Exemplo de projeto 01 · Pricing Técnico & Tarifação

Tarifa técnica de seguro auto com GLM de frequência e severidade

Como sair de uma tarifa achatada, que cobra quase o mesmo de riscos muito diferentes, para um preço que acompanha o risco de cada perfil.

Dados fictícios

Esta carteira não existe. As 80.000 apólices e todos os sinistros desta página foram gerados por simulação estatística para demonstrar o método. Nenhum dado de segurado, cliente ou seguradora foi utilizado, em conformidade com a LGPD.

O problema

Uma seguradora precifica o seguro auto olhando apenas a região e a classe de bônus. Condutores jovens, veículos de reparo caro e uso por aplicativo pagam o mesmo que perfis de baixo risco. O resultado é a carteira perder os bons riscos para a concorrência e reter os ruins.

01Base de modelagemApólices, exposição e sinistros consolidados por risco.
02Dois modelosGLM Poisson para a frequência e GLM Gama para a severidade, ambos com ligação logarítmica.
03Validação70% dos dados para ajuste e 30% separados para teste.
04TarifaPrêmio puro, carregamentos e IOF para chegar ao preço final.

Relatividades por fator de risco

Quanto cada perfil sinistra a mais ou a menos que o perfil de referência (relatividade 1,00), já isolado o efeito dos demais fatores. A linha fina indica o intervalo de confiança de 95%.

O modelo acerta fora da amostra?

Custo médio por apólice-ano na base de teste, do decil de menor risco previsto (1) ao de maior (10).

Subsídio cruzado da tarifa atual

Sinistralidade por decil de risco. A tarifa atual lucra muito com o bom risco e perde com o mau; a tarifa técnica aproxima todos da meta.

Simulador de tarifa

Escolha um perfil e veja o prêmio calculado a partir dos coeficientes dos dois modelos.

Carregamentos ilustrativos: despesas administrativas 12%, comissão 18%, margem 5%. IOF de 7,38% sobre o prêmio.

O que isso significa para o negócio

  • Competitividade onde interessa: o preço cai para os perfis de menor risco, justamente os que a carteira estava perdendo.
  • Fim da venda com prejuízo: os decis de maior risco deixam de ser vendidos abaixo do custo.
  • Decisão rastreável: cada relatividade tem intervalo de confiança e pode ser defendida perante a diretoria e a auditoria atuarial.

Em um projeto real, o trabalho inclui ainda tratamento de grandes sinistros, interações entre fatores, comparação com modelos de gradient boosting, análise de impacto na carteira e plano de implantação no cotador.