Comment l'intelligence artificielle peut aider à la gestion des risques
Résumé
Pour une compagnie d'assurance de niche opérant dans le domaine médical/santé, nous avons développé une prédiction modèle basé sur l'apprentissage automatique pour estimer le risque de perte économique. Le modèle d'apprentissage automatique est basé sur des réseaux de neurones et construit en consommant des données médicales historiques sur cinq années consécutives. Le modèle développé a largement surpassé les approches statistiques. Avec ce modèle, le client a pu optimiser ses politiques tarifaires, ce qui s'est traduit par des économies significatives.
Défi
La compagnie d'assurance opérant dans le domaine médical/santé était confrontée au défi de l'élaboration de politiques tarifaires. Pour eux, il était important de comprendre les risques liés à un patient particulier et d’ajuster les modèles de politique tarifaire en conséquence. Le client s’attendait à son tour à réaliser des économies considérables.
Solution par AI Superior
Nous avons construit une application basée sur un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les probabilités d'une maladie particulière en fonction de nombreuses caractéristiques et paramètres d'entrée, y compris les antécédents médicaux. Pour cela, nous avons formé un modèle d'apprentissage profond cela résolvait efficacement des défis intrinsèques tels que le déséquilibre des classes. De plus, nous avons construit un cadre de validation pour comparer objectivement plusieurs approches et garantir que le modèle créé surpassait considérablement les autres.
Résultat et implications
La solution Data Science développée a largement surpassé les modèles de base reposant sur des statistiques. Les résultats du modèle ont été utilisés pour optimiser la politique tarifaire afin d’augmenter les revenus et de mieux gérer les risques.
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