DataRobot para Seguradoras

Aplicação de Inteligência Artificial (IA) para o setor de seguros

As seguradoras de hoje têm adotado IA e utilizado cada vez mais a ciência de dados nas mais diversas operações. No que se refere ao processo, essas empresas têm melhorado a rentabilidade, eficiência e proporcionado experiência otimizada ao cliente.

DataRobot é uma plataforma de inteligência artificial de ponta a ponta, pioneira em Automated Machine Learning, que promove uma verdadeira revolução do uso de inteligência artificial, trazendo eficiência e produtividade em projetos de ciência de dados. Já é utilizado por mais de 1000 empresas em todo o mundo, inclusive no Brasil.

O DataRobot possui uma biblioteca com mais de 400 modelos proprietários e públicos de Machine Learning, que combinados, possibilitam mais de 4 mil abordagens diferentes. Basta definir um problema de negócio (como probabilidade de inadimplência em uma carteira de crédito, por exemplo), uma base de dados histórica relacionada a esse problema, a variável alvo (inadimplente ou não), e um critério de avaliação de acuracidade, e o DataRobot automaticamente treina diversos modelos de ML.

Precisão da precificação dinâmica

Com o DataRobot para precificação utilizando o machine learning, uma grande seguradora de automóveis no Reino Unido substituiu um modelo gradient boosting por um modelo linear generalizado (MLG) em uma de suas linhas de negócios. Como resultado, a seguradora reduziu sua taxa de sinistralidade, melhorou seu índice combinado, aumentou seus índices de retenção e reduziu seus custos de aquisição. Essas melhorias resultaram em uma economia de $8 milhões. A capacidade do DataRobot de executar algoritmos lineares e não lineares simultaneamente ajuda na precificação precisa e específica ao risco, o que reduz vulnerabilidade à aceitação adversa.

Redução do Churn

O uso da IA em ciências atuariais — para gestão de preço de renovação — também pode ajudar você a reter clientes. As seguradoras perdem dinheiro quando bons clientes não renovam suas apólices. Com o uso do DataRobot, uma grande seguradora europeia incorporou o risco de “churn” no seu preço de renovação, resultando em redução nos cancelamentos e não renovações, melhora na taxa de sinistralidade e 24% de redução nos custos variáveis. Ao todo, a empresa estima o montante a €12,5 milhões por ano.

Mitigação de riscos de disputa judicial

Uma grande operadora de seguros P&C dos Estados Unidos usou o DataRobot para criar um modelo para utilizar machine learning em ciências atuariais — para prever a probabilidade de um pedido de indenização trabalhista resultar em disputa judicial. Com esses insights disponíveis, as solicitações com pontuação alta para a probabilidade de disputa judicial são encaminhadas para equipe sênior de sinistros para que sejam feitas ofertas antecipadas e atrativas. A empresa estima que evitou 10% de disputas judiciais que teria enfrentado sem o modelo, resultando em uma redução de 25% no custo de pedidos que apresentavam risco e um montante estimado para a empresa de mais de $5 milhões por ano.

Detecção de Fraude

O machine learning atual é muito mais eficaz do que regras estáticas para detectar métodos de fraude cada vez mais evoluídos. Num determinado caso, uma grande seguradora de P&C europeia implementou processamentos em lote noturnos de sinistros de veículos em um modelo criado a partir do DataRobot. As solicitações com pontuação alta para fraude foram designadas para uma equipe especializada de investigação de fraudes de sinistros. A empresa estima que aumentou a precisão da sua detecção de fraude em 30%, rendendo um valor maior que $10 milhões.

Recuperações com sub-rogação

Oportunidades de sub-rogação são como encontrar dinheiro, mas apenas se você conseguir identificá-las e agir rapidamente. Uma seguradora de automóveis da Europa continental trabalhou com o DataRobot para identificar sinistros com alta probabilidade de recuperação de sub-rogação. Os gerenciadores de sinistros recebem, agora, listas automatizadas de sinistros com metas de sub-rogação. A empresa dobrou seu índice de sub-rogação de 1,4% para 2,8% de sinistros e espera recuperações anuais adicionais de €4-8 milhões por ano.

Comunicação Clara

A plataforma do DataRobot é projetada para que os usuários entendam e expliquem as previsões para os clientes, executivos e órgãos reguladores. Fatores com valor preditivo são claramente identificados e esclarecidos, e os códigos de “explicação da previsão” informam aos usuários por que um requerente recebeu determinado preço, pontuação ou recomendação.

Plataforma de Integração Simples

DataRobot oferece o recurso de implantação automática de modelos analíticos, evitando a necessidade de reprogramação. Há várias maneiras dos usuários acessarem a nossa plataforma:

Operações podem interagir com modelos do DataRobot diretamente a partir do REST API;

DataRobot pode exportar modelos em Java .jar ;

DataRobot pode gerar código-fonte de pontuação em Java ou Python;

DataRobot pode gerar um aplicativo de pontuação com sua própria interface de usuário baseada na web.

Gestão do Ciclo de Vida

A precisão dos modelos “oscila” com novas experiências de perda e subscrição. DataRobot ajuda a manter a precisão do modelo informando automaticamente aos usuários a frequência com que os resultados atuais divergem das previsões demonstradas e quais fatores podem estar causando a divergência.

Esse recurso é fundamental para alertar os usuários sobre a oscilação progressiva antes que seu impacto se manifeste nas demonstrações financeiras e você perca sua vantagem competitiva — ou seu emprego.

Machine learning também ajuda as seguradoras a desenvolver modelos de estimativa de perdas individuais (ILD) — superando as limitações de GLMs tradicionais, analisando e gerenciando o impacto das diferentes variáveis de perda ao longo da vida de um sinistro

Adaptabilidade aos dados do "mundo real"

O DataRobot trabalha com dados “como estão”, com todos os gaps e limitações geralmente contidas nesses dados. Há diversas aplicações de seguro para machine learning e IA corporativa, e não há necessidade de uma preparação extensiva de dados para você começar a criar modelos de IA. Os resultados do DataRobot ajudarão você a priorizar seus esforços para expandir e refinar seus dados.

Modelagem

de evolução do sinistro

Modelagem

de automatização do pagamento do sinistro

Modelagem

de conversão

Modelagem

de sinistro fraudulento

Precificação

do Seguro

Subscrição

de seguro de vida para clientes com saúde fragilizada

“Queremos ser verdadeiramente focados no cliente, com todos os nossos 16 milhões de clientes e, para isso, precisamos ser capazes de prever o comportamento potencial de cada um deles para preparar a oferta mais adequada, no momento mais apropriado. Não há como focar no cliente da forma como queremos sem o machine learning.”

Paul Davies

Head de Data Science, Domestic & General