SOLUTIONS POUR L'ASSURANCE
ApSTAT Technologies offre une gamme complète de solutions robustes de data mining pour résoudre les problèmes complexes d'estimation du risque propres à l'industrie de l'assurance de dommages. Nos experts qualifiés peuvent également développer des solutions adaptées aux besoins particuliers de votre entreprise.
À l'aide des plus récentes technologies prédictives ainsi que de rigoureuses méthodes d'évaluation de la performance, nous fournissons des solutions d'aide à la décision qui permettent à nos clients de réaliser des économies importantes.
Votre objectif : établir le profil de l'assuréApSTAT propose :
Le modèle de valeur totale du client permet d’identifier les clients qui seront les plus profitables à terme pour l’assureur.
Le modèle d’élasticité permet d’optimiser la structure de primes brutes en fonction de la réaction prévue du client au changement de prime qui lui est proposé.
Votre objectif : souscrire ou non au risqueApSTAT propose :
Le modèle de souscription utilise toute l’information disponible pour prendre la décision finale d’accepter ou de rejeter le client, et améliorer la détection et le refus, à priori, des mauvais risques.
Le modèle d’optimisation du plan de répartition des risques permet de choisir les conducteurs profitables à céder.
Voir l’étude de cas PRR »
Votre objectif : offrir une prime adéquateApSTAT propose :
Le modèle de primes pures estime le véritable risque que représente un assuré et propose une prime substantiellement plus précise par rapport aux méthodes traditionnellement utilisées dans l’industrie.
Ce modèle permet également d’optimiser les primes dans un contexte de réassurance.
Voir l’étude de cas primes pures »
Votre objectif : identifier les fraudes efficacementApSTAT propose :
Le modèle de détection de fraudes identifie les formes (patterns) les plus communes de fraudes d’après le profil de l’assuré, ses actions passées et les actions d’autres assurés ayant un profil similaire.
Vous pourrez alors diriger le service d’enquête vers les réclamations les plus susceptibles d’être effectivement frauduleuses.