Предмет. Кластеризация страховых компаний, как один из видов информатизации экономики, для практического применения в системе внутреннего контроля. Цели. Представить кластеры и дать их интерпретацию для страховых компаний в аспекте внутреннего контроля. Выявить возможность применения кластеризации с использованием платформы Deductor Studio, разработанной компанией Base Group, для системы внутреннего контроля. Методология. Применялись приемы статистического исследования и обработки данных, использованы математические методы, методы группировки, кластерного анализа. Результаты. Представлены кластеры по нескольким показателям страховых компаний. Выявлена неоднородность в результатах распределения по рейтингу компаний в разрезе различных показателей. Подтверждена необходимость применения кластерного анализа в системе внутреннего контроля. Выводы. Кластерный анализ позволяет системе внутреннего контроля учитывать все данные вне зависимости от их количества, избегать такого метода, как выборка данных, что снижает уровень погрешностей в результатах анализа и контроля.
Ключевые слова: кластерный анализ, внутренний контроль, страховая компания, сети и карты Кохонена, программа Data Mining
Список литературы:
Тургаева А.А. Эволюция становления страхового дела в России и за рубежом // Менеджмент в России и за рубежом. 2020. № 1. С. 101–106.
Морозов М.М. Оценка компаний рынка медицинского страхования с использованием метода кластерного анализа данных // Вестник Российского нового университета. Сер.: Человек и общество. 2009. № 3. С. 115–117.
Домашова Д.В., Широбокова Е.А. Моделирование отзыва лицензии у страховых компаний // Вестник Российской академии естественных наук. 2017. Т. 17. № 3. С. 49–54. URL: Link.pdf
Аксянова А.В., Александровская Ю.П. Исследование структуры клиентов рынка автострахования на основе многомерного статистического анализа // Экономика и предпринимательство. 2016. № 10-3. С. 338–341.
Садовникова Н.А., Юдинцева Е.А. Статистический анализ и прогнозирование развития филиальной сети страховой компании // Иновации и инвестиции. 2016. № 6. С. 109–114.
Корунова Н.В. Нечеткая нейросетевая кластеризация информационных ресурсов проектного репозитария // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2010. № 4-2. С. 469–475. URL: Link
Калинина В.В. Современные подходы к оценке промышленного комплекса региона // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. 2011. № 2. С. 62–69. URL: Link
Пестунов И.А., Синявский Ю.Н. Алгоритмы кластеризации в задачах сегментации спутниковых изображений // Вестник Кемеровского государственного университета. 2012. № 2. С. 110–125. URL: Link
Солдатова О.П., Чайка П.Д. Исследование эффективности решения задачи классификации гибридными сетями Кохонена // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2015. № 2-5. С. 1147–1152. URL: Link
Тургаева А.А. Внутренний контроль: процесс участия страховой компании в исполнении обязательств по государственным контрактам // Проблемы экономики и юридической практики. 2019. Т. 15. № 6. С. 75–82.
