예방 중심의 UBI 보험 모델 설계하실 공학,통계 전공자분 구합니다.

안녕하세요, 인서울 경영학과 올해 4-1 재학 예정인 학생입니다.

<프로젝트 목표>

사후 보장 위주의 기존 보험 한계를 극복하기 위해, 비침습적 시계열 데이터(전력 사용량 등) 기반의 예방형 보험 모델을 기획 중입니다.

데이터 기반 리스크 스코어링을 통해 보험료를 차등화하는 UBI(Usage-Based Insurance) 로직 구축이 핵심입니다.

<현재 진행 상황>

Domain Analysis: 국내외 관련 정책 및 유사 상품의 시장 실패 원인 분석 완료.

Logics: 데이터의 '이상 변동성'을 리스크와 연결하는 비즈니스 가설 수립 완료.

Data: 분석에 즉시 투입 가능한 공공 데이터셋 및 한전 전력 빅데이터 리스트업 중.

 - 파트너분 역할

시계열 데이터 기반 이상 탐지(Anomaly Detection) 모델 구축 및 고도화.

위험 징후 포착 알고리즘의 정밀도(Precision) 및 재현율(Recall) 산출.

모델링 결과값이 실제 보험 손해율(Loss Ratio) 개선에 미치는 영향 수치화.

파이썬 또는 R 활용 능력이 요구되어서 시계열 데이터 전처리, 머신러닝 경험자분 우대합니다.

아이디어는 보안상 연락주시면 구체적으로 공개하겠습니다.

카카오톡 아이디:Lilyii

감사합니다.