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Con Radar 3.0, las aseguradoras pueden utilizar Machine Learning para impulsar su rentabilidad

22 Marzo 2017por Redacción

Willis Towers Watson ha lanzado la versión 3.0 de Radar, su software de tarificación, que ahora cuenta con técnicas analíticas en respuesta a la creciente demanda de las aseguradoras en el área se seguros generales (P&C) para posibilitar una mayor sofisticación del pricing ante la intensa competencia.

“Dada la intensa competencia, los cambios en la regulación y en la distribución, así como las actuales expectativas del cliente, hemos observado un claro interés en una mayor sofisticación de la tarificación y en una gestión efectiva del consumidor. Como parte de ello, muchas compañías de seguros en varios países están incorporando a las tradicionales técnicas multivariables (GLMs), nuevos enfoques Machine Learning en la tarificación, tanto en sus análisis internos como en la oferta de cotizaciones en tiempo real y Radar 3.0 respalda todo ello”, explica Jesús Catalán, Pricing and Product Management leader de Willis Towers Watson para España y Portugal.

Muchas compañías de seguros están incorporando a las tradicionales técnicas multivariables (GLMs), nuevos enfoques Machine Learning en la tarificación, tanto en sus análisis internos como en la oferta de cotizaciones en tiempo real y Radar 3.0 respalda todo ello

Jesús Catalán

Así, la nueva versión, basada en la presentada en 2016, destaca por incluir una amplia gama de modelos de tipo Machine Learning, permitiendo el uso de un mayor número de técnicas analíticas para proporcionar enfoques de tarificación más efectivos.

Asimismo, la compañía subraya que se ha incrementado la velocidad de procesamiento, ahora cinco veces mayor, “lo que supone poder afinar y probar enfoques para la tarificación de una manera muy rápida”.

Principales características

Las nuevas características de Radar 3.0 ofrecen mejoras significativas en la modelización y optimización de decisiones como, entre otras:

  • Nuevas capacidades Machine Learning.- Estos modelos incluyen Gradient Boosting Machines (GBMs), Random forest y Elastic net
  • Rendimiento.- El nuevo sistema de alto rendimiento para entornos de 64-bit permite un procesamiento más rápido de grandes series de datos, mediante el uso eficaz de la RAM disponible. A través del hardware adecuado, puede haber una mejora de la velocidad de procesamiento hasta cinco veces más rápida
  • Reporting conectado.- Radar 3.0 permite a los usuarios crear hyperlinks para generar cuadros de mando con guías o flujos de trabajo integrados
  • Mejora soporte a plataformas.- La versión de Radar también proporciona un soporte mejorado en plataformas cloud Microsoft Azure y está preparada para su uso en la edición Anniversary de Windows 10.

La suite completa de productos de Radar de Willis Towers Watson está formada por Radar Base, un entorno de modelización, análisis de impactos y reporting; Radar Dashboard, para el intercambio de información clara e interactiva dentro de una organización; Radar Optimiser para la optimización de tarifas; y Radar Live. Todo ello, completamente integrado con Emblem y Clasifier, otros de los productos para la modelización predictiva de Willis Towers Watson.

Por otra parte, la compañía ha confirmado que la versión 4.6 de Emblem 4.6 estará disponible en próximo mes de abril. Más información en www.willistowerswatson.com/es-ES y en http://willisupdate.com

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