Одним из наиболее существенных моментов в области страхового риск- менеджмента является финансовая устойчивость страховой компании, достижение которой невозможно без эффективного управления ее рисками.
«Для решения данной задачи используются системы управления рисками страховой компании.
Система управления рисками страховой компании предполагает идентификацию и спецификацию рисков, определение целей и методов управления рисками, формирование и развитие собственно операционной системы управления рисками страховщика.
Магистерская диссертация посвящена актуальной проблеме исследования и разработки моделей и алгоритмов эффективной системы управления рисками страховой компании» [19].
Выполненные в работе научные исследования представлены следующими основными результатами:
- проведен анализ современного состояния исследований в области управления рисками страховой компании методологической основой управления рисками в страховой компании является стандарт Solvency II. «ИСУР - это интегрированная компьютерная информационная система, используемая для предоставления информации о рисках и помощи лицам, принимающим решения, в оценке бизнес-рисков. Эта информация включает в себя подверженность риску, меры защиты и управление рисками» [1]. Андеррайтинг — один из основных бизнес-процессов страховой компании. Успех страховой деятельности зависит от правильной оценки возможных рисков андеррайтером. Вместе с тем проведенный анализ позволил констатировать недостаточность работ, посвященных проблеме моделирования информационных систем управления рисками страховой компании, что подтверждает актуальность темы исследования;
- проведен анализ методологий моделирования систем управления рисками страховой компании. Как показал анализ, методология IAA содержит проверенные бизнес-знания и лучшие практики, необходимые для поддержки критически важных бизнес-задач и обеспечения связи ИТ-проектов с бизнес-требованиями. Недостатком данной методологии является высокая стоимость реализации СУРСК и ограниченные возможности референтной модели. Объектно-структурный подход как методологическая основа предоставляет широкие возможности для построения модели системы управления рисками страховой компании. Недостатком данного подхода является необходимость разработки технологической онтологии для процесса управления рисками в страховой компании. Как показывает практика, применение интеллектуального анализа данных в системах поддержки принятия решений по андеррайтингу позволяет оптимизировать работу андеррайтера и снизить потери от возможных ошибок. С учетом вышеизложенного для построения СУРСК выбрана методология управления рисками на основе интеллектуального анализа данных;
- разработаны модели и алгоритмы системы управления рисками
страховой компании. В практических исследованиях и приложениях необходимо сочетать различные методы с реальной ситуацией для проведения исследований и анализа, чтобы улучшить работу в режиме реального времени и точность. В этой связи для анализа моделей поведения страхователей выбран метод машинного
обучения. Выбор алгоритмов k-means и CART обусловлен
характером решаемой задачи и функциональными особенностями СУРСК. Представленные модели и алгоритмы являются основой для построения эффективной АСУ андеррайтингом страховой компании;
- выполнены апробация проектных решений и оценка их эффективности. Для реализации алгоритмов машинного обучения использованы язык Python и среда Jupyter Notebook (anaconda 3) с библиотекой sklearn. В качестве обучающей выборки использованы исторические данные региональной страховой компании по рисковому страхованию за год. На основе анализа источников по страхованию были выделены 5 поведенческих групп страхователей. На практике их может получиться больше или меньше данного количества. Затраты при проектном варианте разработки СННР сократились в 1,5 раза. «Коэффициент эффективности управления предлагаемой АСУ андеррайтингом Кэу> 0,5, что свидетельствует о высокой функциональной эффективности управления рисками страховой компании» [5].
Таким образом, в работе решена актуальная научно-практическая проблема исследования и разработки моделей и алгоритмов эффективной системы управления рисками страховой компании.
Гипотеза исследования подтверждена.


Купить