Tools Prediksi Kerugian Asuransi Mobil
Underwriter asuransi mobil perlu menilai risiko klaim secara akurat agar premi adil dan solvabilitas terjamin. Tool prediksi Kerugian Asuransi Mobil berbasis machine learning memproyeksikan frekuensi dan besar klaim, membantu perusahaan merancang produk asuransi optimal. Berikut rekomendasi tool untuk underwriter modern!
Mengapa Butuh Prediksi Kerugian?
- Penetapan Premi Tepat: Premi sesuai risiko, menghindari underpricing atau overpricing.
- Reserving Akurat: Cadangan klaim dihitung lebih realistis.
- Fraud Detection: Model anomali mendeteksi klaim mencurigakan.
4 Tool Unggulan
- DataRobot AutoML
- Fitur: Automated feature engineering, ensemble models untuk klaim frequency & severity.
- Kelebihan: Deployment sekali klik ke API.
- Harga: Custom enterprise.
- SAS Predictive Analytics
- Fitur: Regression, decision trees, survival analysis untuk policy lapse.
- Kelebihan: Industri banking & insurance veteran.
- Harga: Lisensi tahunan.
- RapidMiner
- Fitur: GUI drag-and-drop, integrasi Python/R scripts.
- Kelebihan: Free edition tersedia untuk proof-of-concept.
- Harga: Mulai $2.500/tahun.
- H2O.ai
- Fitur: AutoML, Driverless AI untuk anomaly detection klaim besar.
- Kelebihan: Open-source core, enterprise support optional.
- Harga: Enterprise.
Panduan Implementasi
- Data Preparation: Gabungkan data polis, klaim historis, telematics (jika ada).
- Feature Engineering: Buat variabel km driven, umur kendaraan, lokasi rawan kecelakaan.
- Modeling & Validation: Gunakan k-fold CV dan metrik MAPE/RMSE untuk severity, Poisson deviance untuk frequency.
- Deployment: Integrasikan ke underwriting platform untuk scoring otomatis.
Dengan Tools Prediksi Kerugian Asuransi Mobil, underwriter bisa menetapkan premi lebih fair, mengurangi risiko cadangan, dan meningkatkan profitabilitas.