Cuantificación del riesgo para la tarificación en seguros de automóvil

El cálculo del precio del seguro del automóvil se centra en identificar los factores que determinan una mayor o menor siniestralidad, sin embargo, una concepción integral del riesgo tendrá en cuenta también la posibilidad de que el asegurado no renueve su póliza. Esta visión holística se basa en la concepción exigida en los requerimientos de capital de solvencia cuyo enfoque contempla riesgo de suscripción y de caída de cartera. En este trabajo mostramos una forma de cuantificar el riesgo que aporta cada asegurado con la finalidad de que se pueda identificar su contribución al riesgo total de la cartera. Los resultados obtenidos se ilustran con una muestra de asegurados del mercado español y muestran la importancia de la elección de los factores de tarificación, la medida de riesgo y el modelo de comportamiento aleatorio para las pérdidas

Customer Price Sensitivities in Competitive Automobile Insurance Markets

Insurers are increasingly adopting more demand-based strategies to incorporate the indirect effect of premium changes on their policyholders' willingness to stay. However, since in practice both insurers' renewal premia and customers' responses to these premia typically depend on the customer's level of risk, it remains challenging in these strategies to determine how to properly control for this confounding. We therefore consider a causal inference approach in this paper to account for customer price sensitivities and to deduce optimal, multi-period profit maximizing premium renewal offers. More specifically, we extend the discrete treatment framework of Guelman and Guill\'en (2014) by Extreme Gradient Boosting, or XGBoost, and by multiple imputation to better account for the uncertainty in the counterfactual responses. We additionally introduce the continuous treatment framework with XGBoost to the insurance literature to allow identification of the exact optimal renewal offers and account for any competition in the market by including competitor offers. The application of the two treatment frameworks to a Dutch automobile insurance portfolio suggests that a policy's competitiveness in the market is crucial for a customer's price sensitivity and that XGBoost is more appropriate to describe this than the traditional logistic regression. Moreover, an efficient frontier of both frameworks indicates that substantially more profit can be gained on the portfolio than realized, also already with less churn and in particular if we allow for continuous rate changes. A multi-period renewal optimization confirms these findings and demonstrates that the competitiveness enables temporal feedback of previous rate changes on future demand

Modelo de Churn para retención de clientes de Seguros Voluntarios

66 páginasLa tasa de abandono o Churn se constituye como uno de los más grandes problemas en los negocios masivos de las compañías financieras en Colombia. Toda vez que es mucho más costoso vincular o atraer un nuevo cliente que retener o mantener los ya existentes, se deben crear e implementar estrategias que logren de manera proactiva predecirla y prevenirla, permitiendo a su vez activar campañas comerciales de fidelización y retención de clientes maximizando así la generación de valor. Con el rápido crecimiento de los sistemas computacionales, las tecnologías de la información asociadas a la transformación digital y la inteligencia artificial, existe una marcada tendencia en las industrias de construcción de sistemas inteligentes y automáticos de gestión para relacionarse con los clientes. Esta tendencia es indiscutible en la actual industria financiera. La predicción de la cancelación de los clientes es una tarea principal de las compañías financieras modernas, conocer el comportamiento futuro de los clientes permite gestionar las relaciones con ellos de manera efectiva y así poder responder a la continua reducción de ingresos en los estados de resultados de las empresas y a la cada vez mayor presión competitiva de los participantes del mercado. Este trabajo propone desarrollar un modelo para predecir la cancelación de los clientes que adquieren un seguro voluntario y propone el uso de diferentes algoritmos de aprendizaje automático para lograr este fin. Adicionalmente, se utilizan algunas técnicas de minería de datos de uso común para la identificación de clientes que están a punto de abandonar basándose en datos históricos, estos métodos intentan encontrar patrones que puedan identificar posibles abandonos. La explotación de información, el aprendizaje automático y la minería de datos son fundamentales para proporcionar patrones de conocimiento sobre estos clientes.The Churn rate is one of the biggest problems in the massive business of financial companies in Colombia. Since it is much more expensive to link or attract a new customer than to retain or maintain existing ones, the strategies must be created and implemented that proactively predict and prevent it, allowing in turn to activate commercial campaigns for customer loyalty and retention, maximizing thus the generation of value. With the rapid growth of computer systems, information technologies associated with digital transformation and artificial intelligence, there is a marked trend in the industries for the construction of intelligent and automatic management systems to interact with customers. This trend is indisputable in today's financial industry. Predicting the cancellation of clients is a main task of modern financial companies, knowing the future behavior of clients makes it possible to manage relationships with them effectively and thus be able to respond to the continuous reduction in income in the income statements of companies and increasing competitive pressure from market participants. This work proposes to develop a model to predict the churn rate of customers who purchase voluntary insurance and the use of different machine learning algorithms to achieve this end. Additionally, some used data mining techniques are used for the identification of customers who are about to churn based on historical data, these methods try to find patterns that can identify abandonments. The exploitation of information, machine learning and data mining are essential to provide patterns of knowledge about these customers.Maestría en Analítica AplicadaMagíster en Analítica Aplicad

Developing strategies to retain organizational insurers using a clustering technique: evidence from the insurance industry

Formulating strategies to maintain policyholders is one of the main challenges for most insurance companies in Iran. The purpose of this article is to help marketing strategists of insurance companies predict insurees' churn and develop insurees retention strategies. Since the cost of maintaining an insurance policyholder is approximately one-eighth of the cost of attracting new ones, predicting their churn can help insurance companies adopt proper strategies in advance, which will definitely lead to saving marketing costs and maintaining the insurer's portfolio. Accordingly, the main question of this research is how to classify organizational insurees with the help of the clustering technique. This research is conducted in both qualitative and quantitative phases. In the qualitative phase, by conducting a semi-structured interview (interview protocol) with 15 experts in the insurance industry, the influential factors on policyholders' churn are identified. Then, based on the factors identified in the research literature and comparing them with the interview results, eight main factors are finalized. In the quantitative phase, in order to cluster the organizational insurees, 120 samples from the Iran Insurance Company are selected, and k-means is applied for clustering. Organizational insurees are divided into two groups according to the desired indicators. Using the results of clustering, insurees are divided into four groups, and effective marketing strategies are developed for each group. According to the results, the variable “health care insurance price” has the most effective role in separating the clusters at an error level of <0.01, and on the contrary, the variable “liability insurance amount” has the least important role at an error level of <0.978

Customer loyalty in non-life insurance: antecedents, determinants and future directions

Os seguros desempenham uma função fundamental no progresso das sociedades contemporâneas pelo seu papel catalisador no desenvolvimento de todas as restantes atividades económicas. Existe uma relação entre o desenvolvimento do setor segurador e o crescimento económico de um país que resulta, entre outros fatores, da sua intervenção enquanto gestor de riscos, investidor institucional, protetor de capital, impulsionador da inovação e facilitador da atividade creditícia. Para além disso, os seguros também são fundamentais para o bem-estar e desenvolvimento das pessoas e das famílias, por conferirem segurança e previsibilidade às suas vidas e atividades. No entanto, existe um paradoxo que carateriza a indústria seguradora, que é a consistente incapacidade para estabelecer relações sólidas e duradouras com os seus stakeholders. A indústria seguradora regista níveis de anulação de contratos que são significativamente superiores aos verificados em outras atividades económicas com as quais normalmente se compara. A questão é tanto mais relevante quanto a confiança constitui um fator crítico de sucesso neste negócio, na medida em que o seu objeto principal consiste na promessa de pagamento de uma compensação económica no caso de um determinado evento aleatório, devidamente tipificado, se verificar. Esta circunstância conduziu a que se considerasse, na literatura científica relativa ao estudo desta indústria, que as elevadas taxas de anulação de apólices constituem uma característica intrínseca que, a par de outros fatores, a carateriza. No entanto, apesar da enorme relevância desta indústria e da significativa magnitude do fenómeno do abandono dos clientes e da anulação de apólices, o tema tem sido pouco investigado, existindo muito pouca produção científica neste domínio do conhecimento. Esta tese pretende melhorar a compreensão das dinâmicas associadas à lealdade dos clientes com as suas seguradoras, contribuindo para o desenvolvimento do conhecimento científico nesta matéria através da resposta a três questões: em primeiro lugar, quais são os padrões de investigação científica predominantes no estudo do cancelamento de apólices de seguro não vida; em segundo lugar, quais os principais fatores explicativos da anulação de seguros automóvel por clientes individuais, e de que forma as companhias de seguro podem antecipar e mitigar a sua ocorrência; em terceiro lugar, como se caraterizam as principais correntes de investigação que estão a surgir no domínio da lealdade dos clientes de seguros, e quais são, atualmente, os fatores críticos de sucesso na realização de planos para aumentar e fortalecer as relações das seguradoras com os seus clientes. O trabalho de investigação está organizado em três artigos científicos, que estão relacionados sequencialmente. O primeiro artigo procura caracterizar e sintetizar o conhecimento científico atual sobre o cancelamento de apólices de seguro não vida, relevando a influência dos intermediários nas decisões dos clientes. Trata-se de um tema que não tem constituído uma prioridade na investigação científica aplicada, atendendo à reduzida produção científica que lhe está associado. A metodologia de análise foi a revisão sistemática quantitativa da literatura. Este artigo demonstra que a investigação científica neste domínio está concentrada no estudo dos clientes individuais e nos seguros do ramo automóvel. Verifica-se igualmente que o método mais frequente, e adequado, para o estudo do cancelamento de produtos no setor dos seguros é a regressão logística. No que respeita às variáveis mais frequentemente utilizadas para investigar a anulação de apólices de seguro, são identificados três tipos: o perfil dos clientes, as caraterísticas das apólices e o tipo de intermediário. Relativamente ao perfil dos clientes, as variáveis mais frequentemente utilizadas são a idade, o sexo, a duração temporal da ligação à seguradora e o volume de prémios pagos. No que respeita às características das apólices, o montante do prémio e a existência e valor de sinistros são variáveis consistentemente consideradas. O segundo artigo científico procura identificar medidas que as companhias de seguro podem adotar para reduzir a anulação de apólices e, dessa forma, aumentar os índices de retenção dos clientes. Tendo em atenção o resultado da revisão da literatura realizada no primeiro artigo, esta investigação concentrou-se nos clientes individuais e no ramo automóvel. Através da aplicação da regressão logística, estabeleceu-se uma associação entre as variáveis independentes, relacionadas com o perfil dos clientes, as caraterísticas das apólices e os canais de distribuição, e a variável dependente, as apólices anuladas. A amostra baseou-se num conjunto de clientes de uma das maiores seguradoras generalistas de Portugal que anularam as suas apólices de seguro durante um determinado período estabelecido para análise. Deste estudo concluiu-se que a anulação de apólices é fortemente induzida pelas táticas agressivas de aquisição de clientes que as próprias empresas de seguros adotam. Adicionalmente, identificaram-se fatores associados à anulação de apólices, como o valor total de prémios pagos pelo cliente, as apólices com prémios superiores e com sinistros recentes, a intermediação através de intermediários que são agentes, especialmente os que têm um volume de negócios inferior, ou de distribuidores de tipo acessório, para quem a intermediação de seguros não constitui a atividade principal. Por outro lado, fatores como o pagamento das apólices através de débito direto na conta bancária do cliente e o pagamento do prémio de seguro sem fracionamento parecem contrariar a ocorrência de anulação de apólices. Este artigo também apresenta uma fórmula para determinar a probabilidade de cancelamento de uma apólice automóvel. O terceiro artigo procura identificar as principais tendências que caraterizam a evolução da investigação sobre a lealdade dos clientes nos seguros e determinar as principais prioridades no desenvolvimento das relações com os seus clientes. O método utilizado é a investigação bibliométrica, recorrendo aos programas Vosviewer e Scimat. Esta análise demonstra a importância crescente da gestão da informação, da data science e da utilização de algoritmos para antecipar as decisões dos clientes. Este trabalho de investigação é muito importante para a academia e para a indústria seguradora. Ao nível académico por permitir aprofundar o conhecimento científico numa matéria que tem sido pouco investigada e relativamente à qual existe uma premente necessidade de estabelecer uma base sólida de conhecimentos fundamentais. No que respeita à indústria seguradora, o tema assume uma enorme centralidade, tanto pelos seus impactos diretos nos resultados das empresas, como pela importância estratégica do estabelecimento de relações sólidas e duradouras com os clientes, de forma a assegurar as condições para um crescimento sustentado da atividade e orientar os recursos que têm sido aplicados em táticas agressivas de aquisição de novos clientes, para a investigação, o desenvolvimento e a inovação aplicada nesta industria.Insurance is a very important industry for the development of contemporary economies and societies, characterized by a historically high level of product cancellation which generates very significant annual losses for insurance companies. Nevertheless, it has received little attention from academia, considering the scarcity of scientific publications. The aim of this thesis is to develop scientific knowledge concerning product cancellation and customer loyalty in insurance throughout three scientific articles. The first article characterizes the current state of research on cancellation of non-life insurance, identifying the most important lines of research. The second article applies the previous conclusions to a real case, demonstrating the main factors associated with product cancellation. From the analysis of the results of this study, it is observed that the profile of customers, the characteristics of policies, and the typology of intermediaries are central factors to understand the cancellation of insurance. This article also highlights the responsibility of insurance companies themselves for product cancellation, given their strategic focus on attracting new customers, relegating retention efforts to a lower priority. In the third article, the main avenues for researching customer loyalty in insurance, and the industry challenges associated with its current and future management, are presented with an innovative application of Vosviewer and Scimat bibliometric techniques. This research highlights the strategic role of data management in companies’ effective management of customers. Globally, this thesis details the importance of reformulating processes in insurance to improve customer experiences, and the centrality of new technologies such as artificial intelligence, the Internet of Things and the deployment of analytical models, fuelled by big data, to improve customer loyalty in insurance and, consequently, to reduce insurance cancellation

La importancia de los modelos de retención de clientes en las entidades aseguradoras

Treballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2017-2018, Tutor: Catalina BolancéEn un entorno macroeconómico global cada vez más competitivo, captar nuevos clientes y retenerlos es el gran reto del siglo XXI. Los consumidores están cada vez más informados, tienen un amplio abanico de posibilidades y tienen un gran poder de decisión. ¿Cómo captar su interés? Esta pregunta es la que se hacen la mayoría de las entidades aseguradoras, puesto que esta gran competitividad ha hecho que éstas se den cuenta que su bien más preciado no es otro que el cliente, evidenciándose la gran necesidad de retención del mismo en sus carteras. Para poder identificar cuáles son las necesidades de los clientes y qué aspectos hacen variar la decisión de renovación o anulación de la póliza en las compañías de seguros, se necesitan herramientas que permitan analizarlo. Los modelos lineales generalizados son modelos estadísticos que se aplican para diferentes usos en el campo actuarial, como por ejemplo, para realizar modelos de tarificación. Sin embargo, la tarificación no es la única aplicación interesante de estos modelos, pues también cabe destacar la importancia de los modelos de retención de clientes. El texto aquí comprendido analiza dos tipos de modelos GLM - univariantes y bivariantes - aplicables a una muestra real de una cartera con dos tipos de seguros diferentes, así como también se comprueba cuál de los dos se ajusta mejor, para descubrir por qué son necesarios hoy en día los modelos de retención de clientes y qué nos pueden aportar

Modelización de la probabilidad de no renovación para una cartera de salud a partir de Logit, Random Forest y SVM

Treballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2021-2022, Tutor: Catalina Bolancé LosillaActualmente, el análisis de los datos se ha convertido en una herramienta crucial para el desarrollo de las empresas. La finalidad de este trabajo es modelizar una base de datos real a partir de la regresión logística y los algoritmos de clasificación Random Forest y Support Vector Machine con el objetivo de predecir la probabilidad de no renovación de una póliza. De esta manera, se podrá desarrollar un proyecto de estimación desde la base, comparar de forma empírica los resultados obtenidos bajo las distintas propuestas y analizar la calidad de los resultados obtenidos

Predicción de abandono de clientes en una empresa de telecomunicaciones

El abandono de clientes refleja el comportamiento de una compañía para con estos clientes y el comportamiento de la competencia. Cada vez es más relevante conocer las causas que provocan que un cliente no compre más productos o no continúe un contrato de servicios. Poder predecir con cierta confianza si un cliente abandonará la compañía antes que suceda puede generar grandes ahorros para una organización y permitirle desarrollar mejores prácticas y procesos en el futuro. Este trabajo busca predecir este fenómeno a través de diferentes algoritmos de machine learning para luego priorizar las acciones de retención de clientes mediante la segmentación de los mismos