Case study · Assicurazioni danni

Scenario di riferimento

Una compagnia danni vuole aggiornare la tariffa auto introducendo variabili telematiche e verificare la resilienza del piano riassicurativo a scenari vento. Il team deve produrre analisi GLM trasparenti, stress test documentati e linee guida per l’utilizzo dei dati.

Risorse di supporto

Dataset sinistri auto anonimizzati
Base dati sintetica con variabili frequenza/severità, esposizioni e indicatori telematici per esercitarsi con GLM.
Script GLM in R
Notebook RMarkdown con stima passo-passo, diagnostiche e grafici delle principali variabili esplicative.
Template stress test catastrofali
Foglio di lavoro per applicare scenari vento e alluvione, con sezioni dedicate alla definizione della retention.
Calcolatore portafoglio variabile
Stima VaR e TVaR multi-linea per misurare il capitale economico dopo gli stress catastrofali.

Workflow operativo

Data quality e feature engineering

Pulizia dei dati sinistri e costruzione di esposizioni coerenti con la periodicità dei premi; ingegnerizza variabili telematiche e indicatori di antifrode.

Modellazione frequenza × severità

Stima modelli GLM (Poisson/NegBin e Gamma/IG) e combina i risultati per ottenere il premio tecnico per segmento.

Stress catastrofali e riassicurazione

Applica scenari vento 1/100 sul portafoglio property, valuta la capacità riassicurativa e aggiorna il piano di ritenzione.

Pricing dinamico e governance

Definisci policy per l’uso di variabili telematiche, soglie di monitoraggio e criteri di fairness per tariffe personalizzate.

Output attesi

Report tecnico GLM. Documento con ipotesi, risultati dei modelli, confronti tra segmenti e implicazioni sui premi.
Matrice azioni riassicurative. Sintesi degli scenari catastrofali, livelli di perdita attesi e decisioni proposte per trattati quota-parte o stop-loss.
Linee guida pricing dinamico. Checklist con variabili autorizzate, metriche di monitoraggio e piano di revisione periodica con compliance e legal.

Controlli di governance

Assicurati che l’utilizzo di dati telematici rispetti GDPR e linee guida IVASS sulla protezione del consumatore.
Documenta i controlli di qualità sui dati e mantieni evidenza delle trasformazioni applicate.
Allinea il piano di monitoraggio con funzione risk management e anti-frode per escalation tempestive.

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