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2
2
fois
moins d'erreurs dans les prévisions
Augmente l'économie du portefeuille avec des clients plus rentables
Underwriting automatisé
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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
Enrichissement des données
Plus de 15 facteurs pour structurer et valider les données en vue d'un traitement ultérieur
Nettoyage des données
L'intégration
Préparation de plus de 250 paramètres à utiliser dans les modèles
Traitement préliminaire
Ajout de plus de 20 facteurs pour améliorer la précision des calculs UW
Via l'API ou d'autres moyens, déployez des modèles validés. Déploiement d'algorithmes de réapprentissage de modèles
Étapes 1 à 3, prévision d'inflation, consommation, saisonnalité, etc. Calcul du prix de base
Simulation des prévisions de paiement et comparaison avec les données réelles
Automatisation des processus
Modélisation et tests
Résultat
1,60
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
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
Prévision humaine
Prévision du modèle
Fait
Deux fois moins d'erreurs dans la prévision du paiement des sinistres
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