В Казахстане представили новый инструмент для анализа рисков в автостраховании

Агентство по регулированию и развитию финансового рынка (АРРФР) представило новый набор данных OGPO Insurance Scoring Dataset, который поможет разрабатывать модели для оценки рисков в обязательном автостраховании. Разработка стала частью проектов SupTech и RegTech, направленных на цифровизацию финансового сектора.

Новый датасет уже опубликован в открытых репозиториях PyPI и CRAN, благодаря чему использовать его смогут исследователи, разработчики и специалисты по анализу данных не только в Казахстане, но и за рубежом.

Для чего нужен новый инструмент

OGPO Insurance Scoring Dataset предназначен для создания моделей скоринга полисов обязательного страхования гражданско-правовой ответственности владельцев транспортных средств (ОГПО).

Система позволяет точнее оценивать вероятность дорожно-транспортных происшествий и рассчитывать страховые риски. При этом в агентстве отмечают, что подход основан на принципе справедливости: более высокие страховые взносы будут касаться только водителей с повышенным уровнем риска, тогда как аккуратные автомобилисты смогут сохранить прежнюю стоимость полиса или платить меньше.

Пакет AFR расширяет возможности

Новый набор данных стал третьим в составе эконометрического пакета AFR. Ранее в него вошли базы finratKZ и macroKZ, которые используются для анализа финансового состояния корпоративных заемщиков и оценки макроэкономической ситуации.

OGPO Insurance Scoring Dataset подготовлен на основе данных третьего ежегодного чемпионата по риск-менеджменту Risk Management Case Competition, организованного АРРФР совместно с Казахстанско-Британским техническим университетом (КБТУ) и страховой компанией Freedom Finance Insurance.

В агентстве отметили, что продолжат развивать открытые аналитические инструменты и проекты в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, а также расширять сотрудничество с научным сообществом и финансовым сектором.