Аналитическая тарификация договоров КАСКО

Заказчик
ПАО «АСКО-СТРАХОВАНИЕ»
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
SAS
Год завершения проекта
2020
Сроки выполнения проекта
Февраль, 2020 - Октябрь, 2020
Масштаб проекта
3500 человеко-часов
Цели
Создание системы аналитической тарификации каско на основе комплекса моделей машинного обучения, результатом применения которой являются тарифы, максимально соответствующие риск-профилю клиента, увеличение доли рынка без превышения текущего уровня убыточности.

Уникальность проекта

1. Использование комплекса моделей машинного обучения в тарификации каско вместо подхода, основанного на использовании только бизнес-правил
2. Использование как внутренних, так и внешних данных при обучении и применении комплекса моделей машинного обучения в тарификации каско
3. Использование комплекса моделей машинного обучения сразу при выходе на новые территории продаж
4. Оптимизация процесса тарификации каско: максимально точная оценка риска по каждому договору, и как следствие, снижение тарифов для «хороших» клиентов, отсечение высокоубыточных.
Таким образом, использование разработанного аналитического комплекса позволяет увеличить долю рынка, снизить убыточность и увеличить прибыльность портфеля каско.
Использованное ПО
SAS Intelligent Decisioning, SAS Enterprise Miner


Сложность реализации

1. Опробовано множество подходов к моделированию (например, классический подход, основанный на моделях GLM, не показал эффективность, так как распределение целевых переменных являлось нетиповым для моделей этого типа)

2. Подбор наилучшего сочетания комплекса моделей для прогнозирования нетто-тарифов в разрезе рисков

3. Наложение бизнес-ограничений по тарификации на результаты моделирования

Описание проекта

  1. Анализ внешних и внутренних источников данных; проектирование и сборка аналитической витрины на внешних и внутренних источниках данных для построения аналитических моделей.
  2. Построение комплекса аналитических моделей
  3. Разработка комплекса интерактивной отчетности для сценарного моделирования прибыльности применения различных вариантов тарификации (what-if анализ)
  4. Интеграция с внутренними и внешними источниками данных
  5. Применение стратегий тарификации и сегментации в режиме реального времени

География проекта
26 субъектов РФ
Дополнительные презентации:

Коментарии: 1
  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 1020
    Центр цифровой экономики МГУ
    Ведущий специалист
    05.01.2021 21:41

    Интересный проект, но не указано какие именно модели были использованы и как осуществлялся выбор из них. В том числе как производилось машинное обучение, что являлось исходными данными для моделей машинного обучение, какие были модели клиентов, какие именно показатели клиентов выбирались для моделирования.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление