ИИ назвал факторы, влияющие на аварийность авто на дороге

Насколько серебристая машина на дороге безопаснее красной и склонны ли Скорпионы лихачить за рулем больше Дев, было проверено страховщиками с использованием искусственного интеллекта. Эти факторы на риск аварийности на дорогах не влияют никак.

Аналитики компании "Росгосстрах" проанализировали с помощью машинного обучения страховую историю миллионов российских автомобилистов по нескольким сотням параметров. Они не нашли корреляции между цветом автомобиля, знаком зодиака его владельца или "опасными" цифрами в дате рождения водителя по матрице нумерологии с уровнем реальных рисков за рулем. И потому признали эти факторы несущественными для определения степени риска и, соответственно, тарифа на страховку.

Компания уже не первый год использует искусственный интеллект для определения рисков автовладельцев и расчета тарифа по ОСАГО и каско. В ходе тестирования эксперты компании проверяли гипотезы о влиянии самых разных факторов на потенциальную убыточность договора - в том числе и довольно экзотических. Модели машинного обучения ищут и выстраивают взаимосвязи в огромной базе компании на большом массиве данных по клиентам, договорам, страховым случаям. И применительно к астрологии, и нумерологии ничего влияющего на вероятность наступления страхового случая или его тяжесть обнаружено не было.

Впрочем, более существенно, что анализ с помощью ИИ позволил отсеять более 500 не влияющих на событие признаков. В том числе разрушил очень распространенное предубеждение о связи цвета машины (кроме желтого такси) с вероятностью угодить на ней в аварию. Сейчас этот параметр относится к эстетическим предпочтениям клиента, а не к его потенциальным рискам. По сути, анализ с помощью ИИ подтвердил, что на риски влияет не яркость или, напротив, неприметность окраски машины, а другие факторы: поведение водителя на дороге и его опыт, склонность к нарушению Правил дорожного движения, специфика территории, по которой он ездит, мощность автомобиля и его пробеги.

Как рассказала директор департамента анализа и моделирования компании Ольга Вересова, сегодня для расчета справедливого тарифа для автомобилистов в модели оценки рисков заложено более 100 факторов. И, например, в каско помимо параметров самого водителя и автомобиля серьезную роль играет географическая локация - особенности места жительства и поездок клиентов. Использование всей доступной информации по территории (например, что рядом есть школа или на этом ближайшем перекрестке постоянно происходят ДТП), позволяет сделать объективные выводы относительно аварийности и опасности различных географических локаций с большой детализацией и учитывать это для прогноза убыточности договора автострахования. С учетом этого автоматизированный анализ данных позволяет снизить стоимость полиса в зависимости от рисков конкретного клиента до 30%.

"Применяемый нами скоринг с использованием искусственного интеллекта становится не просто умным, но и справедливым. Он отсекает суеверия и опирается на объективные показатели", - говорит Ольга Вересова.