Kogemuslugu
Teostasin madala latentsusega ja dünaamilise hinnamootori, mis liidab masinõppel põhinevad riskimudelid klassikaliste kindlustuse tariifitabelitega kiireteks otsusteks.
Traditsiooniline kindlustuse hinnastamine tugineb jäikadele tariifitabelitele tabelarvutusfailides või vanades andmebaasides. Kiiresti muutuvate riskide puhul need süsteemid ebaõnnestuvad. Ehitasin mikroteenustel põhineva dünaamilise hinnamootori, mis käitab masinõppel põhinevaid kahjuprognoose otse koos aktuaarsete valemitega.
Hinnamootor pakub suure läbilaskevõimega, alla 100 ms latentsusega JSON-liidest (API). See võtab arvesse ajaloolisi kahjusid, ilmariske, reaalajas makromajanduslikke tegureid ja demograafilisi suundumusi, et arvutada dünaamiline riskiskoor. See skoor korrigeerib baasmakset, optimeerides nii kasumlikkust kui ka riskipositsiooni.
Süsteem võimaldas Insly klientidel tuua turule uusi, riskidega kohandatud hinnakujunduse algoritme päevade, mitte kuudega. Keeruliste reitinguotsuste automatiseerimisega tõstis dünaamiline hinnamootor automaatsete pakkumiste määra 22%-lt üle 68%-le, hoides samal ajal kahjususe määra kindlates piirides.