Praktyczna analiza danych w ubezpieczeniach

26 październik 2011


Rozwiązania StatSoft w ubezpieczeniach

Firmy działające w branży ubezpieczeniowej dysponują olbrzymią ilością danych opisujących klientów, otoczenie biznesowe, procesy zachodzące w organizacji itp. Aby wykorzystać potencjał w nich drzemiący, wydobyć z nich użyteczną wiedzę, należy stosować odpowiednie narzędzia analityczne – statystyczne i data mining. W trakcie wystąpienia zostaną omówione rozwiązania analityczne StatSoft, które można z powodzeniem stosować w branży ubezpieczeniowej.


Analiza rozkładów i symulacje w programie STATISTICA

Analiza rozkładów zmiennych znajduje praktyczne zastosowanie w wielu dziedzinach. W działalności ubezpieczeniowej wykorzystuje się ją przykładowo przy ocenie ryzyka określonych zdarzeń losowych i szacowaniu wysokości jeszcze niewypłaconych świadczeń. Bardziej zaawansowane metody, pozwalające ująć badane zjawisko w szerszym zakresie, umożliwiają między innymi modelowanie skomplikowanych zależności między rozważanymi zmiennymi i prognozowanie ich wartości w zmieniających się okolicznościach. W prezentacji przedstawiony zostanie przykład wykorzystania narzędzi analitycznych dostępnych w programie STASTISTICA w eksploracyjnej analizie rozkładów. Do zgromadzonych danych dopasowane zostaną rozkłady teoretyczne a następnie na ich podstawie wykonamy symulacje. Uzyskane w ten sposób wyniki mogą służyć np. określeniu rezerwy szkód lub kalkulacji składek ubezpieczeniowych.


Czy decyzje klientów o zmianie ubezpieczyciela można przewidywać? Analiza churn w TUiR Warta

Nie od dziś wiadomo, że utrzymanie klienta jest dużo tańsze dla firmy niż pozyskanie nowego. W ubezpieczeniach temat ten staje się dodatkowo istotny ze względu na charakter umów podpisywanych z klientami – większość polis obejmuje okres roczny. Podczas wystąpienia zostaną zaprezentowane osobiste doświadczenia pracowników TUiR Warta wynikające z wykorzystania w procesie utrzymania klienta zaawansowanych metod analitycznych. Przedstawione zostaną zidentyfikowane pułapki oraz miejsca wrażliwe, na które należy zwrócić większą uwagę podczas analizy churn. Celem prezentacji jest pokazanie biznesowego podejścia do pracy analityków budujących modele oraz wskazanie na sposoby, którymi można znaleźć wspólny język między analitykami „kochającymi” liczby i tabele oraz osobami np. zarządzającymi sprzedażą, które interesują w pierwszej kolejności wnioski mogące przełożyć się na wzrost sprzedaży.


Wychodząc poza prostą regresję – modelowanie w obszarze ubezpieczeń

Wiele zjawisk i procesów występujących w otaczającej nas rzeczywistości ma złożony charakter. Powoduje to trudności przy próbie ich dokładnego opisu. Bardzo często jedynym sposobem rozwiązania tego problemu jest uproszczone odwzorowanie rzeczywistości – stworzenie modelu, który odzwierciedla tylko wybrane cechy badanego obiektu. Wśród technik modelowania statystycznego jednym z najczęściej stosowanych narzędzi są modele regresji liniowej. W wielu jednak sytuacjach okazują się one narzędziem niedostatecznym. Wskazana zostanie alternatywa – uogólniony model liniowy oraz zaprezentowane potencjalne jego zastosowania.


STATISTICA Data MinerSTATISTICA Enterprise – sposób na szybką budowę i wdrażanie modeli

Modelowanie statystyczne jest nieodzownym elementem wsparcia procesu decyzyjnego w przedsiębiorstwach branży ubezpieczeniowej. Najczęstszymi obszarami przeprowadzanych analiz są wsparcie działań aktuarialnych, zarządzanie relacjami z klientem oraz zarządzanie ryzykiem. Dlatego ważną cechą wdrażanych rozwiązań analitycznych, oprócz dokładności zastosowanych algorytmów, staje się szybkość i łatwość budowy i wdrażania modeli analitycznych. Podczas wystąpienia zostaną zaprezentowane przykłady prezentujące proces budowy modeli (zarówno predykcyjnych jak i opisowych), a także na ich szybką walidację oraz wdrożenie w środowisku informatycznym z wykorzystaniem rozwiązań STATISTICA Data Miner oraz STATISTICA Enterprise.


Przewidywanie wyłudzeń w szkodach komunikacyjnych za pomocą modeli predykcyjnych w TUiR Warta

Problem nadużyć w boleśnie odbija się na rentowności portfeli Towarzystw Ubezpieczeniowych. Dlatego rośnie znaczenie systemów anty-fraudowych. Nie można jednak zapominać o tym, że elementy anty-fraudowe powinny w jak najmniejszym stopniu obciążać proces likwidacji szkód pod względem czasu jak i kosztów. Jak wyłuskać podejrzane zgłoszenia, a jednocześnie nie niepokoić uczciwych klientów? Podczas tego wystąpienia zostaną zaprezentowane doświadczenia TUiR Warta w zakresie budowy i wykorzystania data miningowych modeli automatycznej detekcji. Zaprezentowane zostaną najważniejsze zagadnienia związane z procesem budowy modeli, ich skutecznością oraz opłacalnością takiego podejścia.


Maszyna do czytania, czyli text mining w wykrywaniu nadużyć ubezpieczeniowych

Wykrywanie nadużyć ubezpieczeniowych może przynieść bardzo duże korzyści. W wykrywaniu nadużyć od lat stosuje się narzędzia szeroko rozumianej analizy danych: statystyki i uczenia maszynowego. Jednak znaczna część informacji dotyczących roszczeń i szkód ma postać dokumentów pisanych w języku naturalnym. Takich danych nie możemy badać za pomocą narzędzi statystki i uczenia maszynowego, jeśli nie poddamy ich wcześniej odpowiedniemu przekształceniu. Podsumowując potrzebna nam jest maszyna do czytania, która zbada wszystkie dostępne dokumenty i umożliwi wykorzystanie zawartych w nich informacji w modelach razem z innymi danymi, tak abyśmy mogli wskazać te roszczenia, które mogą się łączyć z nadużyciem, błędem itp. Na wystąpieniu przedstawione zostanie podejście umożliwiające przetworzenie tekstów w dane nadające się do analizy.