Spectrum Decision Maker (SDM)
Система принятия решений, которая работает по модели SaaS.
SDM обеспечивает автоматизацию процессов оценки рисков, принятия решений по заявке на страхование и расчета цены полиса ОСАГО.
Что получает страховая компания?
Spectrum Decision Maker выдает решение о страховании, рассчитывает прогнозируемый убыток, справедливую стоимость страховки и все коэффициенты для полиса ОСАГО
01
Решение о страховании
02
Прогнозируемый убыток
03
Справедливая цена полиса ОСАГО
Преимущества SDM
Отличительные особенности по сравнению с представленными на рынке системами принятия решений:
- Наличие всех необходимых данных
- Готовая модель принятия решений
- Модели обучены на максимально репрезентативной выборке: охват – ТС и водители всей РФ
- Инфраструктура и вычислительные мощности на стороне разработчика
- Техническая поддержка и развитие платформы – бесплатны
- Модель скоринга развивается и улучшается под требования страховой компании
Как рассчитывается справедливая цена ОСАГО?
Справедливая цена полиса ОСАГО рассчитывается на основе предиктивных моделей с применением методов Machine learning. Сервис учитывает:- Вероятность ДТП по собственнику и ТС
- Вероятность ДТП по водителям
- Вероятную тяжесть ДТП
- Инфляцию цен запчастей, материалов и работ
- Эластичность рынка по ТС
- Целевую маржинальность
Этапы Spectrum Decesion Maker
Система принятия решений включает прием и обработку заявок, сегментацию, антифрод-систему, скоринг, принятие решения по страхованию и тарификацию01
Прием и обработка заявки
Форматно-логический контроль набора и значений входных параметров и проверка их соответствия допустимым значениям
Обязательные данные из страховой заявки:
- VIN / госномер автомобиля
- Сведения о собственнике и страхователе
- Данные по ВУ допущенных водителей
- Другие условия страхования
02
Сегментация
Определение сегмента клиента
- Сегментация по категориям страхователя / собственника
- Сегментация по регионам и каналам
- Проверка по базам высокорисковых клиентов
- Сегментация по типу клиента:
- Клиенты на пролонгацию
- Проверенные клиенты
- Клиенты, переходящие из другой СК
- Новые клиенты
- Проверка ТС, собственника, страхователя и водителей
03
Антифрод-система
Определение вероятности мошенничества на основе цифровых следов мошенников и котировки
В Spectrum Decision Maker агрегированы базы ТС, использующихся в мошеннических схемах
База обрабатывается методами Machine learning для вычисления зависимостей и весов факторов, указывающих на вероятность мошенничества.
04
Антифрод-система
Скоринг заявки по предиктивным моделям с применением методов Machine learning
Результаты скоринга:
- Справедливая цена полиса ОСАГО, которая учитывает:
- Частоту ДТП по вине страхователя
- Частоту ДТП без вины страхователя
- Предполагаемый размер страховой выплаты (тяжесть)
- Инфляцию цен запчастей, материалов и работ
- Среднюю дельту между выплатой из системы ПВУ и суммой урегулирования по ПВУ
- Целевой КУ (по каналу, региону и пр.)
- Решение о передаче полиса в Перестраховочный пул
05
Решение
Финальное решение по заявке на страхование
Методика принятия финального решения:
- Из рассчитанной на этапе скоринга справедливой цены полиса ОСАГО вычисляется расчетный Тариф базовый
- Если расчетный Тариф базовый укладывается в законодательно установленный тарифный коридор, по заявке принимается финальное положительное решение
- Дополнительно рассчитываются все коэффициенты, необходимые для оформления страхового полиса
Источники данных
Система принятия решений на каждом этапе обращается к различным источникам данных с обеспечением безопасности обработки, хранения и передачи данных
Данные страховой компании
- Страховые истории клиентов
- Собственная база мошенников
Внешние источники
- ГИБДД
- ФССП
- МВД
- ГИС ГМП
- БКИ
- ЕГРЮЛ, ЕГРИП
- и другие
Данные Spectrum Decision Maker
- Модели для принятия решений
Основные преимущества внедрения
Преимущества, которые получит страховая компания после запуска Spectrum Decision Maker как SaaS
Быстрый запуск скоринга ОСАГО
Внедрение новых, легко адаптируемых и высокоточных скоринговых моделей и улучшение существующих в максимально короткие сроки
Минимизация привлечения IT-ресурсов
Для внедрения скоринга не потребуется использовать действующий штат разработчиков и нанимать новых, а также использовать собственную инфраструктуру
Снижение нагрузки на персонал
Сервис частично или полностью снимает рутинную работу с отделов верификации и андеррайтинга – они могут больше времени посвящать целевым задачам
Повышение продаж новым и действующим клиентам
Ускорение процессов принятия решений, сокращение объёма вводимых вручную данных и повышение точности оценки низкоубыточных клиентов позволят повысить конверсию заявок в продажи
Увеличение рентабельности портфеля ОСАГО
Высокоточные скоринговые модели на основе Machine Learning для прогнозирования вероятности рисков и расчета справедливой цены
Стоимость
Предлагаем выгодные условия подключения, поддержки и обслуживанияSpectrum Decision Maker не имеет платы за поддержку и обслуживание.
- За работы по внедрению
- За факт скоринга – котировку и запросы к источникам
Сумма оплаты за сам скоринг зависит от количества заявок, проходящих через SDM, поэтому затраты легко контролировать и управлять ими.
Платежи за использование Системы принятия решений не облагаются НДС.
Как начать работу?
Этапы внедрения Spectrum Decision Maker- Аудит и коммерческое предложение
- Проводим верхнеуровневый аудит системы принятия решений, анализируем источники данных, которые используются в страховой компании
- Составляем коммерческое предложение
- Проект по разработке модели принятия решений
- Заключаем договор
- Разрабатываем модель принятия решений в соответствии с требованиями заказчика и с учетом возможностей системы и инфраструктуры страховой компании
- Проект внедрения
- Разворачиваем Spectrum Decision Maker на выделенных серверах
- Интегрируемся с источниками Страховой компании
- Имплементируем утвержденную модель принятия решений в SDM
- Запуск пилотного проекта
- Запуск в промышленную эксплуатацию
- Эксплуатация и улучшение моделей
