Machine Learning para mejorar la tarificación de las compañías de seguros

Willis Towers Watson ha lanzado una nueva versión de su software de tarificación, Radar 3.0, que incorpora nuevas técnicas analíticas en respuesta a la demanda de las aseguradoras en el área se seguros generales (P&C) para posibilitar una mayor sofisticación del ‘pricing’ ante la intensa competencia.

Radar 3.0 incluye una amplia gama de modelos de tipo Machine Learning, permitiendo el uso de un mayor número de técnicas analíticas para proporcionar enfoques de tarificación más efectivos. Estos modelos incluyen Gradient Boosting Machines (GBMs), Random forest y Elastic net.

Asimismo, se ha incrementado la velocidad de procesamiento, ahora cinco veces mayor, lo que supone poder afinar y probar enfoques para la tarificación de una manera muy rápida. El nuevo sistema de alto rendimiento para entornos de 64-bit permite un procesamiento más rápido de grandes series de datos, mediante el uso eficaz de la RAM disponible. A través del hardware adecuado, puede haber una mejora de la velocidad de procesamiento hasta cinco veces más rápida.

Radar 3.0 permite a los usuarios crear hyperlinks para generar cuadros de mando con guías o flujos de trabajo integrados. Y proporciona un soporte mejorado en plataformas cloud a través de Microsoft Azure y está cualificada para su uso en la edición Anniversary de Windows 10.

La suite completa de productos de Radar de Willis Towers Watson incluye Radar Base, un entorno de modelización, análisis de impactos y reporting; Radar Dashboard, para el intercambio de información clara e interactiva dentro de una organización; Radar Optimiser para la optimización de tarifas; y Radar Live. Todo ello, completamente integrado con Emblem y Clasifier, otros de los productos para la modelización predictiva de Willis Towers Watson.

El lanzamiento de Willis Towers Watson’s Emblem 4.6 está previsto en el mes de abril.