Predição de sinistros, automação de subscrição e analítica de fraude
Automatize a triagem de sinistros, melhore a precisão da subscrição e detecte sinistros fraudulentos — com modelos explicáveis que os reguladores e atuários podem auditar e confiar.
Os Desafios
Volume de Sinistros
Centenas de milhares de sinistros exigem triagem automatizada para priorizar casos de alto valor ou suspeitos para revisão humana.
Precisão da Subscrição
Precificar apólices de forma muito agressiva faz perder clientes; precificá-las de forma muito conservadora aumenta os índices de sinistralidade.
Transparência Regulatória
Os reguladores de seguros exigem explicabilidade do modelo para verificar que as decisões de preços e sinistros são justas e imparciais.
Qualidade de Dados Históricos
Os sistemas de sinistros legados contêm codificação inconsistente, campos ausentes e registros duplicados que degradam a precisão do modelo.
Como o CorePlexML Ajuda
Modelos de Predição de Sinistros
AutoML constrói modelos de classificação para a severidade de sinistros e a probabilidade de fraude com balanceamento automático de classes.
Saiba maisAnálise What-If Atuarial
ML Studio permite que atuários testem cenários de subscrição e vejam os índices de sinistralidade previstos antes de modificar os preços.
Saiba maisMonitoramento em Produção
MLOps rastreia o drift de predições e a precisão de sinistros ao longo do tempo com alertas automatizados quando o desempenho do modelo se degrada.
Saiba maisPipeline de Qualidade de Dados
Dataset Builder limpa e padroniza dados de sinistros legados através de passos guiados por IA, gerenciando códigos e valores ausentes.
Saiba maisExemplo do SDK
from coreplexml import CorePlexMLClient
client = CorePlexMLClient(
base_url="https://api.coreplexml.io",
api_key="sk_your_api_key"
)
# Train claims severity model
experiment = client.experiments.create(
project_id="proj_claims",
dataset_version_id="dsv_claims_2025",
target_column="claim_severity",
max_models=30,
max_runtime_secs=600
)
# What-If analysis for underwriting
session = client.studio.create_session(
project_id="proj_claims",
deployment_id="dep_underwriting_v3"
)
scenario = client.studio.create_scenario(
session_id=session["id"],
features={"age": 35, "coverage_amount": 500000}
)Impacto Esperado
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