Assurance

Proposer des primes d'assurance personnalisées grâce à la tarification dynamique pilotée par l'IA

Utilisez l'IA de pointe pour analyser la situation unique de vos clients et proposer une prime personnalisée qui reflète leur risque réel.

Surmonter les principaux défis liés à la tarification dynamique

Évaluer précisément les risques
Les assureurs s'efforcent de prendre en compte toutes les variables de risque pertinentes pour chaque client afin d'évaluer précisément leur niveau de risque.
Détermination de primes équitables
Les modèles de tarification génériques ont souvent pour conséquence que certains clients paient trop cher et d'autres pas assez pour le niveau de risque qu'ils représentent.
Aligner les primes sur les risques
Lorsque l'évaluation du risque est imprécise, les primes finissent par ne plus correspondre à l'exposition réelle des clients au risque.
Éviter les pertes dues à des polices mal évaluées
Les assureurs subissent des pertes financières lorsque les primes sont fixées à un niveau trop bas par rapport aux demandes d'indemnisation des assurés.

Améliorer la tarification grâce à l'IA

Les solutions de tarification dynamique RapidCanvas basées sur l'IA permettent aux assureurs d'intégrer diverses sources de données, d'identifier les variables de risque spécifiques à chaque client, d'exécuter des modèles prédictifs et d'optimiser les primes en fonction du profil de risque des polices individuelles.

Collecte et ingestion de données

Collecter des données en temps réel sur les facteurs de risque tels que les données démographiques, le mode de vie, la santé, les actifs, la localisation, etc.
Réserver une démonstration

Formation aux modèles d'analyse de risque

Utilisez l'apprentissage automatique pour analyser toutes les variables pertinentes et évaluer précisément les risques.
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Suivi et mise à jour du modèle

Affiner les algorithmes au fur et à mesure de l'arrivée de nouvelles données afin d'améliorer la précision des prévisions.
Réserver une démonstration

Comment les assureurs bénéficient d'une tarification basée sur l'IA

Grâce à la tarification alimentée par l'IA, les assureurs bénéficient d'une évaluation plus précise des risques, de primes plus justes, d'une meilleure rentabilité et d'une expérience client améliorée.
Une évaluation plus précise des risques
L'évaluation granulaire des facteurs de risque permet de mesurer précisément le risque.
Des primes plus justes
Les clients paient des primes qui correspondent étroitement à leur niveau de risque individuel.
Amélioration de la rentabilité
Une meilleure tarification basée sur le risque permet d'améliorer les taux de sinistres et d'augmenter les revenus.
Amélioration de l'expérience des clients
La personnalisation des prix favorise la confiance et améliore la satisfaction des clients.

Indicateurs clés de l'industrie

Témoignages de nos clients

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Surmonter les principaux défis liés à la tarification dynamique

Évaluer précisément les risques
Détermination de primes équitables
Aligner les primes sur les risques
Éviter les pertes dues à des polices mal évaluées
Évaluer précisément le risque - Prime
Détermination de primes équitables
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Éviter les pertes dues à des polices mal évaluées
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Voir Délai d'exécution rapide
Répondez aux besoins uniques de votre entreprise sans partir de zéro ; énoncez votre problème et le processus de découverte de l'AutoAI générera une solution d'IA adaptée en quelques heures.
Construire une IA pilotée par des experts
S'appuyer sur les connaissances sectorielles des experts en science des données, le cas échéant, pour valider les références sectorielles et garantir la performance optimale de la solution d'IA.
Accéder à des informations commerciales exploitables
Créer des applications de données visuelles et interactives, des tableaux de bord et des rapports pour présenter les indicateurs clés de performance et les résultats de l'entreprise, et contrôler la performance de l'entreprise.
Utiliser une solution d'IA de bout en bout
Obtenir une solution d'IA de bout en bout avec une configuration prête à l'emploi pour toutes les étapes, de l'orchestration des données, la préparation des données, les transformations, la construction de modèles et les tests, jusqu'au déploiement des modèles et aux apps de données.