Казахстан продолжает развивать цифровые технологии в финансовом секторе. Агентство по регулированию и развитию финансового рынка (АРРФР) представило новый открытый набор данных OGPO Insurance Scoring Dataset, предназначенный для разработки моделей оценки рисков в автостраховании, передает DKNews.kz.
Разработка уже опубликована на международных платформах PyPI и CRAN, благодаря чему пользоваться ею смогут исследователи и специалисты по анализу данных по всему миру.
Новый датасет поможет точнее оценивать риски ДТП
OGPO Insurance Scoring Dataset разработан для скоринга полисов обязательного страхования гражданско-правовой ответственности владельцев транспортных средств (ОГПО ВТС).
С его помощью можно создавать модели, которые позволяют:
- точнее прогнозировать вероятность ДТП;
- объективно оценивать страховые риски;
- поддерживать коэффициент страховых выплат на уровне около 70%;
- сохранять устойчивость страхового портфеля.
При этом система основана на принципе справедливой оценки риска.
Повышенные страховые премии предполагаются только для водителей с более высоким уровнем риска, тогда как аккуратные автомобилисты смогут сохранить прежнюю стоимость страховки или платить меньше.
AFR стал еще функциональнее
OGPO Insurance Scoring Dataset стал уже третьим открытым набором данных в составе эконометрического пакета AFR.
Ранее в него вошли:
- finratKZ — для анализа финансовых коэффициентов корпоративных заемщиков;
- macroKZ — для исследования макроэкономических показателей Казахстана.
Теперь пакет охватывает еще и моделирование страховых рисков.
Данные подготовили на основе чемпионата по риск-менеджменту
Новый датасет создан на основе материалов третьего ежегодного Risk Management Case Competition.
Проект был организован Агентством совместно с:
- Казахстанско-Британским техническим университетом (КБТУ);
- страховой компанией Freedom Finance Insurance.
Использование практических данных делает инструмент более полезным для исследований и разработки современных алгоритмов оценки рисков.
Казахстан делает ставку на искусственный интеллект
Развитие пакета AFR проходит в рамках инициатив SupTech и RegTech, направленных на цифровизацию финансового регулирования.
В Агентстве отмечают, что работа по развитию открытых аналитических инструментов будет продолжена.
Особое внимание планируется уделить сотрудничеству с научным сообществом и развитию решений на базе искусственного интеллекта и машинного обучения.
Почему это важно
Открытые наборы данных позволяют исследователям и разработчикам создавать более точные модели оценки финансовых и страховых рисков. Для Казахстана это не только развитие цифровой инфраструктуры финансового рынка, но и возможность интегрировать отечественные разработки в международное научное и профессиональное сообщество.
