Precificação do seguro

DataRobot cria modelos de frequência e severidade de sinistro, além do prêmio puro (custo do sinistro), ajudando a evitar a aceitação adversa

Problema/dificuldade

Muitas seguradoras de P&C têm observado piora nos resultados de subscrição. Com o surgimento de cotadores comparativos no setor de seguros P&C, os prospects conseguem comparar diversas seguradoras de maneira simultânea, muitas vezes optando por aquelas com o preço mais baixo. Seguradoras menos sofisticadas ficam expostas nos ramos em que atribuem preços inadequados para realizar uma venda. O custo mais baixo até fecha negócios, mas pode ser subvalorizado em relação ao risco. Isso custará para a empresa um valor potencialmente exorbitante no final.

 

Solução

Com a riqueza de algoritmos do DataRobot, você pode confiar nos preços que cobra. Ao automatizar o processo de criação e comparação de modelos que exploram custo versus risco, você determina se os riscos que você considera assumir foram precificados de forma adequada. Essa vantagem competitiva deixa a aceitação adversa para os concorrentes, o que, com o tempo, aumenta seu crescimento e rentabilidade.

 

Por que DataRobot?

 

A precisão nos modelos de precificação economiza uma quantia financeira significativa para as seguradoras. O DataRobot cria modelos, de forma automática, a partir de uma ampla classe de algoritmos — de modelos lineares generalizados, a Random Forests e deep learning — garantindo que o modelo final seja o melhor modelo.

Gostaria de visualizar a plataforma de Automated Machine Learning DataRobot em ação?

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