Скоринг в страховых компаниях
О проекте
Бизнес эффект
За счет данных моделей были рассчитаны тарифы для клиента и предсказание убыточности портфеля на этапе заключения договора. Компания стала более конкурентоспособной на страховом рынке: рост продаж составил 10%.
Решение
Построение необходимых моделей на портфеле для последующих предсказаний на каждом полисе в отдельности
Задача
Необходимо построить разнообразные модели для предсказания у клиента числа убытков, размера тяжести убытка, вероятности покупки полиса, вероятности пролонгации.
Этапы разработки
Технологии
Анализ данных
1.
Разработка пилотной модели
2.
Улучшение метрик
3.
Внедрение модели
4.
Мониторинг работы модели
5.
Набор библиотек для построения GLM моделей H2O
Обобщённые линейные модели (Generalized Linear Models) – метод построения регрессионных моделей, используется во всех областях применения прикладной статистики
Библиотеки для построения моделей бустинга
Lightgbm, CatBoost, XGBoost
Insolver.io
Авто ML библиотека для быстрого создания и реализации моделей. Проект команды Mindset
Команда проекта
Инженер
Александр Х.
Аналитик
Александр Щ.
Руководитель проекта
Фрэнк Ш.
Сферы использования
Данную технологию можно применить, в первую очередь, страховым компаниям для того, чтобы просчитать число убытков, размер тяжести убытка, вероятность покупки полиса, вероятность пролонгации на этапе заключения договора. За счет данных моделей можно лучше рассчитать тарифы для клиента и быть более конкурентоспособными на страховом рынке.
