Как оформить электронное ОСАГО без VIN-номера?
Но есть VIN или нет – автовладелец все равно обязан приобрести обязательного автострахования. При этом часто отсутствие этого номера становится большой проблемой при оформлении страховки, в том числе и полиса ОСАГО. Наиболее остро проблема стоит при покупке автогражданки через сайт одной из страховых компаний, входящих в Российский Союз Автостраховщиков.
Можно ли застраховать по ОСАГО авто без VIN-номера?
Застраховать автомобиль без VIN-номера не можно, а нужно. Того требует Федеральный закон «Об ОСАГО». В соответствии с четвертой статьей данного закона, собственники транспорта обязаны приобрести полис ОСАГО. Иначе говоря, застраховаться свою гражданскую ответственность на случай причинения ущерба имуществу или вреда жизни либо здоровью других граждан в процессе эксплуатации транспортного средства.
Данная обязанность не распространяется на собственников транспорта, упомянутых в пунктах три и четыре той же статьи закона.
Итак, без полиса ОСАГО могут обойтись хозяева транспорта:
- с предельной конструктивной скоростью не более двадцати километров в час;
- не участвующего в дорожном движении на территории России;
- принадлежащего российской армии, кроме легковушек, автобусов и прицепов к ним, используемых в хозяйственной деятельности;
- зарегистрированного в другой стране, если ответственность застрахована в рамках международных систем;
- без колесных движителей.
Кроме того, можно не страховать ответственность при эксплуатации прицепа к легковушке, принадлежащего физлицу. Во всех иных случаях полис ОСАГО непременно нужен для эксплуатации транспортного средства на российских дорогах.
Ни в правилах ОСАГО, ни в соответствующем законе не упоминается, что владельцы транспорта без VIN-номера могут не страховаться, а значит они обязаны оформить автогражданку.
Если ранее машину страховали по ОСАГО
При этом условии проблем с приобретением электронной автогражданки на машину без ВИН-номера, как правило, не возникает.
Если машину ранее страховали в офисе, то на следующий год сведения о ней, включая факт отсутствия нужного номера, содержатся в единой базе данных Российского Союза Автостраховщиков.
Правда, если менеджеры страховой компании не забыли своевременно передать данные о клиенте и полисе ОСАГО в АИС РСА.
Если же по халатности представителей страховой компании сведения о транспортном средстве не поступили в единую базу данных, то при оформлении е-ОСАГО на машину без VIN возникнут проблемы. В онлайн-анкете любой страховой компании под данный номер предусмотрено специальное поле, обязательное к заполнению. Как правило, в него нужно вписывать именно данные ВИН-номера, иначе программа не позволит пользователю продолжить заполнение заявления.
Если же данные о страховании транспортного средства все же были внесены в АИС РСА, то программа автоматически заполнит все поля, кроме перечня допущенных к управлению водителей. Следовательно, пользователь сможет продолжить оформление электронного полиса ОСАГО без каких-либо сложностей.
Если ранее машину не страховали по ОСАГО
В такой ситуации возможность автоматического заполнения онлайн-анкеты отсутствует, так как в единой базе данных РСА попросту нет сведений о транспортном средстве. Но это не означает, что не получится застраховать автомобиль без VIN, если ранее он не страховался по автогражданке.
При необходимости страховая компания может запросить сканированные копии паспорта транспорта и свидетельства о государственной регистрации.
Другими словами, если автомобиль без ВИН-номера страхуется впервые и заполнить онлайн-анкету не получается, нужно связаться со страховой компанией. Как правило, у страховых компаний, особенно крупных, действуют контактные центры с бесплатными телефонными номерами. Уточнить номер «горячей линии» можно на сайте интересующей страховой компании.
Нужно описать оператору суть проблемы и попросить переключить на сотрудника, уполномоченного решать проблемы клиентов, возникшие в ходе оформления электронного полиса обязательного автострахования.
Данный сотрудник сообщит адрес электронной почты, на которую нужно выслать сканированные копии документов, а также разъяснит порядок дальнейших действий.
Как решить проблему при оформлении е-ОСАГО на автомобиль без VIN-номера?
Если описанный выше способ не помог решить проблему с оформлением е-ОСАГО на машину без VIN, то у собственника транспортного средства остается три варианта действий.
- Обратиться в более лояльную страховую компанию. Как правило, чем меньше компания, тем быстрее она решает проблемы клиентов.
- Обратиться в офис интересующей страховой компании, оформить полис на бумажном носителе, а на будущий год пролонгировать договор уже в электронной форме.
- Обратиться с жалобой на страховую компанию в Центробанк. Полис ОСАГО – договор публичный, страховщика ждут серьезные финансовые санкции за необоснованный отказ в его оформлении.
Последний способ подразумевает существенные временные затраты. Центробанк вправе рассматривать обращения граждан в срок до тридцати дней, а при необходимости может его и продлить.
Если полис нужен срочно, такой способ решения проблемы однозначно не подходит.
Искать более лояльную, но менее надежную компанию опять же представляется сомнительным способом решения проблемы. Да, в случае банкротства страховщика полис продолжает действовать, а за компанию с отозванной лицензией платит Российский Союз Автостраховщиков. Но в таком случае автовладелец лишается возможности внесения изменений в действующий договора, например, он не сможет добавить в полис нового водителя или изменить номер и серию водительского удостоверения в случае его замены.
Поэтому лучше всего застраховаться в офисе выбранной надежной страховой компании, а через год и в дальнейшем оформлять автогражданку на машину без VIN через Интернет.
Источник: Первоначальные владельцы: Форина, М. Донор: Стефан Эберхард, электронная почта: stefan ‘@’ coral.cs.jcu.edu.au Информация о наборе данных: Эти данные являются результатом химического анализа вин, выращенных в одном и том же регионе Италии, но полученных из трех разных сортов. Анализ определил количество 13 компонентов, обнаруженных в каждом из трех типов вин. Я думаю, что в исходном наборе данных было около 30 переменных, но у меня почему-то только 13-мерная версия. У меня был список примерно 30 переменных, но а) я его потерял и б) я не знал, какие 13 переменных включены в набор. Атрибуты (предоставлено Riccardo Leardi, riclea ‘@’ anchem.unige.it ) 12)OD280/OD315 разбавленных вин 13)Пролин В контексте классификации это хорошо поставленная проблема с «хорошо работающими» структурами классов. Информация об атрибуте: Все атрибуты непрерывны Статистика отсутствует, но предлагается стандартизировать переменные для определенных целей (например, для нас с классификаторами, которые НЕ являются инвариантными к шкале) ПРИМЕЧАНИЕ. 1-й атрибут — идентификатор класса (1-3) Соответствующие документы: (1) Данные использовались вместе со многими другими для сравнения различных (2) Здесь данные использовались для иллюстрации превосходной производительности Документы, в которых цитируется этот набор данных Пин Чжун и Масао Фукусима. Регуляризованный негладкий метод Ньютона для многоклассовых машин опорных векторов. 2005. [Просмотреть контекст]. Игорь Фишер и Ян Польша. Усиление структуры блочной матрицы для спектральной кластеризации. Лаборатория телекоммуникаций. 2005. [Просмотреть контекст]. Стефан Муттер, Марк Холл и Эйбе Франк. Использование классификации для оценки результатов анализа правил ассоциации на основе достоверности. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. Дженнифер Г. Дай и Карла Бродли. Выбор функций для неконтролируемого обучения. Журнал исследований машинного обучения, 5. 2004. [Просмотр контекста]. Юань Цзян и Чжи-Хуа Чжоу. Редактирование обучающих данных для классификаторов kNN с ансамблем нейронных сетей. МСНН (1). 2004. [Просмотреть контекст]. Михаил Биленко, Сугато Басу и Рэймонд Дж. Муни. Интеграция ограничений и обучения метрик в полууправляемую кластеризацию. ICML. 2004. [Просмотреть контекст]. Агапито Ледесма и Рикардо Алер, Арасели Санчис и Даниэль Боррахо. Эмпирическая оценка оптимизированных конфигураций стекирования. ИКТАИ. 2004. [Просмотреть контекст]. Цзяньбин Тан и Дэвид Л. Доу. MML-вывод наклонных деревьев решений. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Просмотреть контекст]. Сугато Басу. Полууправляемая кластеризация с ограниченными базовыми знаниями. АААИ. 2004. [Просмотреть контекст]. Джереми Кубица и Эндрю Мур. Сугато Басу. Также появляется как технический отчет, UT-AI. Предложение кандидата наук. 2003. [Просмотр контекста]. Майкл Л. Реймер и Трэвис Э. Дум, а также Лесли А. Кун и Уильям Ф. Панч. Обнаружение знаний в наборах медицинских и биологических данных с использованием гибридного байесовского классификатора/эволюционного алгоритма. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B, 33. 2003. [Просмотр контекста]. Мукунд Дешпанде и Джордж Карипис. Использование сочетания значений атрибутов для классификации. ЦИКМ. 2002. [Просмотреть контекст]. Петри Контканен и Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмяки, Томи Силандер и Генри Тирри. Материалы предварительной и последующей обработки в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных: теоретические аспекты и приложения, семинар в рамках машинного обучения и приложений. Группа сложных системных вычислений (CoSCo). 1999. [Просмотреть контекст]. Этем Алпайдин. Голосование по нескольким сгущенным ближайшим соседям. Артиф. Интел. Rev, 11. 1997. [Просмотр контекста]. Георг Тимм и Э. Фислер. Оптимальная настройка весов, скорости обучения и усиления. E S E A R C H R E P R T I D I A P. 1997. [Просмотр контекста]. Педро Домингос. Объединение индукции на основе экземпляров и правил. Машинное обучение, 24. 1996. [Просмотреть контекст]. Камаль Али и Майкл Дж. Паццани. Сокращение ошибок за счет изучения нескольких описаний. Машинное обучение, 24. 1996. [Просмотреть контекст]. Георг Тимм и Эмиль Физлер. Технический отчет IDIAP. Инициализация высокого порядка и многоуровневого персептрона. IEEE-транзакции. 1994. [Просмотреть контекст]. К. А. Дж. Доэрти, Рольф Адамс и Нил Дэйви. Неконтролируемое обучение с нормализованными данными и неевклидовыми нормами. Университет Хартфордшира. [Просмотреть контекст]. Эрин Дж. Бреденштайнер и Кристин П. Беннетт. Многокатегориальная классификация с помощью машин опорных векторов. Стефан Эберхард, О. де Вель и Дэнни Куманс. Новые быстрые алгоритмы выбора переменных на основе производительности классификатора. Университет Джеймса Кука. [Просмотреть контекст]. Георг Тимм и Эмиль Физлер. Инициализация высокого порядка и многоуровневого персептрона. [Просмотреть контекст]. Прамод Вишванат и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов для уменьшения эффекта проклятия размерности. Электронная почта. [Просмотреть контекст]. Чжи-Вэй Хсу и Ченг-Ру Линь. Сравнение методов для мультиклассовых машин опорных векторов. Департамент компьютерных наук и информационной инженерии Национального Тайваньского университета. [Просмотреть контекст]. Петри Контканен и Юсси Лахтинен, Петри Мюллимяки, Томи Силандер и Генри Тирри. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ ВЫСОКОЙ РАЗМЕРНОСТИ. Группа сложных системных вычислений (CoSCo). [Просмотреть контекст]. Перри Морланд и Э. Физлер и И. Убарретсена-Беландиа. Включение нелинейностей LCLV в оптические многослойные нейронные сети. Препринт статьи, опубликованной в Applied Optics. [Просмотреть контекст]. Матиас Шерф и В. Брауэр. Выбор признаков с помощью подхода взвешивания признаков. GSF — Национальный исследовательский центр окружающей среды и здоровья. [Просмотреть контекст]. Wl/odzisl/aw Duch. Раскрашивание черных ящиков: визуализация решений нейронной сети. Школа вычислительной техники Наньянского технологического университета. [Просмотреть контекст]. Х. Алтай Гувенир. Алгоритм обучения классификации, устойчивый к несущественным функциям. Билкентский университет, факультет вычислительной техники и информатики. [Просмотреть контекст]. Кристиан Боргельт и Рудольф Крузе. Ускорение нечеткой кластеризации с помощью методов нейронных сетей. Исследовательская группа Нейронные сети и нечеткие системы Кафедра обработки знаний и языковой инженерии Школы компьютерных наук Отто-фон-Герике Магдебургского университета. Денвер Дэш и Грегори Ф. Купер. Усреднение моделей с помощью дискретных байесовских сетевых классификаторов. Лаборатория систем принятия решений Программа интеллектуальных систем Университет Питтсбурга. [Просмотреть контекст]. Пин Чжун и Масао Фукусима. Формулы программирования конусов второго порядка для надежной многоклассовой классификации. [Просмотреть контекст]. Айнур Акку и Х. Алтай Гувенир. Взвешивание признаков в k-классификации ближайших соседей по проекциям признаков. Департамент вычислительной техники и информатики Билкентского университета. [Просмотреть контекст]. К. Титус Браун, Гарри У. Буллен, Шон П. Келли, Роберт К. Сяо, Стивен Г. Саттерфилд, Джон Г. Хагедорн и Джудит Э. Девани. Визуализация и интеллектуальный анализ данных в трехмерной иммерсивной среде: летний проект 2003 г. [Просмотр контекста]. Стефан Эберхард, Дэнни Куманс и Де Вел. ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В УСЛОВИЯХ ВЫСОКОЙ РАЗМЕРНОСТИ. Прамод Вишванат и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Метод синтеза шаблонов на основе разделов с эффективными алгоритмами для классификации ближайших соседей. Департамент компьютерных наук и автоматизации, Индийский научный институт. [Просмотреть контекст]. Инь Чжан и В. Ник Стрит. Пакетирование с адаптивными затратами. Департамент управленческих наук Университет Айовы Айова-Сити. [Просмотреть контекст]. Дайчи Мочихаси, Генитиро Кикуи и Кенджи Кита. Изучение метрики неструктурного расстояния с помощью минимальных кластерных искажений. Исследовательские лаборатории разговорного перевода ATR. [Просмотреть контекст]. Абдельхамид Бушачиа. Сети RBF для обучения на частично размеченных данных. Департамент информатики Клагенфуртского университета. [Просмотреть контекст]. Запрос на цитирование: Пожалуйста, обратитесь к Машинному обучению Политика цитирования репозитория |
Нажмите здесь, чтобы попробовать новый сайт.
и др., ПАРВУС — 
Хороший набор данных для первого тестирования нового классификатора, но не очень сложный.
Эберхард, Д. Куманс и О. де Вель, 
2004. [Просмотреть контекст].
Вероятностная идентификация шума и очистка данных. ICDM. 2003. [Просмотр контекста].
[Просмотреть контекст].
Университет Джеймса Кука. [Просмотреть контекст].
info
10.2009
д.).