Politique de tarification basée sur le comportement
Défi
Les modèles de tarification de l’assurance automobile sont basés sur de nombreux facteurs liés aux données démographiques du client, à sa localisation et aux informations sur son véhicule.
Cependant, il existe peu de personnalisation concernant les habitudes et les comportements de conduite.
Avec l’émergence de l’IoT, il est possible d’obtenir des données détaillées sur la conduite des consommateurs et de les utiliser pour personnaliser les formules d’assurance automobile.
Solution
Conception et construction d’un modèle d’apprentissage automatique pour prédire le risque d’incident d’un client en fonction de ses habitudes de conduite.
Utilisation des résultats de ce modèle pour alimenter un modèle de tarification personnalisé en fonction des habitudes de conduite des consommateurs.
Construction d’un modèle de segmentation pour regrouper les clients en fonction de leurs habitudes de conduite et identifier les conducteurs les plus sûrs.
Résultats
Amélioration de l’expérience client en récompensant les bons comportements de conduite.
Réduction des coûts des réclamations futures grâce à la segmentation des habitudes de conduite, ce qui permet le profilage et le ciblage de conducteurs potentiellement plus sûrs.