Страхование: модернизация оценки рисков

Ситуация: Текущая actuarial модель переоценивает risk для молодых водителей на 30% и недооценивает для 40-50-летних на 15%. Combined ratio — 98%.

Страховая с портфелем 200 000 автополисов. Модель основана на демографических факторах. Новые данные доступны: телематика (200 км пробега), кредитные скоринги, weather data.

Доступные данные

• policies: policy_id, client_id, age, gender, region, vehicle, premium, current_risk_score
• claims: policy_id, claim_date, claim_type, amount, fault_flag
• telematics: policy_id, month, km_driven, hard_brakes, speeding_events, night_driving_pct, score
• external_data: region, month, accident_rate, weather_severity, traffic_density
• model_predictions: policy_id, predicted_loss, actual_loss, model_version

Задачи

• Сравнить predictive power текущей модели vs. модели с телематикой.
• Определить, какие новые features дают наибольший lift.
• Рассчитать impact re-pricing: как изменится портфель при новой модели.
• Оценить regulatory и fairness implications (gender, age discrimination).

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы