image
Кейсы

НСИС и HFLabs запустили проект по повышению качества данных

15.04.2024
1 мин

НСИС — оператор единой автоматизированной информационной системы (АИС) страхования — и IT-компания HFLabs начали проект по обработке адресных данных.

Повышение качества данных, содержащихся в АИС страхования, — одно из приоритетных направлений деятельности НСИС. Оператор получил от владельцев различных информационных систем большой массив накопленных исторических данных. Данные, загружаемые в АИС страхования, уже на входе подвергаются строгому контролю — в том числе адресные данные на соответствие структуре Государственного адресного справочника (ГАР), который выпускает Федеральная налоговая служба.

В ходе пилотного проекта НСИС и HFLabs с использованием программного обеспечения «Фактор», разработанного HFLabs, проанализировали около 5 млн записей о договорах страхования жилья, в которых адреса были переданы текстовой строкой. Задачей «Фактора» было проанализировать их и структурировать по компонентам (страна, город, улица, дом и т. д.) в соответствии с ГАР. В результате работы «Фактора» удалось успешно восстановить до полного адреса по ГАР 88% строк.

«С помощью «Фактора» НСИС сможет определять корректные и некорректные адреса и, если данные не валидны, то возвращать их страховой компании на корректировку. В будущем «Фактор» сможет обогащать адреса GPS-координатами, если страховщик их не указал. Также «Фактор» поможет автоматизировать процессы по обработке больших объемов адресных данных — например, при подготовке почтовых рассылок», — комментирует Никита Назаров, технический директор HFLabs.

«Оператор АИС страхования по закону обязан предоставлять уполномоченным органам информацию о застрахованных объектах недвижимости в определенной местности (например, в районе затопления). Реализовать такую функциональность без точного адреса местонахождения и координат строения невозможно. Правильное определение адреса критично и для других видов страхования — так, например, ошибка в адресе может исказить значения тарифных коэффициентов в договорах ОСАГО. С использованием специализированного программного обеспечения для распознавания адресов, такого как «Фактор», НСИС может не только контролировать корректное направление данных страховыми компаниями, но и распознавать адреса, указанные в скан-копиях документов, предоставленных страховыми компаниями или страхователями, облегчая клиентский путь при заключении и обслуживании договоров страхования», — подчеркивает Ольга Мордкович, заместитель генерального директора НСИС.

В рамках пилотного проекта НСИС также протестировала клиентский MDM (системы управления данными) от HFLabs – продукт «Единый клиент». АИС страхования использует и планирует развивать собственный MDM, но изучение подходов HFLabs и, возможно, использование отдельных компонентов «Единого клиента» может помочь оператору АИС страхования обрабатывать большие массивы персональных данных, которые фигурируют в разных типах договоров страхования.

Обсудить статью
Выбор редакции
image
Полезное
Что представляет собой нормативная база по адресам в России: краткий обзор
Разбираемся, какие документы регулируют использование адресов в России и чем они могут быть полезны IT-специалистам
Татьяна Бунто
27.08.2024
4 мин.
image
Новости
АБД представила результаты тестирования риск-модели деобезличивания
Показали результаты тестирования модели оценки рисков повторной идентификации с использованием продукта для обезличивания данных «Маскировщик».
Алина Соломина
19.06.2024
2 мин.
image
Обновления
Масштабно обновили «Центр управления согласиями» (и внедрили AI)
Внедрили нулевое согласие, доработали визуализацию и сделали интеграцию с GPT.
Тимур Сафиуллин
22.04.2024
1 мин.
image
Новости
HFLabs теперь по-новому работает с интеграторами. Что? Да!
Рады объявить: мы готовы передать часть наших новых продуктов — «коробок» системным интеграторам на дистрибуцию.
Екатерина Илюхина
27.02.2024
1 мин.
image
Полезное
10 самых частых вопросов о «Маскировщике»
Подготовили ответы на вопросы, которые нам чаще всего задают на демо-сессиях и пресейлах по «Маскировщику».
Ольга Сердобинцева
11.09.2023
3 мин.