Realização técnica de um sistema de diagnóstico inteligente
Cobertura Cat'sMecanismo de análise de políticasOs algoritmos de aprendizado de máquina são usados para fazer a validação cruzada do portfólio de ativos de um usuário em relação à cobertura existente, com dimensões de diagnóstico que incluem:
- Detecção de cobertura duplicadaDetecção de duplicação de cobertura para o mesmo risco em várias apólices
- Alerta precoce de incompatibilidades de riscoIdentificar cláusulas em que a soma segurada é grosseiramente desproporcional ao valor do ativo (por exemplo, subestimar o custo de reposição de uma propriedade)
- Mapeamento de risco geográficoValidação da integridade das provisões para desastres naturais em conjunto com os dados do LBS
Dados operacionais reais mostram que 821 usuários doTP3T encontraram lacunas de cobertura por meio de testes de sistema, com uma média de 2,3 riscos importantes não cobertos por família. Enquanto isso, 371 usuários doTP3T estão com excesso de seguro, concentrando-se principalmente na pequena parte de cobertura de colisão do seguro de automóvel.
Essa resposta foi extraída do artigoCoverage Cat: uma ferramenta de alocação de seguros para otimizar os riscos individuaisO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " O recurso de otimização de política identifica gastos redundantes com seguros acima de 30%
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