Центральный банк Российской Федерации ежегодно отзывает лицензию у десятков банков, в каждом из которых находятся тысячи, а иногда и десятки тысяч вкладчиков. В соответствии с Федеральным законом от 23.12.2003 № 177-ФЗ «О страховании вкладов в банках Российской Федерации» вкладчики российских банков имеют право на получение страхового возмещения по своим вкладам (до 1,4 млн рублей на одного вкладчика в одном банке) в случае отзыва у банка лицензии. Для этого они, как правило, обращаются в ближайший офис банка-агента, принимающего заявления на выплату от имени Агентства по страхованию вкладов. Однако не все вкладчики пользуются данным правом, в результате чего определенные суммы страхового возмещения остаются невостребованными. В данной статье рассматриваются модели машинного обучения, позволяющие статистически прогнозировать факты обращения вкладчиков за страховым возмещением. Для каждой модели описываются варьируемые параметры, для которых приводятся оптимальные в рамках рассматриваемой задачи значения, а также результаты её работы, представленные в нескольких метриках. Выявляется степень обусловленности фактов обращения вкладчиков за страховым возмещением различными демографическими и материальными факторами.

The Central Bank of the Russian Federation annually revokes the license of dozens of banks, each of which has thousands, and sometimes tens of thousands of depositors. Federal law dated December 23, 2003 No. 177 «On Bank Deposit Insurance in Russian Federation» provides for the right of every individual bank depositor to apply for insurance reimbursement (up to 1.4 million rubles per person per bank) in case of bank license revocation. To do this, they usually contact the nearest office of the agent Bank that accepts applications for payment on behalf of the Deposit insurance Agency. However not all depositors take care to use their right. As a result, certain amounts of money remain unclaimed from Deposit Insurance Agency. This paper discusses some machine-learning models to predict the probability of individual depositor to apply for insurance reimbursement. For each model, variable parameters are described, for which optimal values are given within the framework of the problem under consideration, as well as the results of its work presented in several metrics. The degree of conditionality of the facts that depositors apply for insurance compensation is determined by various demographic and material factors.