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2

veces

menos errores en la previsión de siniestros

Aumenta la rentabilidad de la cartera al conseguir clientes más rentables

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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
Modelización de las previsiones de pagos y comparación con datos reales
Automatización del proceso
Pasos 1-3, previsión de la inflación, consumo, temporalidad, etc. Cálculo del precio básico
Preparación de más de 250 características que se utilizarán en los modelos
Pre- procesamiento
Añadir más de 20 factores para aumentar la precisión de los cálculos de UW
Enriquecimiento de datos
Más de 15 factores para estructurar y validar los datos para su posterior tratamiento
Limpieza de datos
A través de la API u otros métodos, despliegue de los modelos aprobados. Despliegue de los algoritmos de recalificación del modelo
Integración

Result

1,60
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
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
-
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
Human forecast
Model forecast
Fact
Half as many errors in predicting claims payout

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