Corso di Underwriting basato sull'AI

Lezione 1 • Principi tradizionali di sottoscrizione

Tratta la selezione del rischio, la logica di tariffazione e i fondamenti dell’emissione della polizza. Ancorano i concetti di IA alla pratica consolidata della sottoscrizione.

Lezione 2 • Introduzione all’IA in ambito assicurativo

Passa in rassegna machine learning, NLP e analisi predittiva applicati all’assicurazione. Collega le capacità dell’IA ai punti critici della sottoscrizione.

Lezione 3 • I dati come fondamento della sottoscrizione IA

Illustra le tipologie di dati strutturati e non strutturati utilizzati nei modelli di sottoscrizione. Stabilisce la qualità dei dati come prerequisito per l'accuratezza del modello.

Lezione 1 • Pulizia e validazione dei dati

Affronta valori mancanti, outlier e formati incoerenti nei dati grezzi di sottoscrizione. Garantisce che i dataset raggiungano le soglie di qualità prima della modellazione.

Lezione 2 • Feature engineering per i modelli di rischio

Trasforma le variabili grezze in feature predittive che catturano i segnali di rischio di sottoscrizione. Migliora direttamente la discriminazione e l'accuratezza del modello.

Lezione 3 • Pipeline di dati per la sottoscrizione continua

Progetta pipeline automatizzate che aggiornano gli input del modello con nuovi dati di polizza e sinistri. Supporta flussi di lavoro di scoring della sottoscrizione in tempo reale e batch.

Lezione 4 • Reperire i dati per la sottoscrizione

Identifica i sistemi interni di gestione polizze, i fornitori di dati terzi e i dataset pubblici. Insegna criteri di valutazione per la pertinenza e l'affidabilità dei dati.

Lezione 1 • Modelli di classificazione per la segmentazione del rischio

Utilizza regressione logistica, alberi decisionali e metodi ensemble per classificare le fasce di rischio. Consente raccomandazioni automatiche di accettazione, rinvio o rifiuto.

Lezione 2 • Addestramento e validazione del modello

Tratta la suddivisione train-test, la validazione incrociata e l'ottimizzazione degli iperparametri per i modelli di sottoscrizione. Previene l'overfitting e garantisce la generalizzazione a nuove proposte.

Lezione 3 • Modelli di sopravvivenza e tempo fino all'evento

Applica l'analisi di sopravvivenza per modellare decadenza della polizza, tempistica dei sinistri e rischio di rinnovo. Estende la capacità predittiva oltre i punteggi di rischio puntuali.

Lezione 4 • Metriche di performance del modello

Valuta i modelli utilizzando metriche attuariali e di ML pertinenti ai risultati della sottoscrizione. Collega le prestazioni statistiche all'impatto aziendale sul loss ratio.

Lezione 1 • Riconoscimento di entità nominate per l'estrazione del rischio

Estrae entità come luoghi, occupazioni e tipologie di fattori di rischio dal testo della proposta. Popola automaticamente i campi di rischio strutturati a partire da input non strutturati.

Lezione 2 • Fonti di dati testuali nella sottoscrizione

Cataloga le narrative di proposta, i report dei sinistri, le note ispettive e i feed di notizie. Motiva l'investimento in NLP quantificando l'onere della revisione manuale.

Lezione 3 • Modelli linguistici di grandi dimensioni per la sottoscrizione

Applica modelli linguistici pre-addestrati per riassumere le proposte e generare narrative di rischio. Esplora strategie di fine-tuning per compiti specifici del settore assicurativo.

Lezione 4 • Pre-elaborazione e rappresentazione del testo

Trasforma il testo grezzo in rappresentazioni numeriche adatte ai modelli di ML. Tratta tokenizzazione, embedding e gestione del vocabolario di dominio specifico.

Lezione 1 • Tariffazione telematica e comportamentale

Integra nella tariffazione i dati comportamentali in tempo reale provenienti da telematica, wearable e sensori IoT. Consente prodotti assicurativi basati sull’uso e sul comportamento di guida (pay-how-you-drive).

Lezione 2 • Architettura del punteggio di rischio

Definisce le componenti di un punteggio di rischio composito, inclusi indici di frequenza, severità e fattori di rischio. Allinea la progettazione del punteggio con l’appetito di rischio e la strategia di tariffazione.

Lezione 3 • Ottimizzazione del prezzo e modellazione dell’elasticità

Bilancia il prezzo di rischio tecnico con l’elasticità della domanda per massimizzare la redditività del portafoglio. Introduce l’ottimizzazione vincolata nel rispetto dei requisiti normativi di equità.

Lezione 4 • Validazione dell’accuratezza del modello di tariffazione

Testa i modelli di tariffazione su dati di sinistro non utilizzati nell’addestramento e monitora la deriva nel corso dei periodi di copertura. Garantisce l’allineamento continuo tra i costi dei sinistri previsti e quelli effettivi.

Lezione 1 • Tecniche di rimedio alla distorsione (bias)

Applica metodi di pre-elaborazione, in fase di addestramento e post-elaborazione per ridurre la distorsione del modello. Bilancia i miglioramenti dell’equità rispetto alla perdita di accuratezza predittiva.

Lezione 2 • Metriche di equità e rilevamento della distorsione

Definisce criteri statistici di equità e li applica per individuare pattern discriminatori nei punteggi di rischio. Collega le metriche di equità ai principi anti-discriminazione.

Lezione 3 • Integrare la spiegabilità nelle pipeline di modello

Integra la generazione di spiegazioni nei flussi di lavoro automatizzati della sottoscrizione e nei log decisionali. Supporta le piste di controllo richieste dalle autorità di vigilanza e dalla governance interna.

Lezione 4 • Perché la spiegabilità è importante nella sottoscrizione

Collega la trasparenza del modello alla conformità normativa, alla fiducia del cliente e all’adozione da parte del sottoscrittore. Inquadra la spiegabilità come un requisito aziendale ed etico.

Lezione 1 • Architetture di implementazione del modello

Confronta i pattern di implementazione di scoring batch, API in tempo reale e modelli embedded per la sottoscrizione. Guida la selezione dell’architettura in base ai requisiti di latenza e volume.

Lezione 2 • Riallenamento e gestione del ciclo di vita del modello

Stabilisce flussi di lavoro di riaddestramento programmati e attivati per mantenere i modelli aggiornati rispetto ai cambiamenti del mercato. Tratta il testing champion-challenger per un aggiornamento sicuro dei modelli.

Lezione 3 • Monitoraggio del modello e rilevamento della deriva

Monitora la deriva dei dati, la deriva del concetto e gli spostamenti della distribuzione delle previsioni nei modelli di sottoscrizione in produzione. Attiva alert prima che il degrado del modello influisca sul loss ratio.

Lezione 4 • Risposta agli incidenti per guasti dell’IA

Definisce procedure operative (runbook) per guasti dei modelli di IA, errori di tariffazione e interruzioni delle pipeline di dati. Minimizza l’impatto aziendale attraverso un rilevamento e una risoluzione rapidi.

Lezione 1 • Piste di controllo e reportistica normativa

Progetta sistemi di registrazione e reportistica che catturano input, output e motivazioni delle decisioni del modello. Consente alle autorità di vigilanza e ai revisori di ricostruire ogni decisione di sottoscrizione.

Lezione 2 • Requisiti normativi per la sottoscrizione IA

Mappa gli obblighi normativi funzionali in materia di processo decisionale algoritmico, azioni sfavorevoli e privacy dei dati per i sistemi IA di sottoscrizione.

Lezione 3 • Quadri di governance dell’IA per l’assicurazione

Passa in rassegna i principi di gestione del rischio di modello e gli standard di governance dell’IA applicabili alla sottoscrizione. Definisce ruoli, responsabilità e strutture di controllo.

Lezione 4 • Principi etici dell’IA nella sottoscrizione

Applica i principi di equità, responsabilità e trasparenza alla progettazione e all’implementazione dell’IA di sottoscrizione. Affronta l’impatto sociale delle decisioni automatizzate sul rischio.