Analytics per una tariffazione veloce e competitiva

L’importanza della data quality e delle soluzioni analitiche a supporto dei processi di modellazione, ratemaking e reporting.

Intervista a Anna Papola, Head of Pricing and Analytics di Zurich Italia

Ora disponiamo di database ordinati e divisi per prodotti, scevri da informazioni ridondanti. Rimangono più tempo e risorse da dedicare all’analisi

Le polizze stanno diventando una commodity e spesso la scelta dell’assicurato è guidata esclusivamente dal prezzo. Una tariffazione accurata rappresenta pertanto un fattore strategico di successo. Il punto critico è individuare e analizzare correttamente le molteplici variabili di rischio che concorrono a determinare il premio, attraverso modelli di calcolo predittivo.

Quali sono le esigenze del settore Insurance in termini di tariffazione?

Il settore Insurance è in rapida trasformazione. Negli anni, il portafoglio di Zurich si è esteso dalle polizze Auto a prodotti che coprono più aree assicurative, aumentando la complessità di gestione. Il processo di tariffazione presuppone un’analisi accurata delle variabili di rischio rispetto all’oggetto del contratto, al fine di stimare la frequenza dei sinistri e l’entità economica dei danni, in funzione predittiva. Da qui, si calcola l’ammontare del premio. I parametri da prendere in considerazione sono moltissimi e soggetti a vincoli normativi, per cui la capacità di organizzare le informazioni e la data quality sono requisiti imprescindibili per un corretto ratemaking.

Sede di Zurich Italia, Milano
Sede di Zurich Italia, Milano

Quali dati e criteri sono considerati nel determinare i premi assicurativi?

I dati provengono dallo storico del portafoglio prodotti e clienti di Zurich, con l’aggiunta di alcuni database di terze parti. Da qualche anno è stata attivata un’offerta telematica, che è diventata fonte di nuove e preziose informazioni; stiamo lavorando anche in questa area per raggiungere un più alto livello di sofisticazione nella raccolta e analisi dei dati allo scopo di definire con maggiore precisione e dettaglio il rischio. Ci stiamo attivando anche sul fronte Big Data per includere nel processo analitico i canali web e social, ma siamo ancora a una fase embrionale: il futuro spinge sicuramente in questa direzione e ci stiamo attrezzando. L’integrazione e la gestione dell’immensa mole di dati destrutturati provenienti dalle fonti online, infatti, implica l’adozione di tecnologie adeguate allo scopo.

Come si costruisce un processo di data management efficiente?

I dati arrivano in forma disaggregata e bisogna essere in grado di isolare le informazioni pertinenti perché diano evidenza del rischio. In questi anni è stato fatto un grande sforzo per pulire, standardizzare e organizzare l’enorme mole di dati. Prima le operazioni di data management venivano eseguite manualmente, oggi invece il processo è completamente automatizzato e presieduto da personale dedicato. Al team di data warehousing forniamo tutte le indicazioni su come devono essere forniti i dati, il livello di aggregazione, la modalità di visualizzazione. Il processo di organizzazione è partito inizialmente con i dati relativi all’Auto, ma successivamente è stato esteso a tutti i rami elementari. Per il ruolo di comprensione delle esigenze di business e traduzione in specifiche funzionalità tecniche poi realizzate insieme al nostro IT, ci siamo affidati a Nunatac, società partner di SAS, che ci ha assistito sin dall’inizio del progetto. Attualmente disponiamo di database ordinati e divisi per prodotti, scevri da informazioni ridondanti e non pertinenti. Zurich è una società storica, con dati vecchi di anni che devono essere sempre manutenuti e aggiornati. Con il lavoro di pulizia fatto a monte del processo di elaborazione dati, rimangono più tempo e risorse da dedicare all’analisi.

Quanto conta la collaborazione IT-Business per ottimizzare il ratemaking?

Le persone preposte al data warehouse devono interfacciarsi con gli attuari per raccogliere informazioni sulle finalità delle analisi e sui desiderata. La mia divisione si occupa di sviluppare modelli di calcolo su dati che riguardano la frequenza e l’incidenza finanziaria dei sinistri, la customer retention, il tasso di conversione dei clienti a seguito della quotazione di una polizza. Sono modelli complessi e richiedono una chiara comprensione degli obiettivi da parte di chi organizza i dati, affinché le informazioni siano presentate in modo congruo agli analisti. Una buona data quality è la base per analisi efficaci. Il successo del progetto realizzato in Zurich è dovuto alla profonda sinergia tra chi si occupa di strutturazione e chi di analisi dei dati. Il mio ufficio dispone di personale IT dedicato e questo è molto importante per garantire un supporto puntuale alle attività di tariffazione.

Come si ottengono analisi predittive sempre aggiornate?

I modelli previsionali servono per stimare il numero e l’entità di sinistri futuri, così da determinare la tariffazione corretta; vengono sviluppati sulla base dello storico, ma è fondamentale che siano poi applicati ai database aggiornati perché le variabili all’interno dei portafogli sono in continuo divenire (cambiano ad esempio le caratteristiche del prodotto o più banalmente l’età anagrafica degli assicurati). Fondamentale risulta la creazione di un flusso continuo per cui l’IT prepara i dati storici su cui generare modelli che vengono poi alimentati da informazioni attuali: solo così è possibile predire la situazione futura del portafoglio e intervenire sul presente.

Il Partner

Il Partner

Nunatac, società con ventennale esperienza nell’ambito della business analytics e da sempre partner di SAS, collabora con il Gruppo Zurich dal 1998: siamo partiti dal disegno e implementazione del primo Database di Marketing per assistere la Compagnia nell’intero processo di trasformazione verso logiche data driven: oggi il Data Warehouse di Zurich è la Single Source informativa a cui attingono tutte le funzioni di business e su cui sono state industrializzate le rispettive soluzioni analitiche. In ambito attuariato danni, è nata l’idea di General Insurance Analytical Factory, una soluzione pacchettizzata SAS e Nunatac disegnata per:

  • disporre di dati strutturati pronti per le analisi;
  • effettuare il calcolo del Technical Price ad ogni aggiornamento di portafoglio in tempi rapidi e in modo specifico per segmento di portafoglio;
  • disporre di un ambiente di simulazione di scenari e monitoraggio.
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Zurich
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Principali vantaggi di business

  • Miglioramento della qualità del dato e accelerazione dei processi
  • Più tempo per verificare eventuali anomalie con granularità e per attuare interventi
  • Sistema di reporting multidimensionale per esplorare i dati in autonomia
  • Ritorni economici derivanti dalla velocità di risposta e dalla capacità di identificare un pricing ottimale
  • Visibilità a livello di gruppo della branch
Anna Papola, Head of Pricing and Analytics di Zurich Italia

Anna Papola, Head of Pricing and Analytics di Zurich Italia

Intervista pubblicata su

itasascom

The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies. Per questo articolo: © Copyright dell'editore. L'articolo non è riproducibile senza il suo consenso.

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