УДК 004.89:336.7:336.57
DOI: 10.36871/2618-9976.2025.10–2.023
Авторы
Асламбек Эйляевич Хасуев,
Кандидат философских наук, доцент кафедры теории и технологии социальной работы, ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет им. А. А. Кадырова», Грозный, Россия
Елена Владимировна Литвинова,
Кандидат экономических наук, доцент Высшей школы бизнеса, менеджмента и права, ФГБОУ ВО Российский Государственный университет туризма и сервиса, Москва, Россия
Лёля Халисовна Хапаева,
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры Прикладная информатика, ФГБОУ ВО Северо-Кавказкая государственная академия, Черкесск, Россия
Аннотация
Статья посвящена анализу возможностей применения методов искусственного интеллекта к обработке и интерпретации данных персонифицированного учёта в системе социального страхования. Рассматриваются теоретико-методологические основы построения моделей оценки эффективности страховой защиты, включая логистическую регрессию, деревья решений, ансамблевые и нейросетевые алгоритмы. Особое внимание уделено вопросам интерпретируемости, алгоритмической справедливости, а также перспективам создания проактивной модели социального страхования на основе предиктивной аналитики. Выделены ключевые барьеры внедрения ИИ — институциональные, правовые и этические, а также предложены направления их преодоления.
Ключевые слова
искусственный интеллект
большие данные
персонифицированный учёт
