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La suscripción es un proceso de decisión basado en estadísticas, pero siempre hay una opinión humana. La gente tiende a ser cautelosa y a evitar las decisiones difíciles. Mientras tanto, sabemos que las empresas, incluso del mismo sector, utilizan de manera diferente la cobertura médica dependiendo de muchos factores, como la ubicación de las oficinas, el transporte utilizado, las características de la clínica, etc.
Por lo tanto, tenemos una solución que ayuda a las aseguradoras a tomar decisiones mejor informadas y con mayor conocimiento de causa para obtener un mayor margen de beneficio en los productos de seguros de salud.
Características del sistema
Modelización y pruebas
Automatización del proceso
Modelización de las previsiones de pagos y comparación con datos reales
Pasos 1-3, previsión de la inflación, consumo, temporalidad, etc. Cálculo del precio básico
Limpieza de datos
A través de la API u otros métodos, despliegue de los modelos aprobados. Despliegue de los algoritmos de recalificación del modelo
Más de 15 factores para estructurar y validar los datos para su posterior tratamiento
Enriquecimiento de datos
Añadir más de 20 factores para aumentar la precisión de los cálculos de UW
Pre- procesamiento
Preparación de más de 250 características que se utilizarán en los modelos
Integración
Result
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
Human forecast
Model forecast
Fact
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
-
Las estadísticas muestran que la dispersión de las decisiones previstas con respecto a la mediana es menor para el asegurador, es decir, una persona actúa "según la media", tratando de no tomar decisiones cercanas al extremo.
Comparison of AI model and Human UW
Half as many errors in predicting claims payout
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