Case study · Data science attuariale

Scenario di riferimento

Un team attuariale vuole automatizzare il processo di pricing e reserving sfruttando pipeline dati e modelli machine learning. L’obiettivo è garantire riproducibilità, controllo delle versioni e monitoraggio costante di drift e performance.

Per la parte teorica su modelli predittivi, governance dei dati e framework di controllo interno puoi fare riferimento alle sezioni Teoria e Wiki attuariale, mentre la pagina Applicazioni collega questi concetti a casi d'uso concreti.

Risorse di progetto

Repository pipeline Airflow
Esempio di DAG per ingestione giornaliera, validazione dati e popolamento feature store su infrastruttura cloud.
Template monitoraggio Evidently
Notebook per configurare report periodici di data e prediction drift con alert automatici.
Registro modelli attuariali
Schema di tracciamento versioni, metriche e validazioni per soddisfare requisiti EIOPA e audit interni.

Fasi del percorso

Discovery & data ingestion

Censisci le fonti dati (core assicurativo, CRM, data lake), mappa i permessi e definisci KPI di qualità.

Feature store e versioning

Configura pipeline per trasformazioni riproducibili, gestisci cataloghi di feature condivise e versioni tramite Git/MLflow.

Deploy e monitoraggio

Implementa CI/CD per i modelli, definisci soglie di alert e integra dashboard Evidently o Grafana per il monitoraggio continuo.

Durante queste fasi è utile tenere allineate le funzioni Attuariato, IT e Risk Management: usa le checklist nella sezione Finanza e risk management per assicurarti che i modelli rispettino anche i vincoli regolamentari.

Componenti principali

Ingestion

Airflow o Prefect per orchestrare estrazioni giornaliere con controlli di completezza e deduplicazione.

Feature store

Feast o Tecton per pubblicare feature approvate con metadata e controlli di accesso granulari.

Model serving

Servizi containerizzati (FastAPI, SageMaker) con deployment blue/green o canary e log centralizzati.

Monitoraggio

Evidently, Prometheus/Grafana o Datafold per drift, quality check e alerting integrato con incident management.

Ogni componente deve avere owner chiari, log di esecuzione e controlli automatizzati documentati in modo da soddisfare audit e linee guida EIOPA.

Deliverable finali

Runbook MLOps. Documento operativo con checklist di deploy, gestione incidenti e ruoli coinvolti nelle escalation.
Dashboard drift. Visualizzazione condivisa con indicatori di data/prediction drift, soglie e log delle azioni correttive.
Registro modelli. Archivio centralizzato delle versioni con metriche, dataset di training e validazioni indipendenti.

I deliverable suggeriti sono una base: vanno adattati alle policy interne, al framework di model risk management aziendale e alle aspettative di IVASS/EIOPA su registri modello e tracciabilità delle decisioni.

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