ניתוחים אקטוארים מתקדמים מבוססי Data Mining
לעיתים קרובות חברות הביטוח מתקשות בבנייה ויישום של מודלי התמחור שלהן המוביל לאובדן פרמיה ו/או נתח שוק, כמו גם תשלומי תביעות עודפים בתביעות, דבר שמוביל לאובדן רווח. יישום לקוי של פרמיות הביטוח יכול לנבוע כתוצאה מחקירה אקטוארית במודלים מיושנים להערכת פרמיות הסיכון, כמו גם ניתוח ויישום שאינו אופטימאלי והטמעה לקויה במערכות המידע. סכומי תשלום גבוהים יכולים להיגרם מפעולות לא יעילות בניהול תביעות, ערכי פשרה גבוהים, ניתוח נתוני התביעה בצורה לא יעילה וכמובן מקרי מרמה והונאה.
מנעד השימושים באלגוריתמים המתקדמים של machine learning בביטוח כוללים בין היתר:
- אופטימיזציה לשיפור תהליכי התמחור במטרה להגדיל יעדי מכירות ורווחיות,
- מניעת כניסת לקוחות הפסדיים,
- שיפור החידושים,
- המלצות למתן הנחות,
- המלצות לסכומי פתיחת תביעות בענפים השונים לשיפור תהליך סילוק התביעות והורדת עלותן,
- זיהוי מרמה והונאות.