Исследовательский проектный семинар № 39

Тип проекта  

Прикладной

Инициатор проекта от НИУ ВШЭ  

Департамент прикладной экономики факультета экономических наук

Доцент Генрих Пеникас 

penikas@hse.ru

Описание проекта (максимум 250 слов)              

На YouTube есть подборки записей видеорегистраторов с автомобилей на российских дорогах, где видно опасное, но часто безаварийное вождение. Поскольку аварии нет, протокола ДТП нет, то страховые компании не знают об опасном вождении такого водителя. Тогда они предлагают ему стандартную страховку, как и аккуратному водителю. При этом, очевидно, что для страховой компании опасные водители чреваты повышенными расходами по заключенным с ними договорами. Поэтому у страховых компаний есть запрос на то, как скорректировать стоимость полисов ОСАГО/КАСКО в России для учета информации о вождении, которая не зафиксирована в истории ДТП и при отсутствии телематических устройств на автомобиле.

Цель проекта - построить модель ценообразования, предварительно собрав максимальную информацию об аварийном вождении в России. Ввиду существенного объема низкокачественного видео-материала необходимо придумать процесс его эффективной обработки.

Требования к студентам - участникам проекта         

 В проекте пригодятся навыки

1. поиска информации в интернете,
2. первичного сбора данных вручную,
3. программирования и разработки баз данных,
4. автоматизации существующих процессов,
5. применения алгоритмов распознавания образов,
6. построения моделей оценки рисков.
7. Если у Вас есть интерес сделать то, что до Вас еще не сделали, приходите!

Project type

applied

HSE project owner

Applied economics department

Assistant professor

Henry Penikas

Project description (250 words maximum)     

YouTube has a collection of videos from car cameras recorded at Russian roads. One can see there dangerous (accident-prone, risky) driving, but often resulting in no accident. As accident does not happen, there is no police evidence. Thus insurance companies are often unaware that a particular driver demonstrates accident-prone style. As a result such a risky driver is offered with a standard insurance contract at the standard price as an accurate driver would get. Obviously, accident-prone drivers in total result in higher losses for insurance companies. This is why insurance companies in Russia wish to adjust the pricing of their mandatory and voluntary car insurance contracts. They want to account for additional information that is not available in the official driving history of a car and in the absence of the telematics devices.

Project objective is to develop an insurance contract pricing model. First of all information on accident-prone driving in Russia has to be collected. As there is a large set of low-quality video data, there is a need to develop efficient process of its processing.

Requirements for participants    

The following skills would help you to drive the project forward:

1. Information retrieval on the web;
2. Manual raw data collection;
3. Programming and database development;
4. Existing processes automation;
5. Image and video recognition algorithms;
6. Risk modeling;