Внедрять модели машинного обучения и искусственного интеллекта для решения бизнес-задач и аналитики, оценки рисков и прогнозирования не так дорого, как кажется. Команда экспертов и разработчиков способна запускать готовые решения в бизнес в Agile формате за 3-4 спринта.

Мошенничество в электронном страховании является большой проблемой с самого начала его существования. Данная проблема доставляет множество проблем страховым компаниям и обманутым покупателям. Особенно данная проблема стала популярна при страховании еОСАГО.
Мы озадачились этой проблематикой и внедрили антифрод систему на основе машинного обучения для агрегатора по оформлению электронных договоров еОСАГО. Принцип работы системы заключается в том, что она анализирует действия пользователя на сайте, сравнивает их с известными ей патернами, выявляет признаки мошенничества и блокирует работу пользователя. Система обучается самостоятельно, обновляя и пополняя свою базу знаний.

Многие пользователи смартфонов регистрируясь в бесплатных WiFi сетях оставляют данные о себе. Эти данные могут быть использованы провайдером или сотовым оператором для целей предоставления персонализированного контента, услуг или сервиса. Подобная BigData открывает новые возможности для компаний, которые занимаются электронной коммерцией или розничным бизнесом.

Мы находим альтернативные источники данных, которые прямо или косвенно характеризуют поведение людей. Эти данные позволяют алгоритмам установить новые связи и находить закономерности. Искусственный интеллект использует созданные таким образом алгоритмы в моделях прогнозирования будущего. Альтернативные данные повышают точность прогнозов при моделировании и андеррайтинге. Таким образом, наша технология увеличивает сборы, прибыль и операционную эффективность в разных направлениях бизнеса.