Arbor-IA for Insurance
L’Intelligenza Artificiale nelle Assicurazioni e l’analisi predittiva permettono di costruire rapporti che tengono sempre più conto non di dati campione, quanto piuttosto dell’effettiva condotta dell’assicurato. In questo modo, dunque, i comportamenti virtuosi potranno essere premiati con offerte personalizzate, prodotti calibrati e scontati.
Di contro, gli utenti più a rischio o meno performanti potranno essere “educati” a comportamenti più virtuosi e, una volta migliorata la loro condotta – e dunque diminuito il loro tasso di rischio – premiati.
Use cases individuati
Prevenzione del Churn
Segmentazione dei clienti: Per avere una sensibilità ancora più raffinata nei confronti del comportamento dei clienti, la soluzione Arbor-IA Concept consente di effettuare la segmentazione dei clienti e l’elaborazione di modelli dedicati, in modo rapido e semplice, in modo tale da analizzare e prevedere, a partire da un insieme di dati anonimizzati, da quanto tempo sono stati acquisiti e per quanto tempo si prevede che restino attivi, in particolar modo attraverso l’utilizzo dei modelli stessi per prevedere chi è più a rischio di abbandono e come raggiungere quei clienti per un’attività di fidelizzazione. Spesso il rischio è suscettibile ad attributi riscontrati nei dati che non siano necessariamente quelli più ovvi, come la composizione del prodotto, la durata della polizza oppure l’importo del premio annuo.
Climate Risk Impact
Rischi Ambientali e Clima nell’era dell’AI: il Machine learning può valutare l’entità di un rischio tenendo conto di tanti fattori, come: l’esposizione del sistema socio-economico il riscaldamento globale che sta inasprendo il verificarsi di eventi meteorologici e climatici estremi l’interazione tra le diverse forme di pericolo innescate dai cambiamenti climatici impatti trasversali su diversi settori e sistemi naturali e antropici (settori necessarî allo sviluppo della vita nell’universo) Grazie alla sua capacità di analizzare ed elaborare grandi quantità di dati, il machine learning permette di dipanare relazioni complesse sottese al funzionamento dei sistemi socio-ecologici, sfruttando l’enorme disponibilità di dati che arrivano oggi da varie fonti, tra cui sensori per analisi ambientali ad alta frequenza temporale, social media, dati, immagini satellitari, droni. Queste analisi consentono di scombinare dati di diverso tipo, riuscendo quindi a valutare l’entità di un rischio e tenendo conto di tutte le sue dimensioni, che non comprendono solamente il pericolo che lo innesca (ad esempio forti temporali con trombe d’aria), ma anche la vulnerabilità e l’esposizione del sistema socio-economico su cui il pericolo si abbatte, fattori determinanti nella quantificazione degli impatti.
