Risk Assessment AI
Análise preditiva de riscos com machine learning. Muita subscrição ainda é feita no olhômetro: a experiência do corretor mais o que a proposta declara. Funciona até o dia em que o risco mal precificado entra na carteira e aparece no sinistro.
Como funciona
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1
O modelo é treinado com o histórico da própria carteira — o que sinistrou, quanto e em que condições.
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2
Cada proposta recebe um score com os fatores que mais pesaram, em linguagem que o subscritor entende. Nada de caixa-preta.
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3
Casos fora do padrão são separados para análise humana, em vez de passarem no automático.
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4
O modelo é reavaliado periodicamente contra o resultado real, porque modelo que não é medido envelhece calado.
Casos de uso
Triagem de propostas por risco antes da subscrição detalhada.
Revisão de precificação de um segmento específico da carteira.
Identificação de concentração de risco que não aparece olhando proposta a proposta.
Perguntas frequentes
Preciso de quanto histórico para funcionar?
Depende do volume e da variedade da carteira. Na avaliação inicial dizemos se o histórico sustenta um modelo ou se o primeiro passo é organizar os dados.
O modelo decide sozinho quem aceita?
Não. Ele pontua e explica os fatores; a subscrição continua humana, com os casos atípicos separados justamente para isso.
Como sei se o modelo continua bom?
Comparando previsão com sinistro real, periodicamente. Esse acompanhamento faz parte do serviço — sem ele, o modelo vira palpite com aparência de ciência.
Faz sentido para a sua operação?
A conversa começa pelo seu processo, não pela ferramenta: a gente mapeia onde o tempo está indo e diz se Risk Assessment AI resolve — ou se o problema é outro.
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