Définir la question
Choisir un objectif et une période : résiliation, estimation numérique ou anomalie.
Assurances
Analyse prédictive et IA pour les assurances
Anticiper les résiliations, explorer le risque et repérer les dossiers à examiner.
Solutions / NEXTBRAIN AI
LE DÉFI
Où concentrer l’attention avant qu’un risque se concrétise ?
Polices, sinistres, renouvellements et interactions clients contiennent des signaux complémentaires. Leur analyse isolée masque des évolutions. L’équipe doit prioriser les vérifications et comprendre les facteurs d’une prédiction sans confondre alerte et conclusion.
DES DONNÉES À LA DÉCISION
Une démarche compréhensible et évaluable.
Apprendre et évaluer
Préparer l’historique et évaluer sur des données séparées de l’entraînement, y compris par segment.
Prioriser avec contexte
Utiliser les signaux pour orienter l’analyse et la rétention, avec examen humain.
EN ACTION
Modélisation prédictive en assurance, étape par étape
Regardez la démonstration AI de NextBrain : préparez les données d’assurance, prédisez les primes avec l’apprentissage automatique et explorez les scénarios hypothétiques et contrefactuels.
3:47 Prédiction des Primes d'Assurance avec l'Apprentissage Automatique | NextBrain AI
Vidéos en anglais · chaîne NextBrain AI
Données de départ
- Historique des polices
- Sinistres et comportements
- Objectif et période
Décisions à évaluer
- Priorités de contrôle
- Actions de rétention
- Facteurs de risque
La technologie au service du problème
AutoML propose classification, régression et détection d’anomalies. La méthode dépend de la question et du jeu de données. Une anomalie indique un écart, sans en établir la cause.
GUIDE ASSURANCE / ANALYTIQUE PRÉDICTIVE
Modélisation prédictive en assurance : des données historiques à l'examen éclairé
Les équipes d'assurance travaillent avec les dossiers de police, les historiques de sinistres, les renouvellements et les interactions avec les clients. Le défi consiste à transformer ces dossiers en estimations qui aident à répondre à une question commerciale définie. Différentes questions nécessitent différents objectifs : estimer un résultat numérique, prédire une annulation ou mettre en évidence des dossiers inhabituels sont des applications liées, mais ce ne sont pas la même tâche de modélisation.
Analytique prédictive en assurance
Utilisez des observations historiques pour estimer un résultat pour un nouveau dossier ou une période future. Définissez ce qui est prédit, quand l'estimation sera utilisée et comment sa qualité sera évaluée.
Modélisation prédictive du risque
Explorez comment les variables disponibles se rapportent au résultat d'assurance sélectionné. Évaluez les estimations du modèle dans leur contexte plutôt que de considérer un score comme une évaluation complète d'une personne ou d'une police.
Analyse des sinistres
Les projets potentiels peuvent examiner un résultat ou un événement numérique lié aux sinistres, à condition que les données et l'objectif soutiennent cette question. Un modèle construit pour un résultat ne peut pas automatiquement répondre à toutes les questions liées aux sinistres.
Prédiction du churn des assurés
Un modèle d'annulation séparé peut aider à prioriser l'analyse de la rétention lorsque les résultats de renouvellement et les caractéristiques historiques appropriées sont disponibles. L'impact d'une campagne nécessite sa propre évaluation.
Détection d'anomalies en assurance
Mettre en évidence les enregistrements qui diffèrent des modèles appris pour un examen plus approfondi. Un enregistrement inhabituel peut refléter une erreur, un événement rare ou quelque chose nécessitant une enquête ; l'alerte seule n'établit pas la fraude.
Analyse de type "et si" et contrefactuelle
Inspectez comment une prédiction réagit à des valeurs d'entrée alternatives. Cela aide à explorer différents scénarios, mais une estimation de modèle modifiée n'est pas une preuve que prendre une action produira le résultat attendu.
Comment nous utilisons l'apprentissage automatique pour l'analyse d'assurance
Nous utilisons l'apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs à partir des données pertinentes pour un problème d'assurance défini. NextBrain aide à préparer les informations, à entraîner et évaluer les modèles, à générer des prédictions et à explorer des scénarios alternatifs. Le but est de rendre l'analyse utilisable par l'équipe responsable de l'interprétation du résultat.
Définir la question d'affaires
Convenir du résultat, de la population et du moment auquel l'estimation sera utilisée. N'incluez que les informations qui auraient été disponibles à ce moment-là.
Préparer et évaluer les données
Vérifiez les valeurs manquantes, la cohérence des enregistrements et la façon dont les sources sont reliées. Séparez les observations utilisées pour l'apprentissage de celles utilisées pour évaluer la performance du modèle.
Prédire, explorer et examiner
Générez des estimations, examinez comment elles se comportent à travers les groupes pertinents et comparez les scénarios. Les analystes conservent la responsabilité d'interpréter le résultat et de choisir l'étape suivante appropriée.
DÉMONSTRATION VIDÉO PUBLIÉE
Exemple pratique : prédiction des primes d'assurance avec apprentissage automatique
La vidéo NextBrain AI suit les données d'assurance provenant de fichiers séparés jusqu'à une prédiction interactive des primes. Elle combine le téléchargement de données, leur fusion et leur enrichissement avec un modèle de régression dont la cible est la Prime. La démonstration explore ensuite les prédictions, les entrées alternatives et l'analyse contrefactuelle, et inclut un exemple de classification séparé utilisant le champ Statut.
- 01
Rassembler les données d'assurance
Téléchargez les enregistrements pertinents et combinez les sources autour d'un ensemble de données cohérent. Vérifiez quels champs appartiennent à chaque observation avant d'interpréter le résultat.
- 02
Former un modèle pour prédire les primes d'assurance
Sélectionnez Prime comme cible et formez un modèle de régression. Cela permet d'estimer une prime numérique à partir des entrées d'assurance sélectionnées, fournissant un exemple concret de modélisation prédictive.
- 03
Générer et inspecter les prédictions
Explorez une estimation de prime en utilisant des entrées telles que TIV, commission, statut et classe d'activité. L'exemple à l'écran montre comment la prime prédite varie selon les valeurs de TIV.
- 04
Explorer un scénario alternatif
Utilisez l'analyse contrefactuelle pour examiner les changements dans l'estimation du modèle lorsque les valeurs d'entrée changent. Comparez les scénarios tout en gardant explicites leurs hypothèses.
La vidéo n'établit pas d'économies mesurées, de déploiement en production ou de performance validée pour la prédiction d'annulation, la détection de fraude ou tous les cas d'utilisation des risques d'assurance. Ce sont des questions de projet distinctes qui nécessitent leurs propres données et évaluations.
Regardez la prédiction des primes d’assurance avec NextBrain AI ↑La question des données vient avant la prédiction
- Cible définie
- Spécifiez le résultat à estimer, son unité ou la définition de l'événement et la période d'observation pertinente.
- Lien fiable des enregistrements
- Joignez les polices, les réclamations ou les dossiers clients de manière cohérente sans dupliquer les observations ni mélanger des informations provenant de dates différentes.
- Informations disponibles au moment de la décision
- Évitez d'utiliser des champs qui révèlent le résultat après qu'il soit survenu. Un modèle doit être évalué sur les informations qu'il pouvait réellement connaître.
- Évaluation représentative
- Vérifiez si les enregistrements de test reflètent l'utilisation prévue, y compris les périodes de temps pertinentes, les résultats rares et différentes parties du portefeuille.
- Hypothèses traçables
- Gardez la définition des données, la période d'évaluation et les hypothèses de scénario claires afin que l'analyse puisse être examinée et répétée.
Évaluez séparément la qualité prédictive et l'utilité opérationnelle
Pour une prédiction numérique, examinez la taille et la répartition des erreurs plutôt que de vous fier à un seul chiffre global de précision. Pour les probabilités d'événements, évaluez la calibration et l'équilibre entre les alertes utiles et les cas manqués. Examinez les changements au fil du temps et la performance à travers les segments pertinents. Les mesures sélectionnées doivent correspondre à la question posée et aux conséquences d'une prédiction incorrecte.
Un modèle peut bien classer les cas sans prouver qu'une action proposée améliore les résultats. L'activité de fidélisation, les priorités d'investigation et d'autres interventions nécessitent une comparaison séparée avec le processus existant. Définissez qui examinera les résultats, ce qu'ils peuvent modifier et comment le résultat sera mesuré.
Interprétation du modèle et révision humaine
Examinez la qualité des données, la pertinence des variables d'entrée et si le comportement du modèle est approprié à l'utilisation prévue. Les exemples contrefactuels aident à explorer le modèle, mais ne permettent pas à eux seuls d'établir une causalité ou de justifier une décision automatique concernant un individu. Les directives du secteur de l'assurance soulignent également l'explicabilité, l'équité, la gouvernance des données et la supervision humaine.
Contexte professionnel et lectures complémentaires
- Considérations pour la modélisation prédictive dans les applications d'assurance ↗
Society of Actuaries Research Institute
Contexte professionnel pour l'application de la modélisation prédictive aux questions d'assurance.
- Gouvernance de l'IA et gestion des risques dans l'assurance ↗
EIOPA · sector guidance
Contexte pour l'explicabilité, la gouvernance des données, l'équité et la supervision humaine ; il ne s'agit pas d'une affirmation selon laquelle la démonstration a été certifiée.
Comment évaluer la valeur
Évaluer précision, couverture, calibration et utilité opérationnelle. Pour la rétention, distinguer l’effet de l’action du risque initial du client.
Questions sur cette solution
Une anomalie prouve-t-elle une fraude ?
Non. Elle peut révéler une erreur ou un dossier atypique et nécessite une investigation.
Quelles données pour les résiliations ?
Un historique de renouvellements et résiliations avec des variables disponibles avant le résultat.
Comment NextBrain utilise-t-il l'apprentissage automatique pour l'assurance ?
Il aide à préparer les données d'assurance, à entraîner et évaluer les modèles, à générer des prédictions et à explorer des scénarios. La question détermine la cible et comment le modèle doit être évalué.
Que montre la démonstration d'assurance ?
La vidéo montre le téléchargement, la fusion et l'enrichissement des données, un modèle de régression qui prédit la prime, des prédictions interactives utilisant des entrées d'assurance telles que TIV et commission, et l'exploration contrefactuelle. Elle comprend également un exemple de classification séparé utilisant le statut.
L'analyse contrefactuelle montre-t-elle qu'une action changera le résultat ?
Elle montre comment le modèle réagit à des entrées alternatives. Établir qu'une action provoque un changement nécessite des preuves supplémentaires et une conception d'évaluation appropriée.
Analyse Prédictive
Problèmes connexes que vous pouvez explorer
La prochaine étape commence par une bonne question.
Décrivez la décision difficile, les données disponibles et les contraintes à respecter. Nous examinerons ensemble l’adéquation de l’approche.