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L’underwriting est un processus décisionnel basé sur des statistiques, mais il y a toujours l’ élément humain dans le processus. Les gens ont tendance à être prudents et à éviter les décisions drastiques. Mais, les entreprises, même au sein du même secteur, utilisent l'assurance maladie différemment en fonction de nombreux facteurs, notamment l'emplacement des bureaux, le transport utilisé, les spécificités de la clinique, etc.
Nous avons une solution qui aide les assureurs à prendre des décisions meilleures et plus éclairées pour tirer le meilleur parti de leurs produits d'assurance maladie.
Caractéristiques du système
Nettoyage des données
Plus de 15 facteurs pour structurer et valider les données en vue d'un traitement ultérieur
Enrichissement des données
Modélisation et tests
Automatisation des processus
Simulation des prévisions de paiement et comparaison avec les données réelles
Étapes 1 à 3, prévision d'inflation, consommation, saisonnalité, etc. Calcul du prix de base
Via l'API ou d'autres moyens, déployez des modèles validés. Déploiement d'algorithmes de réapprentissage de modèles
Ajout de plus de 20 facteurs pour améliorer la précision des calculs UW
Traitement préliminaire
Préparation de plus de 250 paramètres à utiliser dans les modèles
L'intégration
Résultat
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
Prévision humaine
Prévision du modèle
Fait
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
-
Les statistiques montrent que le souscripteur a une plus petite dispersion des décisions prévues par rapport à la médiane, c'est-à-dire une personne agit «selon la moyenne», en essayant de ne pas prendre de décisions extrêmes.
Comparaison du modèle d'IA et de l'UW humain
Deux fois moins d'erreurs dans la prévision du paiement des sinistres
