Analytics per pricing assicurativo

PROGRAMMA IN AGGIORNAMENTO

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

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

Programma

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