Понятно, что риски на практике не оцениваются по 5-балльной шкале, в страховании применяется многофакторная математическая модель, в которой учитываются модели авто, количество водителей, детали маршрута, характеристики груза, погодные условия региона и другие факторы.
Даже если ваши предположения относительно рисков укладываются в канву логики и опыта, они не всегда могут быть верны. А некоторые гипотезы в реальности лучше вообще не проверять. Замечали ли вы легковые автомобили, часто следующие за фурами? Как правило, это хозяева груза или их представители, которые пережили утрату машины и больше так не хотят. Страховка у них теперь тоже есть, о рисках можно не беспокоиться. Вот только полученный опыт уже не вернешь…
Как обычно в страховании - "натягиваем сову на глобус", "передергиваем факты" и противоречим сами себе. Поехали:
Кража/угон — 5 из 5, высокая вероятность
Если у вас в рейсе фура с айфонами — считайте, что ее уже угнали.
Из данного текста получается что практически каждую фуру с айфонами угоняют и товар воруют, но далее написано: "В нашей практике был случай, когда фуру с оргтехникой разгрузили на полном ходу" - был случай. Всего 1 случай. На какое количество фур был 1 такой случай?
Потом:
Звучит странно, но 20-тонники горят очень часто. Мы как-то выплатили 3 млн рублей за сгоревшую фуру.
Дак очень часто горят ? Или всего 1 раз сгорела и была выплачена страховка? Непонятно...
Поддерживаю. Очень низкий уровень статьи.
Основное - это вероятность возникновения страхового случая (про жадность страховой компании я не говорю). Ни в одном примере не указана вероятность, а приведены лишь гипотезы.
Комментарий недоступен
Добрый день! Говорить о том, много один пожар или нет, равно как о том, много ли одно хищение фуры без учета иных параметров, конечно же, некорректно. Ведь если украли 1 из 3 фур, то деятельность страховой компании будет убыточной. В статье мы постарались объяснить «на пальцах» принципы расчетов. Принимая во внимание рыночные ставки, которые уже не дотягивают до 0,1% от стоимости груза (для автомобильных перевозок по территории РФ), несложно посчитать, что страховщику надо застраховать 1 000 машин с грузом на 3 млн рублей в каждой, чтобы оплатить 1 убыток размером в 3 млн и не уйти в минус, и это без учета РВД (расходов на ведение дела и т.д.). И, разумеется, если тот или иной фактор риска, по статистике страховщика, носит более частый характер, или корреляция становится значимой, то появление этого фактора во вновь рассматриваемом риске не может не влиять на стоимость страхования. У каждого страховщика свой портфель рисков и свой опыт, и значимые убытки безусловно корректируют модели оценки и бизнес-аппетит страховой компании в отношении рисков по которым имеется отрицательный опыт. И конечно же, все гораздо сложнее чем "5 из 5", ведь зависимость не всегда столь прямая и очевидная.
Главное через Бералусь не летать
Коллеги, а можно поподробнее с этого момента? - из текста статьи: "в страховании применяется многофакторная математическая модель, в которой учитываются модели авто, количество водителей, детали маршрута, характеристики груза, погодные условия региона и другие факторы"
Буду признателен за разъяснения, с уважением
Полагаю что машинное обучение:
1. берем базу дтп
2. размечиваем данные по вышеперечисленным параметрам
3. учим нейронку на датасете
4. получаем модель которая принимает параметры перевозки и возвращает вероятность фейла