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Analytics per pricing ramo danni

Ottimizzare la raccolta e l’uso dei dati interni ed esterni per migliorare l’accuratezza delle previsioni e garantire una corretta valutazione dei rischi e dei premi

Formazione Online
  • 19 Mar 2025 > 20 Mar 2025
  • 14 ore
  • Attestato di partecipazione
  • NEW
In promozione fino al 11/02
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Promozioni

Approfitta dell’offerta* su iscrizioni multiple: risparmia fino al 20% iscrivendo più partecipanti contemporaneamente

-5% su 2° partecipante | -10% su 3° partecipante  | -15% su 4° partecipante  | -20% su 5° partecipante

*Offerta cumulabile con altre promo in corso

Per gli attuari basare i propri modelli tariffari su dati affidabili, banche dati convalidate e dataset omogenei e puliti è indispensabile per effettuare analisi personalizzate e ottimizzare l’offerta per ciascun cliente.

A marzo, il corso dedicato a chi in Compagnia deve sviluppare modelli di pricing e tariffazione e vuole sfruttare tutte le potenzialità degli Analytics.

Approfitta anche tu di 2 giornate di formazione per:

  • integrare le banche dati esterne, assicurare la pulizia del dataset per sviluppare analisi predittive e modelli di pricing sempre più personalizzabili e complessi
  • migliorare l’accuratezza delle stime e dei premi attraverso la segmentazione e l’analisi del mercato e conoscere comportamenti e necessità del proprio cliente
  • apprendere le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning per velocizzare il processo di sottoscrizione e sfruttare dati testuali per il pricing.

Il 19 marzo, confrontati con l’Head of Underwriting Pricing & Products e:

  • apprendi come personalizzare il premio sulla base di dati come lo Score ESG provenienti da banche dati esterne
  • valuta la fase di testing e come interagisce il dato esterno con le informazioni interne.

Il 20 marzo, approfitta dell’Esercitazione con il Quant Actuary & NL Risk Manager e:

  • metti alla prova le funzionalità dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning per raccogliere e gestire in modo automatizzato i dati
  • utilizza la funzione di co-pilot per velocizzare e perfezionare le attività di underwriting su Python.

A chi si rivolge

Il corso si rivolge ai professionisti delle Compagnie Assicurative che vogliono integrare gli Analytics e strategie data-oriented nei modelli di pricing per garantire analisi robuste e ripetibili.

In particolare, è di interesse per:

  • Attuari
  • Responsabili Pricing
  • Responsabili Sviluppo Prodotto

Perché partecipare

Iscriviti per:

  • segmentare il mercato di riferimento e conoscere il proprio cliente per orientare il pricing e definire premi e tariffe personalizzate
  • individuare i canali necessari per la raccolta dei dati da fonti esterne e uniformarli con quelli in possesso alla Compagnia per analisi consolidate
  • sviluppare analisi consolidate e valutare accuratamente i comportamenti e le necessità del nuovo cliente per migliorare la precisione delle stime
  • effettuare la pulizia del dataset per garantire analisi affidabili e l’accuratezza delle previsioni
  • applicare la personalizzazione delle tariffe sulla base di dati esterni come lo Score ESG per allineare l’offerta alle aspettative e richieste del mercato
  • implementare l’uso di AI e ML per velocizzare il processo di sottoscrizione e consentire l’elaborazione di grandi volumi di dati.

Formazione Finanziata

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Programma

19 marzo 2025 dalle 9.30 alle 17.30

dalle 9.30 alle 16.30

Dal Dato agli Analytics: selezionare le banche dati e valorizzare i dati per analisi affidabili e personalizzabili

  • Definire le specificità del nuovo cliente interconnesso, autonomo e protagonista
  • Segmentare il mercato secondo cluster di clienti tipo
  • Conoscere e selezionare i canali di provenienza dei dati:
    • app & smart device
    • cloud
    • social
    • touch points offline
  • Sfruttare banche dati come ANIA, IVASS e ISTAT e banche dati private
  • Uniformare i dati provenienti da fonti esterne con i dati interni in possesso della Compagnia
  • Gestire in modo efficace e utile le informazioni estrapolate per analisi consolidate
  • Focus: Dati sintetici e utilizzo in mancanza di dati reali

Dagli Analytics al Pricing: preparare il proprio dataset consolidato per una tariffazione personalizzata

  • Pulizia del dataset per analisi affidabili e ripetibili e automatizzare i processi
  • Preparazione del data set per ridurre i tempi di analisi e limitare gli errori nel data management
  • Modello Risk Premium per la costruzione di modelli di rischio affidabili
  • Personalizzazione del premio sulla base delle informazioni esterne
  • Tecniche avanzate di analisi dei dati e modelli statistici per previsioni accurate e personalizzate

Manuel Caccone, Quant Actuary & NL Risk Manager, Data Scientist

dalle 16.30 alle 17.30

Case Study: Personalizzazione del premio con score ESG, problemi e testing

  • Personalizzare il premio sulla base di dati esterni come lo Score ESG e analisi dei problemi d’interazione tra informazioni interne ed esterne

Paolo Cibin, Head of Underwriting Pricing & Products – ARAG

 

20 marzo 2025 dalle 9.30 alle 17.30

Intelligenza Artificiale e Machine Learning per facilitare e velocizzare il processo di sottoscrizione

  • Trasformare i dati in informazioni utili attraverso AI
  • Conoscere nuovi strumenti di Automation a supporto del processo di sottoscrizione per delegare funzioni
  • Sfruttare un dato testuale per la variabile tecnica del pricing

Dal cliente al Dato: conoscere il proprio cliente per orientare il pricing e fidelizzare il cliente

  • Definire le specificità del nuovo cliente interconnesso, autonomo e protagonista
  • Segmentare il mercato secondo cluster di clienti tipo

Esercitazione: superare la barriera della programmazione e utilizzare software avanzati per la tariffazione

  • Sfruttare la funzione di co-pilot per creare lowcode il codice e impostare il modello di pricing su Python

Manuel Caccone, Quant Actuary & NL Risk Manager, Data Scientist

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