В статье исследуется потенциал применения методов машинного обучения в сфере добровольного страхования России. Проведен анализ ограничений существующих на рынке классических актуарных моделей (GLM/GAM) в условиях возросшей нелинейности рисков и экономической волатильности. На основе обзора зарубежной литературы оценивается возможность адаптации международных практик с учетом проблем доступности и качества данных. При опоре на регуляторную специфику и требования со стороны Центрального банка РФ оценивается целесообразность построения моделей прогнозирования и выделяются ключевые сферы применения. Полученные выводы могут быть использованы для корректировки стратегий внедрения аналитических инструментов в актуарную практику.

Латыпова Е.А., Поздняков Г.Е. (науч. рук. Трифанов А.И.) Потенциал применения методов машинного обучения в прогнозировании экономики страховых портфелей на российском рынке // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17969