EasyByte
Кейс

AI-прогноз спроса и ресурсов для отрасли «страховые компании»

Клиент из отрасли «страховые компании» столкнулся с ошибками планирования и перегрузкой команд в пиковые периоды. Мы внедрили контур прогнозирования спроса и управления ресурсами, который учитывает сезонность, каналы загрузки, маркетинговые активности и операционные ограничения. Ключевой фокус проекта: урегулирование убытков и точность скоринга.

Обсудить похожий проект Ко всем кейсам
Контекст Задачи Решение Результаты Технологии FAQ

Контекст и цель

Клиент из отрасли «страховые компании» столкнулся с ошибками планирования и перегрузкой команд в пиковые периоды. Мы внедрили контур прогнозирования спроса и управления ресурсами, который учитывает сезонность, каналы загрузки, маркетинговые активности и операционные ограничения. Ключевой фокус проекта: урегулирование убытков и точность скоринга.

Критерии успеха
  • Метрики бизнеса и операционные KPI.
  • Работа с данными и интеграциями.
  • Безопасность и соответствие требованиям.

Задачи

Что нужно было сделать и зачем это бизнесу.

Повысить точность прогноза (страховые компании)
Перейти от ручных оценок к ML-модели по спросу и загрузке.
Сбалансировать ресурсы (страховые компании)
Оптимизировать загрузку команд, каналов и производственных мощностей.
Снизить операционные потери (страховые компании)
Уменьшить простои, дефициты и неэффективные затраты.

Этапы решения

Как мы выстроили процесс: от гипотез до продакшена.

1
Сбор и нормализация данных
Соединили историю спроса, загрузки, промо и календарные факторы.
2
ML-модель прогнозирования
Обучили и провалидировали прогнозы на исторических периодах.
3
Контур управленческих решений
Встроили рекомендации в планирование и ежедневные операции.

Результаты

Бизнес‑эффекты, подтверждённые метриками.

Стабильная загрузка процессов
Пиковые периоды проходят с меньшим количеством сбоев.
Раннее предупреждение рисков
Система заранее сигнализирует о перегрузках и провалах спроса.
Экономический эффект
Улучшение планирования напрямую снизило стоимость операций.

Технологии

Инструменты и стек, которые мы использовали.

Time-series ML
Прогнозирование с учетом сезонности и событий.
Data Pipeline
Регулярное обновление витрин данных для модели.
Scenario Engine
Сценарные расчеты при изменении активности и нагрузки.
BI и алерты
Контроль KPI и предупреждения по рисковым зонам процесса.

FAQ

Ответы на типовые вопросы по кейсу.

Да, используем сценарные модели и регулярно адаптируем прогноз.

Обычно достаточно 6-12 месяцев истории спроса, загрузки и операций.

Да, интегрируем прогнозный контур в вашу операционную систему.

Хотите такой же эффект — но под ваши данные?

Присылайте вводные — вернёмся с планом и сметой за 24 часа.

Прикинуть бюджет Оставить заявку