Como a MAIF reduziu o tempo de modelagem e construiu milhares de modelos com a Akur8

Name: Akur8
Brand: Akur8
Rating: 4.9 (16 reviews)

Seguros de Danos Pessoais

Mais de 90 mil modelos e versões de modelos criados

Mais de 500 bancos de dados carregados, com até 30 milhões de linhas

Mais de 5,5 mil grid searches geradas

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Desafios

A MAIF é uma seguradora mútua francesa de destaque, conhecida por sua forte presença nas linhas de seguro automóvel, residencial e outras linhas pessoais. Com modelos de precificação revisados anualmente, a equipe opera sob prazos apertados e um alto volume de trabalho. Essas restrições os levaram a explorar novas formas de trabalhar e considerar uma plataforma atuarial moderna.

O objetivo principal deles era claro: reduzir o tempo de modelagem sem comprometer o desempenho nem a qualidade do modelo. A segunda prioridade era melhorar a colaboração. Como muitas ferramentas de modelagem são projetadas para uso individual, a MAIF precisava de uma solução voltada para o trabalho em equipe que facilitasse a colaboração e o compartilhamento de modelos de forma integrada.

Na MAIF, revisamos nossos modelos todos os anos. Só no seguro residencial, a gente trabalha com cinco contratos diferentes, e cada contrato tem cerca de 10 coberturas para modelar, dentro de um prazo bem curto. Então, o primeiro grande desafio era conseguir economizar tempo no processo de modelagem, sem perder performance e qualidade dos modelos.

Anne-Sophie Dyèvre

Líder de Pesquisa Atuarial

Principais desafios

Prazos apertados e um grande volume de trabalho
Sistemas fragmentados que tornavam os processos mais lentos
Pouca colaboração dentro da equipe de precificação

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Solução

Para a MAIF, a primeira grande mudança com a implementação da Akur8 foi reunir todas as etapas do fluxo de modelagem em uma única ferramenta, desde a preparação dos dados até a construção dos modelos e a modelagem geográfica. Isso substituiu uma configuração fragmentada e tornou o processo geral mais consistente e fácil de gerenciar.

Antes, a MAIF precisava alternar entre ferramentas de modelagem e programação, como SAS ou Python, para preparar, ajustar ou refinar os conjuntos de dados. Com a Akur8, essas alterações podem ser feitas diretamente na plataforma, tornando as tarefas rotineiras muito mais rápidas.

Na parte de modelagem, a Akur8 simplificou o fluxo de trabalho ao automatizar as etapas repetitivas, mantendo a expertise atuarial no centro do processo. Nossa IA transparente ajudou a equipe da MAIF a economizar um tempo considerável, explorando milhares de combinações de variáveis em paralelo e identificando as variáveis mais preditivas, ao mesmo tempo em que preservava a transparência e mantinha os atuários com controle total sobre as seleções finais e o critério técnico aplicado. Esse equilíbrio fortaleceu a performance dos modelos sem comprometer a interpretabilidade, a governança ou a tomada de decisão especializada.

A Akur8 simplifica a modelagem, mas a gente continua no controle das nossas escolhas e interpretações. Ela também nos dá flexibilidade para ajustar os modelos, mesmo com boa parte do processo automatizada.

Anne-Sophie Dyèvre

Líder de Pesquisa Atuarial

A implementação da Akur8 também transformou a colaboração. Ao consolidar o trabalho em uma única plataforma integrada, com projetos compartilhados, as equipes de precificação da MAIF conseguem trabalhar juntas com mais facilidade. Vários usuários podem contribuir para o mesmo modelo e compartilhar projetos entre a equipe.

Principais resultados

Milhares de modelos e versões de modelos criados
Processos centralizados que ajudam as equipes a agire com mais rapidez e são mais fáceis de gerenciar
Maior colaboração entre as equipes de precificação

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Conclusão

Essa configuração centralizada ajudou a MAIF a avançar mais rápido. A empresa reduziu o tempo de modelagem sem comprometer a performance ou a qualidade do modelo, ao mesmo tempo em que melhorou a colaboração entre as equipes.

Atualmente, em todas as linhas de negócios e iniciativas de precificação, a MAIF gerencia várias centenas de bancos de dados com tamanhos que variam de alguns milhões a 30 milhões de linhas, além de vários milhares de modelos e versões, tudo isso em uma única plataforma.

A transformação deles não termina aqui. Nos próximos meses, a MAIF planeja testar o módulo Rate para explorar a transição de modelos baseados exclusivamente em prêmios para taxas técnicas e comparar essas taxas com as que estão atualmente em produção.

Entre em contato com nossa equipe de vendas para saber mais sobre a solução

Como a MAIF reduziu o tempo de modelagem e construiu milhares de modelos com a Akur8

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Desafios

Principais desafios

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Solução

Principais resultados

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Conclusão

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