ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СТРАХОВОЙ КОМПАНИИ

Аннотация

В данной статье осуществлено комплексное исследование методов прогнозирования финансовой деятельности страховой компании, что представляет собой ключевую задачу в условиях высокого риска и неопределённости, характерных для конкурентных рынков страховых услуг. В работе подробно анализируются как классические, так и современные подходы к прогнозированию, основанные на обработке сложных данных страховой сферы. В частности, рассмотрены особенности использования статистических методов, машинного обучения и глубокого обучения для эффективного прогнозирования финансовых показателей. Особое внимание уделено методам градиентного бустинга и анализу временных рядов, результаты применения которых демонстрируют значительное улучшение в точности прогнозов финансовой деятельности страховой компании по сравнению с традиционными моделями.