 3–5 месяцев, поэтапно (от пилота до полной автоматизации).
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Артикул: Tesla T4
PCI-E 3.0 16 ГБ GDDR6, 256 бит, GPU 585 МГц
Форм-фактор:
Low Profile Single Slot PCIe 3.0
123 910 ₽
за 1 шт
Кто уже применяет такие решения в России
В России AI-решения для управления рисками и андеррайтинга внедряют крупнейшие страховые компании и InsurTech-платформы. Например, СберСтрахование, ВСК и Росгосстрах используют машинное обучение для скоринга рисков, анализа данных с носимых устройств и телематики, а также для автоматизации андеррайтинга и расчёта тарифов. Такие платформы интегрируются с CRM, ERP, медицинскими и внешними базами, что позволяет строить индивидуальные профили риска, прогнозировать страховые случаи и повышать прибыльность портфеля.
Российские страховщики отмечают сокращение сроков принятия решений, снижение убытков от мошенничества и рост удовлетворённости клиентов благодаря персонализированным продуктам и прозрачности оценки.
